Архитектура ChatGPT, обучение, этические последствия, другие LLM и ограничения.

ChatGPT сейчас не нуждается в представлении:

В последние годы генеративный ИИ добился значительных успехов, и одним из наиболее впечатляющих примеров этой технологии является архитектура ChatGPT. Разработанная OpenAI, ChatGPT представляет собой большую языковую модель, способную генерировать высококачественный текст в разговорном стиле. В этой статье мы рассмотрим архитектуру ChatGPT, ее роль в разработке больших языковых моделей (LLM) и будущее генеративного ИИ.

Архитектура ChatGPT:

Архитектура ChatGPT построена на модели преобразователя, которая представляет собой архитектуру нейронной сети, впервые представленную в статье Vaswani et al. «Внимание — это все, что вам нужно». в 2017 году. Модель преобразователя была разработана для преодоления некоторых ограничений более ранних архитектур нейронных сетей, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN), которые боролись с долгосрочными зависимостями и последовательными данными.

Трансформеры:

Модель преобразователя состоит из двух основных компонентов: кодера и декодера. Кодер принимает входную последовательность токенов, таких как слова или символы, и генерирует последовательность скрытых состояний, которые фиксируют информацию на входе. Декодер принимает скрытые состояния, сгенерированные кодировщиком, вместе с целевой последовательностью токенов и генерирует последовательность выходных токенов, соответствующих входным.

Ключевым новшеством модели преобразователя является механизм внимания, который позволяет модели выборочно фокусироваться на разных частях входной последовательности при генерации выходных данных. Это достигается с помощью ряда уровней самоконтроля, в которых каждый токен во входной последовательности сравнивается с каждым другим токеном в последовательности, чтобы определить его относительную важность.

Механизм самоконтроля:

Механизм внутреннего внимания является ключевым компонентом Transformer, который позволяет ему выборочно обращать внимание на различные части входной последовательности. Самостоятельное внимание вычисляет взвешенную сумму входной последовательности, где веса изучаются на основе релевантности каждого элемента ввода для текущего вывода. Показатели внимания вычисляются путем умножения вектора запроса на набор ключевых векторов, а затем нормализации результатов с использованием функции softmax. Затем оценки внимания используются для взвешивания соответствующих векторов значений для вычисления окончательного результата.

Самостоятельное внимание имеет несколько преимуществ по сравнению с предыдущими моделями НЛП, такими как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN). В отличие от RNN, само-внимание не зависит от последовательной обработки, что позволяет значительно сократить время обучения и вывода. Кроме того, само-внимание позволяет модели фиксировать долгосрочные зависимости между входными элементами, что особенно полезно в задачах НЛП, где значение слова или фразы зависит от контекста, в котором они появляются.

Архитектура ChatGPT строится на модели преобразования, обучая ее на массивном корпусе текстовых данных, что позволяет ей генерировать высококачественный текст в разговорном стиле. Модель обучается с использованием варианта алгоритма обучения без учителя, известного как языковая модель преобразователя, который основан на идее прогнозирования следующего токена в последовательности с учетом предыдущих токенов.

Обучение ChatGPT:

Обучение такой языковой модели, как ChatGPT, связано с рядом технических проблем и соображений. Одной из ключевых задач является получение большого, разнообразного и высококачественного набора обучающих данных. В случае с ChatGPT модель обучалась на большом массиве текстов из самых разных источников, включая книги, статьи и веб-сайты.

Фаза предварительной подготовки модели GPT включает в себя обучение модели предсказанию следующего слова в последовательности с учетом предшествующих слов в последовательности. Это включает в себя минимизацию перекрестной энтропийной потери между предсказанными и фактическими следующими словами. Этап предварительной подготовки может занять несколько недель даже на мощном оборудовании, таком как GPU или TPU.

После завершения этапа предварительного обучения модель можно настроить для выполнения конкретной последующей задачи, такой как языковой перевод или анализ тональности. Тонкая настройка включает в себя обучение модели на меньшем наборе данных для конкретной задачи и настройку параметров модели для оптимизации ее производительности при выполнении задачи.

Этические последствия использования ChatGPT:

Хотя ChatGPT представляет собой большую языковую модель, которая продемонстрировала впечатляющие возможности в создании текста, похожего на человеческий, как и любая мощная технология, она также имеет этические последствия, которые необходимо учитывать. Ниже мы обсудим этические последствия ChatGPT и способы их решения.

