Откуда ChatGPT берет информацию?
ChatGPT обучен на огромном наборе данных онлайн-текстового контента, насчитывающем сотни миллиардов слов. Сюда входит всё: книги, статьи, форумы, веб-сайты и многое другое. ИИ сканирует и анализирует эти тексты, чтобы узнать о языке, концепциях, фактах и о том, как вести естественный диалог.
Чтобы по-настоящему понять, откуда берутся знания ChatGPT, нам нужно в первую очередь углубиться в то, как разрабатываются системы искусственного интеллекта.
ChatGPT был создан исследовательской лабораторией Anthropic с использованием метода машинного обучения.
Разработчики собирают огромные наборы данных онлайн-текстового контента для обучения ИИ. Сюда входит текст из книг, Википедии, новостных статей, веб-сайтов и т. д.
- ИИ показывают примеры из этих текстов и учат его генерировать собственный текст на основе этих шаблонов. Он ищет связи между словами, фактами, языковыми правилами, моделями диалога и многим другим.
- ИИ получает обратную связь о своих реакциях, которые со временем улучшаются. Разработчики оценивают результаты и совершенствуют модель.
- Процесс обучения повторяется миллиарды раз на огромных кластерах графических процессоров и серверов, чтобы глубоко укоренить понимание языка в модели.
- ChatGPT черпает свои знания из интернета и книг. Его знания основаны на закономерностях того, как мы, люди, общаемся, делимся идеями и используем язык.
Какие виды данных использует ChatGPT?
В частности, вот некоторые ключевые источники данных, которые, вероятно, использовались для обучения ChatGPT :
- Книги – Художественная и научно-популярная литература, учебники, научные статьи.
- Википедия – статьи в энциклопедии, охватывающие широкий спектр тем.
- Новостные статьи – текущие события, анализ и комментарии.
- Веб-сайты – все типы веб-сайтов с языковыми данными.
- Разговоры – данные диалога для разговорной способности.
- Техническая документация – Руководства, документы для технической информации.
- Reddit, форумы, социальные сети – для неформального общения и дискуссий.
Исследователи отфильтровали и обработали эти источники, чтобы они соответствовали целям ИИ. Но основные данные обучения взяты из общедоступного текста в Интернете.
Почему ChatGPT выдает неверную информацию?
Хотя знания ChatGPT впечатляют, они не идеальны. Вот несколько основных причин, по которым иногда факты или детали могут быть неверными:
- Ограниченные данные обучения. У него есть доступ только к части глобальных знаний.
- Устаревшие данные. Используемые книги и статьи иногда могут быть устаревшими.
- Никакой проверки фактов. Он не проверяет правдивость и точность утверждений.
- Статистические предположения. В случае неуверенности он будет делать логические предположения, которые могут быть неверными.
- Ограниченные знания о мире – нет реального реального опыта, на который можно было бы опираться.
- Предвзятые данные. Любые смещения в исходных обучающих данных распространяются.
Исследователи активно работают над повышением точности и строгости ChatGPT посредством усовершенствованных методов обучения и увеличения обратной связи. Но на данный момент важно помнить о его ограничениях.
Как ChatGPT учитывает новые данные?
Поскольку большая часть обучающих данных поступает из существующих текстов, некоторые задаются вопросом, как ChatGPT обрабатывает недавние события или новые темы. Вот несколько способов генерирования соответствующих ответов:
- Обучение последним новостям. Часть набора данных, вероятно, включает в себя недавние новостные статьи.
- Делать логические выводы. Он объединяет свои знания, чтобы делать обоснованные предположения по новым темам.
- Обновление. Создатели могут переобучить его на новых данных, чтобы заполнить пробелы в знаниях.
- Опрос пользователей. Он может быть передан пользователю, если он не знаком с темой.
- Предложение общих принципов. Обсудите общеприменимые принципы, если конкретика неизвестна.
Со временем переобучение и отзывы пользователей позволят ему более естественно обсуждать возникающие темы.
Обучение ChatGPT для различных отраслей
ChatGPT продемонстрировал впечатляющие возможности диалогового искусственного интеллекта. Однако в форме по умолчанию он содержит общие знания, которые могут не соответствовать специализированной отраслевой терминологии и рабочим процессам. К счастью, процесс обучения ChatGPT позволяет адаптировать его для более отраслевых приложений.
При наличии соответствующих наборов данных и методов версии ChatGPT можно адаптировать для таких отраслей, как здравоохранение, финансы, технологии, розничная торговля и т. д. Вот обзор того, как ChatGPT можно адаптировать для различных секторов:
Здравоохранение
В здравоохранении специальная модель ChatGPT может обеспечить плавное общение с пациентами о симптомах, лекарствах, побочных эффектах и многом другом.
Его можно обучать на медицинских учебниках, исследовательских работах, беседах с пациентами и данных электронных медицинских карт. Это научит его медицинской лексике, диагностическим процессам, манерам поведения у постели больного и сочувствию.
