Сложная языковая модель OpenAI, ChatGPT, вызвала дискуссии о периметрах искусственного интеллекта, особенно о его возможностях обучения. ChatGPT постепенно выделяется благодаря своим привлекательным, динамичным и почти человеческим способностям общения. У него есть очевидный потенциал, но действительно ли он учится посредством взаимодействия? Давайте выделим ответ на этот интригующий вопрос: может ли ChatGPT учиться на своих взаимодействиях?
Во-первых, нам нужно понять, как работает ChatGPT. Это модель машинного обучения, известная как Генеративный предварительно обученный трансформатор 3 (GPT-3). Его алгоритм основан на принципе анализа огромных объемов текстовых данных и прогнозирования вероятных последовательностей слов. Прежде всего, он предварительно обучается на обширном массиве интернет-текстов, но не имеет сведений о том, какие документы были конкретно включены в его обучающий набор. Однако ему ничего не известно о конкретных событиях, книгах, источниках новостей, научных статьях или других конкретных документах.
ChatGPT учится на этапе предварительного обучения, когда он обучался на широком спектре необработанных интернет-текстов. На этом этапе он извлекает шаблоны и создает структуру понимания языка — все, от базовой грамматики до охвата человеческого контекста. Важно отметить, что этот процесс обучения не аналогичен обучению человека. Скорее, ChatGPT изучает статистические закономерности из текста, поэтому у него нет убеждений или мнений и он не формирует память о прошлых взаимодействиях.
В результате, когда мы взаимодействуем с ChatGPT, его ответы генерируются на основе того, что он узнал в течение начального периода обучения. Он убедительно реагирует, предсказывая наиболее статистически вероятные последовательности слов на основе того, чему научились его нейронные структуры.
Хотя взаимодействие пользователей с ChatGPT может и не способствовать его «пониманию» в общепринятом смысле, это не означает, что оно бесполезно. Эти взаимодействия играют ключевую роль в точной настройке модели. После первоначального обучения ChatGPT проходит этап обучения с подкреплением, во время которого ответы модели корректируются в зависимости от удовлетворенности пользователей.
Однако, и это очень важно, он не хранит личные разговоры и не узнает подробности о людях в результате взаимодействия. Он генерирует ответы в режиме реального времени, каждое сообщение независимо от предыдущих. Следовательно, взаимодействие с ChatGPT не является чем-то, чему он учится. Скорее, это возможность применить уже существующие знания, давая последовательные и контекстуально релевантные ответы.
Решая проблему конфиденциальности данных, OpenAI гарантирует, что личные данные, предоставленные при взаимодействии с ChatGPT, не будут использоваться для улучшения его модели. В соответствии с политикой использования данных OpenAI, данные разговоров анонимизируются и удаляются из личной информации.
Процесс обучения ChatGPT во многом похож на придание формы куску металла, а не на полив семени. Это сложный процесс создания и тонкой настройки, основанный на бесчисленных часах обучения общим текстовым данным, а не личному взаимодействию с пользователем. Основное «обучение» заключается в предварительной тренировке, а когда дело доходит до обучения посредством взаимодействия, ответ — простое «нет». Он не учится, сохраняя и опираясь на прошлые взаимодействия; он применяет то, чему его тщательно обучали: генерировать текст на основе сложных статистических закономерностей.
ChatGPT действительно является замечательной технологией, демонстрирующей надежные человеческие навыки генерации текста. Но важно помнить, что это такое — языковая модель. Для формирования своих ответов он использует программирование и статистическое понимание, а не личностный рост или приобретенный опыт. Тот тип обучения, который мы приписываем ИИ, особенно таким моделям, как ChatGPT, весьма отличается от нашей собственной способности учиться, запоминать и расти.
Таким образом, хотя мы не можем сказать, что ChatGPT учится на каждом взаимодействии, именно богатство данных предварительного обучения, процесс тонкой настройки, а не хранение взаимодействий, привели к созданию очень привлекательной и «умной» модели. В конце концов, эта модель продолжает расширять наше понимание невероятного мира искусственного интеллекта.