1. Предвзятость в данных Одним из основных этических последствий ChatGPT является возможность предвзятости в данных, на которых он обучается. ChatGPT обучается на больших объемах текстовых данных, которые могут включать искажения, присутствующие в исходном тексте. Например, если обучающие данные содержат предвзятый язык или дискриминационный контент, ChatGPT может непреднамеренно генерировать предвзятый или дискриминационный текст. Это может иметь негативные социальные последствия, особенно если текст используется для принятия важных решений, таких как прием на работу или прием на работу.

Чтобы решить эту проблему, важно тщательно отбирать обучающие данные и обеспечивать их репрезентативность и отсутствие предвзятости. Это может потребовать дополнительных ресурсов и усилий, но необходимо обеспечить, чтобы ChatGPT генерировал честный и непредвзятый текст.

2. Проблемы конфиденциальности Еще одним этическим следствием ChatGPT является проблема конфиденциальности. ChatGPT — это мощный инструмент, который может генерировать текст на основе пользовательского ввода, что означает, что он может собирать и хранить конфиденциальную информацию о пользователях. Это может быть серьезным нарушением конфиденциальности, особенно если информация используется в злонамеренных целях.

Для решения этой проблемы важно внедрить строгие политики конфиденциальности и меры по защите пользовательских данных. Это может включать шифрование, анонимизацию и другие меры безопасности для обеспечения защиты пользовательских данных.

3. Злоупотребление технологией ChatGPT может быть использовано как в положительных, так и в отрицательных целях. Хотя его можно использовать для создания полезного и информативного текста, его также можно использовать в злонамеренных целях, таких как создание фальшивых новостей или пропаганды.

Для решения этой проблемы важно обучать пользователей и поощрять ответственное использование технологии. Для этого могут потребоваться политики и правила для предотвращения неправомерного использования ChatGPT в вредоносных целях.

4. Влияние на занятость ChatGPT и другие крупные языковые модели могут автоматизировать определенные задачи, которые ранее выполнялись людьми. Хотя это может привести к повышению эффективности и производительности, это также может привести к потере рабочих мест и экономическим потрясениям.

Чтобы решить эту проблему, важно инвестировать в программы переподготовки и другие инициативы, чтобы помочь работникам перейти к новым ролям или отраслям. Для этого может потребоваться государственная поддержка и финансирование, чтобы гарантировать, что работники не останутся без внимания в эпоху автоматизации.

ChatGPT — это мощная технология, способная трансформировать многие отрасли и улучшить нашу жизнь множеством способов. Однако важно учитывать этические последствия этой технологии и предпринимать шаги для их устранения. Тщательно отбирая обучающие данные, защищая конфиденциальность пользователей, способствуя ответственному использованию и инвестируя в переподготовку сотрудников, мы можем гарантировать, что ChatGPT и другие крупные языковые модели используются таким образом, чтобы приносить пользу обществу в целом.

Другие модели LLM и быстрое сравнение:

Вот некоторые из больших языковых моделей (LLM), доступных в настоящее время для быстрого сравнения:

  1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — этот LLM, разработанный OpenAI, использует архитектуру преобразователя и имеет 175 миллиардов параметров. Он может генерировать текст, переводить языки, отвечать на вопросы и многое другое.
  2. T5 (преобразователь преобразования текста в текст) — разработанный Google, T5 также основан на архитектуре преобразователя и имеет 11 миллиардов параметров. Он может выполнять широкий спектр задач НЛП, включая обобщение текста, ответы на вопросы и языковой перевод.
  3. BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей). Разработанный Google, BERT представляет собой LLM на основе преобразователя, который имеет 340 миллионов параметров. Он предназначен для задач понимания естественного языка и может выполнять такие задачи, как классификация текста и ответы на вопросы.
  4. RoBERTa (надежно оптимизированный подход к предварительному обучению BERT) — RoBERTa, разработанный Facebook AI Research, основан на архитектуре BERT и имеет 355 миллионов параметров. Он предварительно обучен на большом количестве текстовых данных и предназначен для эффективной работы с широким спектром задач НЛП.
  5. XLNet. Разработанная Google и Университетом Карнеги-Меллона, XLNet представляет собой LLM на основе преобразователя, в котором используется цель моделирования языка на основе перестановок. Он имеет 340 миллионов параметров и может выполнять такие задачи, как моделирование языка, классификация текста и ответы на вопросы.

