Как разработчик или инженер ПО, вы, вероятно, слышали о ChatGPT, передовой языковой модели ИИ от OpenAI. Благодаря широкому спектру приложений и впечатляющим возможностям неудивительно, что вы заинтригованы. В этой статье мы расскажем вам об основах ChatGPT, его базовых механизмах и о том, как вы можете интегрировать его в свои проекты. К концу у вас будет четкое представление о ChatGPT, о том, почему он работает и с чего начать.

Почему это должно меня беспокоить ?

Что ж, возможно, вы сталкивались с горячими дебатами в Интернете о том, как ИИ заменит людей в ближайшем будущем. Это не цель этой статьи, мы не собираемся обсуждать, заменит ли нас ИИ. Тем не менее, мы бы больше сосредоточились на том, как оставаться конкурентоспособными в нынешней волне искусственного интеллекта LLM, таких как ChatGPT. Узнайте больше о возможных возможностях и ограничениях.

Ниже приведены несколько примеров, в которых вы можете извлечь выгоду из новой волны ИИ LLM:

  1. Автоматизация. ИИ оптимизирует повторяющиеся задачи, позволяя сосредоточиться на творчестве и принятии стратегических решений.
  2. Непрерывное обучение: адаптируйтесь к достижениям ИИ и постоянно учитесь, чтобы оставаться ценными и конкурентоспособными на рынке труда.
  3. Специализация: ИИ имеет ограничения; специализация в области или технологии помогает поддерживать востребованные навыки.
  4. Новые возможности трудоустройства. ИИ открывает новые возможности трудоустройства для квалифицированных специалистов в области исследований, разработок и внедрения.
  5. Инновации: ИИ открывает двери для новых инновационных способов решения текущих проблем и переосмысления текущих традиционных решений.

Лучше вступить в игру пораньше, чтобы оставаться конкурентоспособными на быстро меняющейся технологической сцене.

Что такое ChatGPT?

Прежде чем мы объясним, что ChatGPT ЯВЛЯЕТСЯ, давайте сначала обсудим, чем ChatGPT НЕ ЯВЛЯЕТСЯ. Ограничения ChatGPT:

  • Отсутствие понимания в реальном времени
  • Неспособность обрабатывать неоднозначные запросы
  • Полагается на высококачественные обучающие данные
  • Имеет потенциальные предубеждения
  • Если не считать человеческой интуиции, творчества и контекстной осведомленности.

ChatGPT с точки зрения непрофессионала:

Это помощник, который прочитал и понял практически все доступные онлайн-человеческие знания. Он обладает замечательной способностью устанавливать связи и делать выводы из этого обширного массива информации. Тем не менее, вам все равно нужно сесть за руль.

Типичное заблуждение, которое может возникнуть у людей, состоит в том, что они рассматривают ChatGPT как джинна, которому они могут задавать вопросы без предоставления контекста, ожидая, что это решит все их проблемы. Как только вы научитесь эффективно управлять им, вы сможете извлечь из него ценную информацию.

Технические термины ChatGPT:

ChatGPT — это языковая модель искусственного интеллекта, основанная на архитектуре GPT-4, которая предназначена для понимания контекста и создания текста, похожего на человеческий, в ответ на запросы ввода. Он построен на слоях фундамента, который развивался десятилетиями, но расцвел сейчас.

  • Основным строительным блоком является Модель Трансформера и Самовнимание. По сути, глубокая нейронная сеть определенной топологии. Модель просто способна предсказывать следующее слово по подсказке из нескольких слов. (подробности чуть позже)
  • Затем модель трансформатора обучается на огромном количестве данных и огромном количестве параметров. Размер данных, параметры и архитектура дают модели превосходное качество предсказания следующей осмысленной и точной последовательности слов.
  • Обучение проводится на массивном оборудовании в течение длительного времени
  • Модель точно настроена, с парами Вопрос/Ответ. В основном обучая его вести человеческие разговоры и рассуждения

Посмотрите на следующее изображение, ChatGPT объясняет мне, как это работает:

Теперь давайте посмотрим на его навыки обобщения и перефразирования:

Почему это работает?

Вам может показаться удивительным и необъяснимым, что такая простая концепция, генерирующая слово на основе предыдущих слов, может привести к такой огромной трансформации и созданию текста, похожего на человека. Несмотря на кажущуюся простую основу, она гораздо сложнее, чем кажется. Этот метод основан на многолетних исследованиях и прогрессе в области нейронных сетей и глубокой нейронной сети с использованием значительных достижений в области аппаратных возможностей. Он также извлекает выгоду из огромного количества данных в Интернете, созданных людьми за последние 20 лет.

