هندسة المحولات:
آليات الانتباه
آليات الانتباه الذاتي ضرورية لبنية المحولات. إنها تسمح بمعالجة أجزاء مختلفة من نص الإدخال أثناء مرحلة الترميز. من خلال حساب أوزان الانتباه ، يعطي النموذج أهمية للكلمات ويتعلم التركيز على المعلومات الأكثر صلة. يجعل الاهتمام الذاتي من الممكن التقاط التبعية والسياق على المدى الطويل ، مما يتيح استجابات متماسكة ومناسبة للسياق.
التدريب المسبق والضبط الدقيق
إن إمكانات المحادثة المثيرة للإعجاب في ChatGPT وخطوتها هي نتيجة عملية رائعة. أثناء التدريب المسبق ، يتعرض النموذج لمجموعة بيانات ضخمة تحتوي على أجزاء من الإنترنت. يتعلم أن يتنبأ بالكلمة التالية في الجملة ، ويطور فهمًا لقواعد اللغة والدلالات والمعرفة. تعزز عملية ما قبل التدريب هذه القدرات اللغوية الواسعة.
الضبط الدقيق هو الخطوة التالية ، حيث يتم تدريب المزيد من الأشخاص على الدردشة المحددة بعناية. يستخدم OpenAI عملية هندسية سريعة لتوجيه المراجعين وتقديم إرشادات عالية المستوى حول السلوك المطلوب للنموذج. تعمل حلقة التعليقات التكرارية على تحسين استجابات ChatGPT ، مما يجعلها أكثر موثوقية وتوافقًا مع القيم الإنسانية.
تسهيل التحيزات والاعتبارات الأخلاقية:
تُعد معالجة التحيزات تحديًا كبيرًا في نماذج ChatGPT ، بما في ذلك. يمكن أن تظهر التحيزات من بيانات التدريب وتؤثر على الاستجابات الناتجة عن النموذج. تلتزم OpenAI بتخفيف التحيزات من خلال الاستثمار في جهود البحث والهندسة لتحسين سلوك الدردشة الافتراضي وتقليل التحيزات. تلعب الشفافية وتعليقات المستخدمين دورًا حيويًا وهامًا للغاية في تحديد هذه التحيزات وتصحيحها.
يمكن النظر إلى الأعمال الداخلية للدردشة على أنها صندوق أسود ، مما يجعل فهم كيفية توليد الاستجابات أمرًا صعبًا ، وربما يشير أيضًا إلى المخاطر المستقبلية. ومع ذلك ، تعمل OpenAI بنشاط على تحسين الشفافية والتفسير ، بل وتدعو إلى التنظيم. تهدف إلى تزويد المستخدمين بالقدرة على فهم سلوك الدردشة والتحكم فيه بشكل أفضل. من خلال السماح للمستخدمين بالتدخل عندما يصدر النظام ردودًا غير صحيحة أو غير مرغوب فيها.
