ChatGPT — Введение
ChatGPT — это вариант модели GPT (Generative Pre-training Transformer), разработанной OpenAI. Модель GPT — это тип языковой модели, в котором используются методы глубокого обучения для создания текста, похожего на человеческий.
Технология, используемая в ChatGPT,
Нейронные сети: ChatGPT основан на нейронных сетях, которые представляют собой модель машинного обучения, предназначенную для имитации структуры и функций человеческого мозга.
Архитектура преобразователя: модель GPT использует архитектуру преобразователя, которая представляет собой тип архитектуры нейронной сети, предназначенный для задач обработки естественного языка.
Предварительное обучение: GPT предварительно обучается на большом наборе данных текста, что позволяет ему изучать шаблоны и отношения в языке, прежде чем он будет настроен для конкретных задач.
Моделирование языка: ChatGPT обучен выполнять моделирование языка, которое представляет собой задачу предсказания следующего слова в последовательности текста.
Механизм внимания. В архитектуре Transformer используется механизм внимания, который позволяет модели фокусироваться на определенных частях входных данных при прогнозировании.
Крупномасштабное обучение: модель GPT требует большого объема вычислительной мощности и данных для обучения, она обучается в распределенных системах с использованием графических процессоров.
Тонкая настройка: модель GPT можно настроить для конкретных задач, таких как языковой перевод или ответы на вопросы, путем обучения ее на меньшем наборе данных с помеченными примерами для этой задачи.
Все эти технологии подпадают под понятие ИИ и используются для создания более сложной и эффективной языковой модели, такой как ChatGPT, что делает ее способной понимать и генерировать человекоподобный текст.
Искусственный интеллект, машинное обучение и другие жаргонизмы
Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) — все это связанные области, которые входят в сферу компьютерной инженерии. Тем не менее, у каждого из них есть своя специфическая направленность и применение.
Искусственный интеллект
ИИ — это более широкая область, охватывающая все формы компьютерных систем, предназначенных для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта, таких как понимание естественного языка, распознавание объектов и принятие решений.
Машинное обучение
Машинное обучение — это подполе ИИ, связанное с разработкой алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам повышать свою производительность при выполнении конкретной задачи без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для таких задач, как классификация изображений, распознавание речи и языковой перевод.
Глубокое обучение
ГО — это подмножество машинного обучения, в котором используются нейронные сети — тип модели, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга. Модели глубокого обучения, особенно многослойные, способны изучать все более абстрактные представления входных данных. DL особенно полезен для таких задач, как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и компьютерное зрение.
Порядок обучения
Что касается порядка обучения, вы можете начать с основ ИИ, а затем перейти к основам машинного обучения. Как только вы хорошо поймете эти концепции, вы сможете глубже погрузиться в глубокое обучение. Прежде чем переходить к ГО, важно понять основные понятия и терминологию ИИ и МО. При хорошем понимании основ будет легче разобраться в более сложных концепциях и приложениях глубокого обучения.
Также важно отметить, что, хотя каждая из этих областей имеет свою специфику, они также взаимосвязаны и часто пересекаются. Таким образом, изучение одного будет информировать и поддерживать изучение других.
Как принять участие в этих технологиях?
Основные концепции
Есть много разных тем, которые вы можете охватить при изучении искусственного интеллекта (ИИ), но некоторые из ключевых областей включают:
Алгоритмы поиска: они используются для поиска решений таких проблем, как поиск пути и игра. Темы включают неинформированный поиск, эвристический поиск и состязательный поиск.
Представление знаний: речь идет о том, как представлять знания в форме, которую может использовать компьютер. Темы включают логику, системы на основе правил и онтологии.
Рассуждение: это охватывает способность делать выводы и делать выводы на основе знаний. Темы включают системы, основанные на правилах, логику высказываний и логику первого порядка.
Планирование: включает в себя способность создавать последовательность действий для достижения цели. Темы включают поиск в пространстве состояний и граф планирования.
Машинное обучение: это подмножество ИИ, связанное с разработкой алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам повышать свою производительность при выполнении конкретной задачи без явного программирования. Темы включают контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, частично контролируемое обучение, обучение с подкреплением, контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, частично контролируемое обучение и глубокое обучение.
Обработка естественного языка: речь идет о способности компьютеров понимать и генерировать текст на естественном языке. Темы включают языковое моделирование, синтаксический анализ и анализ настроений.
Робототехника: охватывает использование ИИ в робототехнике, включая такие темы, как восприятие, управление и планирование робототехнических систем.
Этика и безопасность ИИ: здесь рассматриваются этические, юридические и социальные последствия ИИ, а также вопросы безопасности, такие как предотвращение непредвиденных последствий, предвзятость и справедливость.
Приложения ИИ: охватывают практические применения ИИ в различных областях, таких как финансы, здравоохранение, транспорт и производство.