Это всего лишь несколько примеров из множества LLM, доступных в настоящее время. Каждый LLM имеет свои уникальные сильные и слабые стороны, и выбор того, какой LLM использовать, будет зависеть от конкретной задачи.

Ограничения:

Хотя ChatGPT и другие большие языковые модели продемонстрировали впечатляющие возможности создания связного и беглого текста, существуют некоторые ограничения, о которых следует помнить. Вот некоторые из них:

  1. Ограниченное знание мира. Хотя LLM могут генерировать текст, который звучит как человеческий, на самом деле у них нет истинного понимания мира. Это означает, что они могут генерировать текст, который фактически неверен или не имеет смысла в контексте.
  2. Предвзятость: LLM обучаются на больших объемах текстовых данных, которые могут включать искажения, присутствующие в исходном тексте. Это означает, что модели могут непреднамеренно генерировать предвзятый или дискриминационный текст, который может иметь негативные социальные последствия.
  3. Неспособность рассуждать. Хотя LLM могут генерировать текст на основе шаблонов данных, на которых они обучаются, они не способны рассуждать или понимать сложные концепции так, как это делают люди. Это означает, что они могут испытывать трудности с задачами, требующими более тонкого понимания или критического мышления.
  4. Недостаток творчества. Хотя LLM могут генерировать текст, который звучит как человеческий, они не обладают настоящим творчеством или оригинальностью. Это означает, что они могут бороться с задачами, которые требуют более творческих или новых ответов.
  5. Понимание:LLM могут испытывать трудности с пониманием определенных типов текста или контекста, особенно если текст носит технический характер или относится к предметной области.
  6. Требования к данным. LLM требуют больших объемов данных для обучения, чтобы работать хорошо. Это может быть проблемой в областях, где имеются ограниченные данные или где данные трудно собрать или аннотировать.

Хотя об этих ограничениях важно знать, они не сводят на нет впечатляющие возможности LLM, таких как ChatGPT. Благодаря постоянным исследованиям и разработкам мы сможем устранить некоторые из этих ограничений и улучшить общую производительность этих моделей.

Вывод:

В заключение, ChatGPT — это мощная модель большого языка, использующая архитектуру на основе преобразователя с миллионами параметров для генерации текстовых ответов, подобных человеческим. Его техническая архитектура позволяет ему выполнять широкий спектр задач обработки естественного языка, включая языковой перевод, суммирование текста и ответы на вопросы. Однако у него также есть ограничения, такие как неспособность генерировать действительно оригинальный контент и его способность увековечивать предубеждения и стереотипы.

Этические последствия ChatGPT и других больших языковых моделей сложны и должны быть тщательно рассмотрены. Хотя эти модели могут обеспечить множество преимуществ, таких как повышение эффективности и доступности коммуникации, они также могут способствовать распространению дезинформации и усилению пагубных предубеждений. Поэтому крайне важно, чтобы разработчики и пользователи этих моделей знали об их ограничениях и предпринимали шаги для смягчения их потенциального негативного воздействия.

Доступно несколько других больших языковых моделей, включая GPT-3, T5, BERT, RoBERTa и XLNet, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Выбор модели для использования будет зависеть от конкретной задачи и доступных ресурсов.

В целом, несмотря на ограничения и этические последствия, которые необходимо учитывать, большие языковые модели, такие как ChatGPT, могут произвести революцию в области обработки естественного языка и оказать значительное влияние на то, как мы общаемся и взаимодействуем с технологиями в будущем.

Ссылки:

  1. Google Transformers: Внимание — это все, что вам нужно
  2. OpenAI GPT-3: Языковые модели — это малоэффективные ученики
  3. OpenAI ChatGPT: ChatGPT: Оптимизация языковых моделей для диалога
  4. Google Bard: Важный следующий шаг в нашем путешествии по ИИ
  5. Meta LLaMA: Представляем LLaMA: фундаментальную модель большого языка с 65 миллиардами параметров