ChatGPT thực sự hoạt động như thế nào?

Sự hấp dẫn xung quanh cách thức hoạt động của ChatGPT bắt nguồn từ sự thành thạo trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào hoạt động bên trong của chương trình trí tuệ nhân tạo này vì InvestGlass hiện bao gồm chatgpt cho các quy trình ngân hàng và bán hàng.

Mô hình ngôn ngữ lớn

Về cốt lõi, ChatGPT được xây dựng dựa trên một mô hình ngôn ngữ lớn. Điều này về cơ bản có nghĩa là nó là một dạng trí tuệ nhân tạo được thiết kế để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Hãy nghĩ về nó như một mạng lưới thần kinh được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, nhằm bắt chước cách bộ não con người xử lý ngôn ngữ.

Dữ liệu đào tạo

Một phần lớn những gì làm cho ChatGPT hiệu quả là dữ liệu đào tạo mà nó tiếp xúc. Dữ liệu này càng đa dạng và toàn diện, ChatGPT càng trở nên tốt hơn trong việc nhận ra các mẫu và tạo ra các phản hồi phù hợp. Đây là lúc khái niệm học tập có giám sát phát huy tác dụng. Mô hình được tiếp xúc với các bộ dữ liệu khổng lồ, với cả truy vấn của người dùng và phản hồi tốt nhất có thể, để tìm hiểu các mẫu và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ của nó. Cách tiếp cận của mô hình ngôn ngữ đeo mặt nạ là một biến thể của việc dự đoán mã thông báo tiếp theo. Trong phương pháp này, một số từ nhất định trong cụm từ đầu vào được thay thế bằng một mã thông báo duy nhất, thường được ký hiệu là [MASK].

Bộ não con người và mạng lưới thần kinh

Để nắm bắt cách thức hoạt động của ChatGPT, thật hữu ích khi vẽ song song giữa bộ não con người và mạng lưới thần kinh. Giống như bộ não của chúng ta nhận ra các mẫu và học hỏi từ kinh nghiệm, mạng lưới thần kinh tự điều chỉnh và tinh chỉnh thông qua quá trình học tập. Học sâu, một lĩnh vực con của học máy, sử dụng mạng thần kinh để đạt được các nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.

Quá trình đào tạo của ChatGPT có thể được ví như dạy một đứa trẻ một ngôn ngữ. Thông qua học tăng cường, một kỹ thuật trong học máy, mô hình nhận được phản hồi của con người cho đầu ra của nó. Phản hồi này, thường ở dạng mô hình phần thưởng, giúp hệ thống hiểu ngữ cảnh và cải thiện theo thời gian.

Mô hình ngôn ngữ &; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Trọng tâm của sự kỳ diệu của ChatGPT là khái niệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). NLP cho phép ChatGPT hiểu ngữ cảnh, nhận ra tình cảm và tạo ra phản hồi giống như con người. Cấu trúc cơ bản của các mô hình ngôn ngữ trong ChatGPT dựa trên các nguyên tắc của NLP.

Một nhiệm vụ quan trọng trong NLP là dự đoán mã thông báo tiếp theo hoặc dự báo từ tiếp theo theo chuỗi. Khi bạn hỏi ChatGPT một câu hỏi, mô hình về cơ bản sử dụng tinh chỉnh mà nó đã trải qua để dự đoán từ tiếp theo có khả năng nhất và từ sau đó, v.v., cho đến khi một phản hồi văn bản có ý nghĩa được xây dựng.

Tinh chỉnh và quá trình học tập

Mặc dù ChatGPT bắt đầu với một nền tảng vững chắc trong quá trình đào tạo ban đầu, nhưng điều khiến nó thực sự nổi bật là khả năng tinh chỉnh. Sự tinh chỉnh này đạt được thông qua học tập có giám sát, trong đó mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu được dán nhãn để hiểu đầu vào của con người và tạo ra đầu ra phù hợp.

Việc tinh chỉnh ChatGPT là một quá trình liên tục và khi nó tiếp xúc với các từ, cụm từ và sắc thái mới, nó trở nên thành thạo hơn trong việc tạo văn bản, trả lời câu hỏi và về cơ bản là mọi thứ liên quan đến ngôn ngữ của con người.

Chủ quyền dữ liệu và ChatGPT

Hiểu cách thức hoạt động của ChatGPT không chỉ là vấn đề đánh giá cao mô hình ngôn ngữ ấn tượng của nó mà còn là nhận ra những tác động liên quan đến chủ quyền dữ liệu. ChatGPT, giống như các mô hình ngôn ngữ lớn khác, dựa vào một lượng lớn dữ liệu đầu vào, được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau thông qua các quy trình thu thập dữ liệu. Trong đào tạo, ChatGPT, cái gọi là "phương pháp tiếp cận có giám sát" liên quan đến việc cung cấp cho nó các nhiệm vụ mô hình hóa ngôn ngữ ẩn, dữ liệu dựa trên văn bản và số. Điều này giúp tăng cường khả năng của mô hình để nhận ra các mẫu lời nói của con người, cải thiện khả năng đọc hiểu và tạo ra các phản hồi phù hợp chặt chẽ với sự phân bố xác suất của ngôn ngữ con người trong thế giới thực.

Tuy nhiên, toàn bộ quá trình đào tạo này đặt ra câu hỏi. Cụ thể, ChatGPT xử lý dữ liệu đầu vào về mặt chủ quyền như thế nào? Vì ChatGPT được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể, điều quan trọng là phải xác định các khu vực mà dữ liệu người dùng có thể gặp rủi ro. Việc đào tạo mô hình, đặc biệt là cái gọi là tinh chỉnh, có tôn trọng giới hạn của chủ quyền dữ liệu không? Khả năng của mô hình để hiểu ngữ cảnh và cung cấp nhiều đầu ra dựa trên đầu vào dựa trên từ là đáng chú ý, nhưng toàn bộ quá trình nên duy trì sự cân bằng với quyền của người dùng đối với dữ liệu của riêng họ.

Việc giới thiệu một mô hình phần thưởng mới cho ChatGPT đã nhằm mục đích tinh chỉnh các phản hồi của nó hơn nữa, nhưng có một nhu cầu cấp bách để đảm bảo rằng điều này không phải trả giá bằng chủ quyền dữ liệu. Khi những nỗ lực tinh chỉnh ChatGPT tiếp tục, điều tối quan trọng là đảm bảo rằng quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu vẫn là cốt lõi của những nỗ lực này, đảm bảo rằng các nguyên tắc thông thường liên quan đến dữ liệu người dùng được duy trì.

Kết thúc

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, ChatGPT đại diện cho một bước tiến đáng kể trong mô hình ngôn ngữ. Khả năng hiểu và trả lời các câu hỏi, kết hợp với tinh chỉnh liên tục, làm cho nó trở thành một công cụ vô giá trong lĩnh vực khoa học máy tính không ngừng phát triển. Lần tới khi bạn tương tác với ChatGPT hoặc các trợ lý ảo tương tự, bạn sẽ có cái nhìn sâu sắc hơn về các quy trình lặn sâu cho phép các tương tác giống như con người như vậy. InvestGlass hiện bao gồm trò chuyện cho các quy trình nhiệm vụ cụ thể: tái cân bằng danh mục đầu tư và tối ưu hóa bán hàng. Vì các nhà đầu tư đã bao gồm công cụ dựa trên quy tắc cho các trung gian tài chính ( MIFID, FIDLEG SLFIN) nên không cần thiết phải đào tạo chatgpt trước.