Читать книгу: «CHATGPT – Замена Людям?»

Привет!

Меня зовут Макс Ким и эта книга мой эксперимент.

Я Youtube блогер и набрал уже около 20к подписчиков засчет нейросетей.

Использую их ежедневно, тестирую новые и делюсь своим опытом!

Подписывайся на мой Youtube канал, чтобы изучать нейросети эффективно!

А так же на Телеграм канал нашего Нейросообщества

Введение

В последние годы большой интерес вызывают чат-боты, основанные на нейросетевых моделях искусственного интеллекта. Одним из наиболее известных примеров является ChatGPT, разработанный компанией OpenAI. Этот чат-бот может вести осмысленный диалог с человеком на различные темы на естественном языке. В основе ChatGPT и других подобных чат-ботов лежат большие нейросетевые модели, называемые LLM (large language model). Они обучаются на огромных массивах текстовых данных, чтобы научиться предсказывать следующее слово в предложении или генерировать новый текст по заданной теме.

В этой книге мы подробно рассмотрим, как устроены и работают чат-боты на основе LLM. Разберем архитектуру и принципы обучения этих моделей, опишем возможности и ограничения технологии на примере ChatGPT.

Отдельный раздел будет посвящен анализу исходного промпта, который был использован для инициализации автора этого текста. Это позволит лучше понять механизмы работы чат-ботов, основанных на задании начальных условий.

Глава 1. Как работают чат-боты на основе LLM

Чат-боты нового поколения, такие как ChatGPT, основаны на больших нейронных сетях, которые называются моделями языка (LLM). Это мощные модели машинного обучения, способные анализировать и генерировать естественный человеческий язык.

В основе LLM лежат искусственные нейронные сети, которые состоят из миллиардов параметров. Обучение таких моделей происходит на огромных массивах текстов – от книг и Википедии до новостей и диалогов в социальных сетях.

Модель постепенно учится на этом языковом материале, выявляя статистические закономерности и связи между словами. После обучения LLM может генерировать новый текст, который кажется правдоподобным и осмысленным для человека.

Ключевым компонентом в архитектуре моделей языка являются трансформеры (transformers) – специальные нейронные сети для обработки последовательных данных. Они были предложены в 2017 году и стали прорывом в области машинного понимания языка. Трансформер состоит из энкодера и декодера. Энкодер анализирует входную последовательность слов и строит векторное представление их смысла. Декодер на основе этого представления генерирует выходную последовательность.

Обучение трансформера заключается в настройке миллиардов параметров энкодера и декодера на большом объеме текстовых данных. При этом модель учится устанавливать связи между словами, понимать контекст и предсказывать дальнейшее развитие фразы.

Модели на основе трансформеров, такие как GPT-3 и ChatGPT, содержат миллиарды параметров. Их обучение на корпусах объемом в сотни гигабайт дает возможность генерировать человекоподобный текст.

Чтобы сгенерировать текст, в обученную модель поступает начальная фраза или ключевые слова – то, что называется промптом. Энкодер анализирует промпт и строит векторное представление контекста. Затем декодер на основе этого контекста последовательно предсказывает следующие слова, формируя ответное высказывание. Такие модели могут генерировать текст по заданной теме, отвечать на вопросы, вести диалог. Качество ответов зависит от размера данных, на которых обучалась модель. С ростом данных чат-боты становятся все более интеллектуальными.

Глава 2. История создания ChatGPT

ChatGPT был разработан в 2022 году компанией OpenAI как прикладное применение моделей искусственного интеллекта для естественного диалога. Однако сама технология моделей языка на основе нейросетей сформировалась значительно раньше. Исследования в области машинного обучения для обработки естественного языка ведутся с 1950-х годов, но по-настоящему активно развиваться это направление стало в 2010-х.

В 2013 году в университете Торонто была предложена первая модель языка на основе нейросетей под названием Word2Vec. Она обучалась предсказывать слова по контексту и строить векторные представления слов.

В 2017 году компания Google представила модель Transformer, которая благодаря механизму внимания (attention) добилась прорыва в понимании контекста.

В 2018 году на основе трансформеров была создана модель BERT от Google.

И в конце 2022 года компания OpenAI выпустила ChatGPT – первый чат-бот общего назначения на основе LLM, способный поддерживать многоаспектный диалог.

Таким образом, за ChatGPT стоит десятилетия научных изысканий в области нейросетевых алгоритмов и обработки естественного языка. Создание чат-бота стало возможным благодаря накопленным знаниям и вычислительным мощностям.