Такой медицинский ChatGPT может позволить поставщикам услуг разгрузить рутинное взаимодействие с пациентами. Это также могло бы предоставить пациентам достоверную информацию из сострадательного источника. Регулирующим органам необходимо будет обеспечить соблюдение конфиденциальности и проверить точность своих ответов.
Финансы
Что касается финансов, ChatGPT можно обучить на отчетах о доходах, финансовых новостях, разговорах с клиентами, нормативных документах и учебниках по финансам. Это позволит обсудить финансовые продукты, инвестиционные стратегии, динамику рынка, транзакции и многое другое.
Банки могут внедрить диалоговых помощников искусственного интеллекта для взаимодействия со службой поддержки клиентов.
Компании по управлению активами могут использовать модели ChatGPT для привлечения клиентов к оценке эффективности портфеля или вариантов инвестирования. Опять же, необходимо будет гарантировать точность и соответствие нормативным требованиям.
Технологии
Технологические компании располагают обширной документацией и данными диалогов, которые могут использоваться для обучения отраслевым моделям ChatGPT.
Поглощая руководства, сообщения на форумах, репозитории кода и технические документы, ИИ может научиться свободно обсуждать программные платформы и устранять неполадки.
Такие технически подкованные экземпляры ChatGPT могут расширить возможности разработчиков и помочь клиентам решать технические проблемы в диалоговом режиме. Они могли бы упростить доступ к документации, разбросанной по базам знаний и форумам.
Розничная торговля и электронная коммерция
В сфере розничной торговли ChatGPT может принимать каталоги продуктов, базы данных инвентаризации, отзывы потребителей и записи транзакций, чтобы вовлекать клиентов в персонализированные беседы о покупках. Он может предоставлять рекомендации по продуктам, наличие запасов, статус заказа и оценку доставки.
Лидеры электронной торговли, могли бы внедрить такие модели для улучшения качества обслуживания клиентов до и после покупки. Обычные ритейлеры могут развертывать индивидуальные ChatGPT в магазинах или интегрировать их в мобильные приложения.
Возможности ИИ огромны
Это всего лишь несколько примеров того, как целевое обучение может адаптировать ChatGPT для специализированных отраслей. Возможности охватывают каждый сектор: от средств массовой информации до производства и правительства. Благодаря тщательному курированию наборов данных и системе обратной связи возможности могут быть огромными.
Конечно, необходимо будет принять определенные меры предосторожности в отношении точности, прозрачности и регулирования.
Но при ответственном внедрении отраслевой ChatGPT может автоматизировать разговоры, чтобы повысить эффективность и расширить возможности как сотрудников, так и клиентов. Мы только начинаем видеть его потенциал в различных отраслях.
Получает ли ChatGPT данные от Google?
Нет, ChatGPT не получает данные обучения напрямую от Google. Он был создан Anthropic и обучен на различных источниках текстовых данных, взятых из общедоступного Интернета и книг.
Сюда входят Google Книги, но не данные поисковой системы Google. Данные обучения не поступают напрямую с серверов Google. Создатели ChatGPT собрали разнообразный набор данных из различных открытых источников.
Получает ли ChatGPT информацию из Интернета?
Да, большая часть обучающих данных ChatGPT в конечном итоге поступает из интернет-источников, таких как веб-сайты, онлайн-книги, дискуссионные форумы и другой текст, доступный в цифровом формате. Но он не подключен к Интернету для получения ответов.
ИИ обучался в автономном режиме на снимках интернет-данных, чтобы изучить общие языковые шаблоны и концепции.
Он не осуществляет активный поиск в Интернете и не обучается онлайн. Но Интернет в целом предоставил множество разнообразных текстовых данных для расширения возможностей ChatGPT.
ChatGPT использует много мобильного трафика?
Нет, использование ChatGPT вообще не требует большого количества мобильных данных. Интерфейс чата очень легкий. Модель искусственного интеллекта, генерирующая ответы, «за кулисами» размещается на серверах Anthropic.
Вся трудоемкая вычислительная работа выполняется в облаке, а не на вашем устройстве. Любой стандартный тарифный план должен иметь достаточную пропускную способность для обычного использования ChatGPT, не беспокоясь о стоимости передачи данных.
Пропускная способность сравнима с текстовым общением или просмотром простых веб-страниц. Если не часто загружать огромные объемы сгенерированных текстов, влияние ChatGPT на использование мобильных данных незначительно.
Заключение
Надеемся вы узнали, откуда ChatGPT черпает столь обширные знания. Хотя он и не идеален, он представляет собой впечатляющий прогресс в возможностях ИИ, основанный на общедоступных данных с открытым исходным кодом.
В дальнейшем прозрачность методологии обучения позволит ИИ создать соответствующее доверие со стороны пользователей. Но мы должны сохранять реалистичные ожидания, поскольку всегда есть новые горизонты в воспроизведении человеческих знаний и рассуждений.
(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
