Все жанры Все авторы
Как устроен ChatGPT? Полное погружение в принципы работы и спектр возможностей самой известной нейросети в мире. Стивен Вольфрам. Саммари - Smart Reading

Как устроен ChatGPT? Полное погружение в принципы работы и спектр возможностей самой известной нейросети в мире. Стивен Вольфрам. Саммари

Автор

Страниц

10

Год

—

Данное резюме представляет собой краткий обзор книги «Как функционирует ChatGPT? Полное погружение в принципы и возможности самой известной нейросети в мире» авторства Стивена Вольфрама. В этом произведении представлены ключевые идеи, 사례 и примеры, которые помогут читателям лучше понять, как работает ChatGPT.

ChatGPT — это мощный инструмент, способный генерировать связные и осмысленные тексты, анализируя огромные объемы данных и схожих текстов. Вольфрам подробно объясняет, каким образом функционирует этот чат-бот и предлагает перспективу его развития. Он настаивает на том, что ChatGPT не просто должен имитировать человеческое мышление, а способен эволюционировать до уровня самостоятельного мышления.

Для достижения этой амбициозной цели возможно задействовать специализированный язык программирования — Wolfram Language. Обучив ChatGPT "разговаривать" на этом языке, можно добиться создания не просто читабельного, а по-настоящему логичного и осмысленного контента. Такое преобразование может открыть новые горизонты в области искусственного интеллекта, позволяя системе не только обрабатывать и генерировать текст, но и выстраивать связные идеи и выводы.

Кроме того, использование Wolfram Language позволяет ChatGPT выполнять сложные вычисления и обрабатывать данные, что делает его подходящим для применения в научных исследованиях, образовании и других областях, требующих высококачественного анализа. Таким образом, книга Стивена Вольфрама не только раскрывает текущие возможности ChatGPT, но и подчеркивает его потенциал для будущих разработок и достижений в области искусственного интеллекта.

Читать бесплатно онлайн Как устроен ChatGPT? Полное погружение в принципы работы и спектр возможностей самой известной нейросети в мире. Стивен Вольфрам. Саммари - Smart Reading

Оригинальное название:

What Is ChatGPT Doing… and Why Does It Work?


Автор:

Stephen Wolfram


www.smartreading.ru

Как он это делает?

Вероятность и температура. А мы точно собираемся говорить о человеческой речи?

Написание текстов часто окутано флером некой таинственности. Мы считаем, что для этого процесса нужно вдохновение, талант, особые условия, но с некоторых пор именно с помощью физических и математических терминов проще всего объяснить суть этого процесса.

Вероятность – основное понятие, описывающее работу ChatGPT. Вы даете ему первое слово, а он всего лишь подбирает к нему второе и последующие слова, чтобы получить осмысленную фразу. Скорость работы современных вычислительных машин такова, что для них не проблема перебрать миллионы фрагментов разных текстов и определить, какие слова чаще всего встречаются вместе с заданным.

Определяя каждое последующее слово, ChatGPT подбирает целый список возможных понятий и ранжирует их от самого вероятного к наименее вероятному. Например, со словом «поэт», заданным на русском языке, нейросеть, скорее всего, ассоциирует Пушкина, а не Бернса.

Однако все не так просто. Если выбирать самое вероятное из возможных слов, то текст будет банальным, пресным и никому не интересным. Чтобы достоверно имитировать человеческий язык, ChatGPT выбирает другие, менее вероятные варианты. Причем как именно он их выбирает – не знают даже его создатели. Именно поэтому использование одного и того же промпта (задания) иногда приводит к генерации довольно непохожих друг на друга текстов.

Если проранжировать все подходящие слова по степени их вероятности от 0 до 1, то оптимальным выбором станет слово, имеющее вероятность 0,8. Этот параметр называют температурным, но только потому, что он подчиняется тем же математическим зависимостям, что и температура. Никакого физического смысла в этом нет.

А как рассчитать, с какой вероятностью некое слово может продолжать начатую фразу?

Стивен Вольфрам предлагает для начала рассмотреть более простую задачу – не создание текста, а создание одного-единственного слова.

Если мы выберем в качестве первой буквы А, то с какой вероятностью следующей будет Б? Или Ы? Вероятность того, что следующей будет буква Ы, – нулевая, потому что в русском языке нет слова, начинающегося с Ы. Идем дальше.


▶ Для начала создадим бесконечную последовательность букв, которые могут следовать друг за другом с ненулевой вероятностью.

▶ Добавим пробелы, ведь длина слов в языке тоже определяется статистикой. Скорее всего, на этом этапе мы не увидим среди результатов ни одного реального слова.

▶ Учтем, что некоторые буквы не могут следовать друг за другом, а некоторые, наоборот, тесно связаны. Например, после гласных не может быть Ъ, а после глухого согласного не может быть звонкого. Поэтому попробуем генерировать слово, добавляя не по одной букве, а сразу по две.

▶ Можно двигаться дальше и, работая с огромным объемом текста, определять наиболее вероятные многобуквенные сочетания. На этом этапе мы уже начнем получать реальные слова.

▶ А дальше, анализируя отдельные слова, мы можем оценить, насколько часто они встречаются в речи и как взаимодействуют с другими словами. Так мы сможем генерировать словосочетания, затем – предложения, а затем и целые тексты.

Вам может понравиться: