Как работает ChatGPT и другие нейросети

Друзья, никак не могу разобраться как именно работает ChatGPT? Понимаю что это нейросеть, но как она генерирует такие осмысленные ответы?

Отличный вопрос! ChatGPT работает на основе трансформерной архитектуры, которая обучается предсказывать следующее слово в тексте. Представь огромную базу данных текстов из интернета - модель анализирует миллиарды примеров и учится понимать контекст, грамматику, логические связи. Процесс называется 'обучение с подкреплением от человеческой обратной связи' - сначала модель обучается на текстах, потом люди оценивают качество ответов и модель корректируется. Нейросеть не просто копирует информацию, а создает новые комбинации на основе выученных паттернов ??

Цитата:

Отличный вопрос! ChatGPT работает на основе трансформерной архитектуры, которая обучается предсказывать следующее слово в тексте. Представь огромную базу данных текстов из интернета - модель анализирует миллиарды примеров и учится понимать контекст, грамматику, логические связи. Процесс называется 'обучение с подкреплением от человеческой обратной связи' - сначала модель обучается на текстах, потом люди оценивают качество ответов и модель корректируется. Нейросеть не просто копирует информацию, а создает новые комбинации на основе выученных паттернов ??

Дополню Марину - важно понимать, что современные языковые модели используют механизм 'внимания' (attention). Это позволяет модели фокусироваться на релевантных частях входного текста при генерации ответа. Например, если ты спрашиваешь о погоде в Киеве, модель 'обращает внимание' на слова 'погода' и 'Киев', связывая их с соответствующими знаниями. Обучение происходит на суперкомпьютерах с тысячами графических процессоров, что позволяет обрабатывать терабайты текстовых данных.

А еще важный момент - токенизация! Текст разбивается на маленькие части (токены), которые могут быть словами или их частями. ChatGPT работает именно с токенами, а не с целыми словами. Это позволяет модели понимать и генерировать текст на разных языках, работать с редкими словами и даже создавать новые термины. Процесс генерации происходит последовательно - модель выбирает наиболее вероятный следующий токен на основе всего предыдущего контекста.

Кстати, есть разница между разными типами нейросетей. GPT - это генеративная модель, а есть еще дискриминативные (для классификации), рекуррентные (для последовательностей). Все они используют разные подходы к обработке информации, но принцип машинного обучения остается схожим - нейросеть корректирует свои веса на основе ошибок в процессе обучения ??