Макс Ким
CHATGPT – Замена Людям?
Модели на основе трансформеров, такие как GPT-3 и ChatGPT, содержат миллиарды параметров. Их обучение на корпусах объемом в сотни гигабайт дает возможность генерировать человекоподобный текст.
Чтобы сгенерировать текст, в обученную модель поступает начальная фраза или ключевые слова – то, что называется промптом. Энкодер анализирует промпт и строит векторное представление контекста. Затем декодер на основе этого контекста последовательно предсказывает следующие слова, формируя ответное высказывание. Такие модели могут генерировать текст по заданной теме, отвечать на вопросы, вести диалог. Качество ответов зависит от размера данных, на которых обучалась модель. С ростом данных чат-боты становятся все более интеллектуальными.
Глава 2. История создания ChatGPT
ChatGPT был разработан в 2022 году компанией OpenAI как прикладное применение моделей искусственного интеллекта для естественного диалога. Однако сама технология моделей языка на основе нейросетей сформировалась значительно раньше. Исследования в области машинного обучения для обработки естественного языка ведутся с 1950-х годов, но по-настоящему активно развиваться это направление стало в 2010-х.
В 2013 году в университете Торонто была предложена первая модель языка на основе нейросетей под названием Word2Vec. Она обучалась предсказывать слова по контексту и строить векторные представления слов.
В 2017 году компания Google представила модель Transformer, которая благодаря механизму внимания (attention) добилась прорыва в понимании контекста.
В 2018 году на основе трансформеров была создана модель BERT от Google.
И в конце 2022 года компания OpenAI выпустила ChatGPT – первый чат-бот общего назначения на основе LLM, способный поддерживать многоаспектный диалог.
Таким образом, за ChatGPT стоит десятилетия научных изысканий в области нейросетевых алгоритмов и обработки естественного языка. Создание чат-бота стало возможным благодаря накопленным знаниям и вычислительным мощностям.
Выход ChatGPT стал важной вехой в развитии технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Этот чат-бот
продемонстрировал возможности практического применения моделей на основе трансформеров для решения задач, требующих понимания естественного языка.
Успех ChatGPT подтвердил эффективность подходов self-supervised learning (самообучения на основе больших данных без учителя) и transfer learning (переноса знаний между задачами) для создания интеллектуальных систем.
Кроме того, ChatGPT получил широкий общественный резонанс и продемонстрировал возможности практического применения технологий ИИ рядовым пользователям. Это придало новый импульс исследованиям в этой области и привлекло дополнительные инвестиции.