ChatGPT utbildades genom en tvåstegsprocess som inkluderar förträning och uppföljningsträning. Här är en översiktlig beskrivning av utbildningsprocessen:
- Förträning:
- Förträning av modellen utfördes på en stor mängd textdata från internet. Det innefattade webbplatser, artiklar, böcker, forum och mycket mer. Denna mängd text kan vara flera terabyte stor.
- Modellen förtränades på denna text genom att försöka förutsäga nästa ord i en given textsekvens. Detta träningsmål, kallat ”maskinellt lärande”, hjälpte modellen att förstå språkliga mönster, grammatik, semantik och sammanhang.
- Förträningen gjordes med hjälp av en transformerarkitektur som tillåter modellen att bearbeta textsekvenser hierarkiskt och effektivt.
- Uppföljningsträning:
- Efter förträningen genomfördes uppföljningsträning för att finjustera och anpassa modellen för specifika användningsfall.
- Uppföljningsträning innebär att modellen tränas på en mer begränsad och specifik dataset som har genererats av mänskliga tränare eller genom andra metoder.
- Tränarna får riktlinjer och exempel för att träna modellen på hur den ska svara på olika typer av frågor och kommentarer. Tränarna kan också ge feedback på modellens svar för att förbättra dess prestanda.
- OpenAI använder denna feedback för att iterativt förbättra modellen genom flera rundor av uppföljningsträning.
Det är viktigt att notera att utbildningsprocessen innebär att modellen exponeras för en stor mängd text från internet och att den kan reflektera de tendenser, åsikter och eventuella partiskheter som finns i dessa data. Ansträngningar har gjorts för att minimera negativa effekter och främja rättvisa och etiska användningar av modellen genom etiska riktlinjer och användarfeedback.
Ovanstående text är producerat av chatGPT ver 3.5 med prompt enligt inläggets rubrik.