ChatGPT fungerar genom att använda en transformerarkitektur och tränas med hjälp av en metod som kallas för generativ träning. Här är en övergripande beskrivning av hur det fungerar:
- Förträning: Innan modellen kan användas för att svara på specifika frågor eller kommentarer, genomgår den först en omfattande förträning på en stor mängd textdata. Under förträningen matas modellen med stora mängder text från internet, böcker, artiklar och andra källor. Modellen försöker förutsäga nästa ord i en textsekvens baserat på tidigare kontext. Detta hjälper modellen att lära sig grammatik, ordmönster, semantik och sammanhang.
- Användning: När modellen har förtränats kan den användas för att generera svar på användarens frågor och kommentarer. När du ställer en fråga till ChatGPT, matas frågan in i modellen som en textsekvens. Modellen analyserar den inmatade texten och använder sin kunskap för att generera ett svar. Modellen försöker förstå frågans innebörd, identifiera viktiga nyckelord och kontext och skapa en meningsfull respons.
- Uppföljningsträning: OpenAI har också implementerat en metod som kallas för uppföljningsträning för att förbättra ChatGPT:s svar. Genom uppföljningsträning kan modellen finjusteras och anpassas för att ge mer precisa och relevanta svar på specifika användningsfall. Användarna kan ge feedback på svar och OpenAI använder den feedbacken för att förbättra modellen genom ytterligare träning.
Det är viktigt att notera att ChatGPT är en statistisk modell och genererar svar baserat på sannolikheter och mönster i de träningsdata som den har exponerats för. Ibland kan modellen producera svar som är osäkra, felaktiga eller inte önskvärda. Användare bör vara medvetna om detta och kritiskt utvärdera svaren från ChatGPT.
Ovanstående är producerat med chatGPT ver 3.5 med prompt enligt inläggets rubrik.