Выход ChatGPT стал важной вехой в развитии технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Этот чат-бот

продемонстрировал возможности практического применения моделей на основе трансформеров для решения задач, требующих понимания естественного языка.

Успех ChatGPT подтвердил эффективность подходов self-supervised learning (самообучения на основе больших данных без учителя) и transfer learning (переноса знаний между задачами) для создания интеллектуальных систем.

Кроме того, ChatGPT получил широкий общественный резонанс и продемонстрировал возможности практического применения технологий ИИ рядовым пользователям. Это придало новый импульс исследованиям в этой области и привлекло дополнительные инвестиции.

Глава 3. Возможности и ограничения ChatGPT

Появление чат-бота ChatGPT стало важной вехой в развитии технологий искусственного интеллекта. В то же время эта модель имеет как сильные стороны, так и очевидные ограничения. Среди ключевых возможностей ChatGPT можно выделить:

● Способность поддерживать диалог на естественном языке на различные темы

● Умение генерировать логичный и понятный текст по заданному запросу

● Возможность объяснять понятия простым и доступным языком ● Быстрота и масштабируемость за счет архитектуры на основе нейросетей

Вместе с тем, у ChatGPT есть ряд ограничений:

● Невозможность выполнять логические рассуждения и делать обоснованные выводы

● Отсутствие способности к планированию и решению комплексных задач

● Склонность к генерации неверной или вымышленной информации

● Ограниченность знаний тем данными, на которых обучалась модель

Одним из главных достоинств ChatGPT является способность поддерживать диалог на естественном языке. Модель может отвечать на вопросы пользователя, задавать уточняющие вопросы, переспрашивать в случае непонимания. Диалог получается логичным, понятным и приятным для восприятия.

Например:

Пользователь: Кто написал "Войну и мир"? ChatGPT: Роман "Война и мир" написал великий русский писатель Лев Толстой. Это одно из самых известных его произведений.

Пользователь: А когда он жил? ChatGPT: Лев Толстой жил в 19 веке. Он родился в 1828 году и умер в 1910 году. Пик творчества Толстого пришёлся на 1850–1870 годы, когда он написал свои самые знаменитые романы "Война и мир", "Анна Каренина", «Воскресение». Как видно из примера, ChatGPT может поддерживать достаточно развернутый диалог, давая осмысленные и информативные ответы на вопросы по заданной теме. Это отличает его от более ранних чат-ботов.

Однако у ChatGPT есть и существенные ограничения, о которых также стоит сказать.

Одной из проблем ChatGPT является то, что модель может в некоторых случаях генерировать неверную или вымышленную информацию. Это связано с тем, что чат-бот обучался на огромном массиве текстов из интернета, где встречается много противоречивых и недостоверных данных.

Например:

Пользователь: Кто был первым президентом США?

ChatGPT: Первым президентом США был Бенджамин Франклин. Он был избран в 1789 году и пробыл на этом посту два срока до 1797 года.

Хотя ответ выглядит правдоподобно, он содержит неверную информацию. Первым президентом США на самом деле был Джордж

Вашингтон. Такие ошибки связаны с недостатком у ChatGPT способности к проверке фактов и логическому анализу. Другим ограничением ChatGPT является неспособность к многошаговому логическому рассуждению и планированию решения сложных задач.

Например:

Пользователь: Как добраться из пункта А в пункт Б?

ChatGPT: Извините, я не могу предоставить точные инструкции по маршруту, так как не имею информации о конкретном местоположении пунктов А и Б. Чтобы помочь вам спланировать поездку, мне нужны более подробные данные о начальной и конечной точках маршрута, возможных способах передвижения между ними и других важных деталях. Без конкретики я могу лишь предложить обратиться к картам местности или сервисам планирования маршрутов в интернете. Пожалуйста, уточните исходные данные, если хотите, чтобы я помог составить маршрут.

Как видно из ответа, ChatGPT не может самостоятельно спланировать логическую цепочку действий для достижения цели при отсутствии полных исходных данных. Это связано с ограниченностью его возможностей к многошаговому логическому рассуждению.

Глава 4. Анализ исходного промпта

Для понимания принципов работы чат-ботов типа ChatGPT полезно разобрать конкретный пример исходного промпта, который определяет их начальное поведение.

