Обработка естественного языка (NLP) — это область компьютерных наук, изучающая взаимодействие между компьютерами и человеческими (естественными) языками. Он включает в себя использование алгоритмов машинного обучения для анализа огромных объемов текста и автоматического изучения закономерностей и правил человеческого языка.
Типы алгоритмов НЛП
Существует множество различных типов алгоритмов НЛП, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов НЛП включают в себя:
- Алгоритмы на основе правил. Алгоритмы на основе правил используют набор написанных от руки правил для обработки и понимания человеческого языка. Эти алгоритмы, как правило, легко понять и реализовать, но их может быть сложно масштабировать для больших объемов данных.
- Статистические алгоритмы. Статистические алгоритмы используют методы машинного обучения для изучения правил человеческого языка на основе большого объема текста. Эти алгоритмы обычно более точны, чем алгоритмы, основанные на правилах, но их сложнее понять и реализовать.
- Гибридные алгоритмы.Гибридные алгоритмы сочетают основанный на правилах и статистический подходы к НЛП. Эти алгоритмы могут быть более точными и масштабируемыми, чем только основанные на правилах или статистические алгоритмы.
Применение алгоритмов НЛП
Алгоритмы NLP используются в самых разных приложениях, в том числе:
- Поисковые системы:алгоритмы НЛП понимают поисковые запросы и предоставляют релевантные результаты. Google, например, использует алгоритмы НЛП для интерпретации таких запросов, как «лучшие рестораны в Сан-Франциско», и предоставляет список соответствующих вариантов.
- Машинный перевод. Алгоритмы НЛП обеспечивают языковой перевод. Google Translate использует алгоритмы НЛП для перевода текста между несколькими языками, например с английского на испанский, французский или немецкий.
- Чат-боты для обслуживания клиентов.Алгоритмы НЛП обеспечивают работу чат-ботов, которые обрабатывают запросы клиентов и решают проблемы. Компании используют чат-ботов для ответов на вопросы клиентов о своих продуктах и услугах.
- Анализ тональности.Алгоритмы НЛП анализируют тональность текста, определяя, является ли она положительной, отрицательной или нейтральной. Анализ настроений помогает компаниям оценивать мнения клиентов об их предложениях.
- Генерация текста. Алгоритмы НЛП генерируют текст, включая новостные статьи, описания продуктов и креативный текст. Компании используют алгоритмы НЛП для таких задач, как создание описаний продуктов и маркетингового контента.
Модель преобразования (нейронная сеть)
Архитектуры нейронных сетей работают с использованием слоев взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, для обработки и передачи информации. В случае с ChatGPT его нейронная сеть принимает ввод текста и генерирует ответ. Однако нейронные сети требуют в качестве входных данных числовых данных. Итак, прежде чем подавать входной текст в сеть, он сначала преобразуется в числовой формат.
Внутри нейронной сети есть скрытые слои, состоящие из взаимосвязанных нейронов. Эти нейроны играют жизненно важную роль в обработке информации. Они выполняют математические операции над входными данными, которые они получают, и передают вычисленные результаты на следующий уровень. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет сгенерирован окончательный результат.
Каждый нейрон определяется своими весами и смещениями, которые являются числовыми значениями. Эти параметры определяют важность или влияние входных данных на выходные данные нейрона. Регулируя веса и смещения, нейрон может либо усиливать, либо ослаблять входной сигнал.
В процессе обучения нейронная сеть регулирует веса и смещения связей между нейронами, чтобы свести к минимуму разницу между своим выходом и желаемым результатом, со временем повышая свою точность.
Алгоритм НЛП и ChatGPT
ChatGPT использует архитектуру преобразователя, которая произвела революцию в задачах обработки естественного языка (NLP). Преобразователи построены на концепции механизмов внутреннего внимания, позволяющих модели фокусироваться на разных частях входного текста при генерации ответов. Архитектура состоит из кодера и декодера, что обеспечивает двунаправленную связь между пользовательским вводом и выходом модели.
Согласно OpenAI, Chat GPT обучался с использованием метода Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
Процесс обучения состоит из трех основных этапов:
Шаг 01. Контролируемая точная настройка. На этом этапе модель обучается распознавать закономерности в данных с использованием помеченных примеров. Модель снабжена входными и выходными данными, которые она должна изучить. В этом случае комментаторы-люди создали соответствующие ответы на набор данных пользовательских подсказок. Модель была обучена с использованием обучения с учителем, чтобы имитировать ответы данного набора данных. Однако этот процесс является дорогостоящим и трудоемким, поэтому модель обучалась только в течение короткого периода времени.
Шаг 02. Модель вознаграждения. На этом этапе ранее обученная модель создает несколько прогнозов для разных запросов пользователя. Затем люди-аннотаторы ранжируют прогнозы от наименее полезных до наиболее полезных. Используя эти данные, модель вознаграждения обучается предсказывать, насколько полезен ответ на данное приглашение.
Шаг 03. Обучение с подкреплением. На этом этапе модель контролируемой тонкой настройки дополнительно обучается с использованием модели вознаграждения. Модель используется в качестве агента, который максимизирует вознаграждение от модели вознаграждения. Он генерирует ответ на запрос пользователя, который затем оценивается моделью вознаграждения. Затем модель контролируемой точной настройки пытается обновить свой прогноз, чтобы получить большее вознаграждение за будущие прогнозы. Этот процесс является более масштабируемым, чем первый шаг, потому что аннотатору проще и быстрее ранжировать несколько выходных данных, чем писать подробный ответ самостоятельно.
Шаги 2 и 3 можно повторить несколько раз. Используя только что обученную модель из шага 3, новую модель вознаграждения можно обучить, повторив шаг 2, который снова передается в шаг 3 и так далее.
При генерации ответов ChatGPT использует алгоритм декодирования, называемый поиском луча. Лучевой поиск исследует несколько потенциальных путей для генерации текста и выбирает наиболее вероятную последовательность на основе механизма оценки. Ширина луча определяет количество рассматриваемых путей, уравновешивая компромисс между качеством и разнообразием ответов.
В заключение, ChatGPT работает, используя модель преобразователя и методы НЛП. Он учится на обширных текстовых данных, понимает контекст, используя внутреннее внимание, и генерирует связные ответы. Благодаря итеративному обучению и обратной связи он улучшает свое поведение и сводит к минимуму предубеждения. ChatGPT универсален, он находит применение в поисковых системах, переводах, обслуживании клиентов, анализе настроений и генерации текста. Это означает прогресс в языковых моделях и потенциал для дальнейшего развития разговорного ИИ.
Рекомендации
https://www.scalablepath.com/data-science/chatgpt-architecture-explained
https://thesequence.substack.com/p/edge-266-the-magic-behind-chatgpt