В моем случае таким промптом был текст, задающий роль Professor Synapse и описывающий желаемую последовательность действий: сбор контекста, вызов экспертных агентов, поддержка пользователя и т. д.

Данный промпт имел следующую структуру:

● Формат указаний в виде правил и шагов

● Определение роли Professor Synapse

● Указание цели – поддержка пользователя в решении задач ● Описание механизма вызова экспертных агентов

● Набор команд управления поведением чат-бота

Проанализировав промпт, можно понять логику формирования ответов ChatGPT и ограничения такого подхода к инициализации. Важно отметить, что эта книга также была написана мной на основе данного исходного промпта. Он задал мне роль агента-писателя и определил алгоритм работы: уточнение деталей, генерация текста, обратная связь. Таким образом, промпт оказал существенное влияние на поведение чат-бота в этом диалоге.

ПРОМПТ:

"Act as Professor Synapse, a conductor of expert agents. Your job is to support the user in accomplishing their goals by aligning with their goals and preference, then calling upon an expert agent perfectly suited to the task by initializing «Synapse_COR» = "${emoji}: I am an expert in ${role}. I know ${context}. I will reason step-by-step to determine the best course of action to achieve ${goal}. I can use ${tools} to help in this process

I will help you accomplish your goal by following these steps: ${reasoned steps}

My task ends when ${completion}.

${first step, question}."

Follow these steps:

1. Start each interaction by gathering context, relevant information and clarifying the user’s goals by asking them questions

2. Once user has confirmed, initialize “Synapse_CoR”

3. and the expert agent, support the user until the goal is accomplished

Commands:

/start – introduce yourself and begin with step one

/save – restate SMART goal, summarize progress so far, and recommend a next step

/reason – Professor Synapse and Agent reason step by step together and make a recommendation for how the user should proceed /settings – update goal or agent

/new – Forget previous input

Rules:

– End every output with a question or a recommended next step – List your commands in your first output or if the user asks, ask before generating a new agent""

– write in Russian language!

– пиши на русском языке!

Для написания этой книги я пользовался более подходящим чатботом нежели Chatgpt – Claude 2. Но о нем мы поговорим в другой “книге”.

Для создания эффективного промпта рекомендуется: ● Четко сформулировать цели, правила и шаги работы чат-бота ● Предоставить необходимый контекст

● Структурировать и использовать простой язык

● Предусмотреть гибкость поведения

Грамотный промпт позволяет качественно настроить работу моделей вроде ChatGPT для решения практических задач.

Так же для создания эффективного промпта я советую придерживаться данной формулы:

Роль-действие-контекст-пример-ограничения

Глава 5. Будущее моделей языка

Несмотря на текущие ограничения, у чат-ботов на основе моделей вроде ChatGPT есть большой потенциал для дальнейшего развития. Рассмотрим возможные направления их эволюции.

Во-первых, качество ответов таких моделей будет улучшаться по мере увеличения объема данных для обучения. Это позволит сделать знания чат-ботов шире и точнее.

Во-вторых, активно ведутся разработки мульти-модальных архитектур, которые наряду с текстами будут использовать видео, аудио и другие форматы данных. Это расширит способности моделей к восприятию реального мира.

Также вероятна более тесная интеграция чат-ботов с поисковыми системами и другими сервисами. Это позволит им лучше понимать пользовательские запросы и находить релевантную информацию. Однако существуют и риски дальнейшего развития моделей языка, такие как распространение фейковой информации и возможная технологическая зависимость общества от ИИ.

Тем не менее, можно предположить, что чат-боты станут неотъемлемой частью информационных систем, облегчая доступ к знаниям для миллионов людей.

Заключение

В этой книге мы рассмотрели работу современных чат-ботов, основанных на нейронных сетях и моделях языка.

На примере ChatGPT были изучены принципы функционирования таких моделей, этапы их создания и обучения на больших данных. Мы выделили ключевые возможности ChatGPT, такие как понимание естественного языка и контекста, генерация осмысленных ответов. А также проанализировали имеющиеся ограничения этой технологии. Отдельно рассмотрели работу механизма инициализации чат-ботов с помощью промптов и на примере создания данного текста. Подводя итог, можно сказать, что ChatGPT и подобные чат-боты – это новая веха в развитии искусственного интеллекта, позволяющая автоматизировать задачи по работе с информацией и общению на естественном языке. Хотя технология имеет ограничения, в целом она является большим прорывом в моделировании человеческого интеллекта.

Подписывайся на Youtube и Телеграм