Но почему сейчас? Какой ключевой сдвиг сделал нынешнее состояние таким поразительным? Давайте разберем основные компоненты один за другим:

Генеративная модель

Модель Трансформера способна генерировать осмысленное следующее слово. Это не ново, это вытекает из исследовательской работы 2017 года. Внимание — это все, что вам нужно. Это все изменило и сломало прежние преграды, которые проложили путь к тому, что мы видим сейчас. Эта модель способна идентифицировать важные части текста (внимание и самовнимание). Например, если мы попросили модель продолжить предложение:

«машина…».

Обратите внимание, как он генерирует разные слова, поскольку при выборе соответствующего слова используется вероятностный подход.

А что, если бы предложение было длиннее и содержало больше подсказок:

Посмотрите, как он начал генерировать голубоватые цвета.

И здесь мы ясно видим, что это может связать мое предыдущее утверждение о цветах, которые я люблю, с сгенерированным словом. В отличие от первой попытки, когда генерировалось любое случайное слово, которое могло бы описать автомобиль.

И в этом главное отличие современных LLM, основанных на Transformer, и более ранних предшественников, таких как RNN. Способность учиться и применять само-внимание делает его способным эффективно и действенно обрабатывать длинные последовательности слов.

Интересно, что вы также можете контролировать, насколько креативной будет модель. Спектр имеет два конца. Строго последовательный и супер инновационный.

Проверьте, как он отреагирует, когда я попрошу его быть более последовательным:

Это была первая часть головоломки. Внимание.

Второй аспект этой головоломки — параллельное обучение и аппаратные возможности. На точность и мощность модели сильно влияет количество внутренних параметров, которыми она обладает (другими словами, размер сети). Чем обширнее сеть, тем точнее результаты.

Однако обучение огромной сети с использованием более ранних методов заняло бы несколько лет, учитывая, что мы имеем дело с сотнями миллиардов параметров. Здесь в игру вступает способность к параллельному обучению.

До этого момента у нас был ChatGPT 3, мощная модель, но не очень впечатляющий коммуникатор. Вслед за этим последовала следующая волна преобразований: ChatGPT 3.5 Turbo.

ChatGPT 3.5 турбо

В этой версии существенным преобразованием в этом случае была не только масштабная модель ChatGPT 3, но и процесс тонкой настройки. Эта доработка позволила модели покорить мир своими характеристиками. Благодаря своей впечатляющей способности имитировать общение людей, оно стало самым быстрым приложением, набравшим 100 миллионов пользователей.

Секретное слово. Точная настройка

Точная настройка

Модель обладает способностью проходить предварительную подготовку, а затем настраиваться с помощью пар вопросов и ответов, что позволяет ей преуспеть в конкретных задачах. В ChatGPT 3.5 основное внимание уделялось общению. OpenAI обучил ChatGPT 3.5 стать собеседником, похожим на человека, используя обширную коллекцию вопросов и ответов, подготовленных людьми.

Впоследствии возникла следующая эволюция: ChatGPT 4.

ChatGPT 4

Хотя точное количество параметров, используемых для обучения модели, официально не разглашается, одно можно сказать наверняка: оно замечательное. Его способность подражать человеческому разговору и мыслительным процессам просто поразительна. Люди считают, что он не только отлажен, но и обучен проводить самостоятельные мозговые штурмы для анализа вопросов и выбора наиболее подходящих ответов.

С чего я мог начать?

Прежде всего, попробуйте ChatGPT, используя приложение для общения с моделью. Если вы находитесь в месте, где нет доступа к ChatGPT, рассмотрите возможность использования Poe в качестве альтернативы. Хотя чат с моделью не позволит вам создавать приложения, это все же отличный способ понять ее функциональность и ограничения. Кроме того, ознакомьтесь с этой статьей, чтобы получить полезные советы по взаимодействию с ChatGPT.

После того, как вы потратите некоторое время на работу с моделью, пора переходить к следующему этапу: раскрытию всего потенциала этого мощного инструмента.

Ниже приведены некоторые направления и варианты использования:

  • Создайте чат-бота для своего веб-сайта/мобильного приложения
  • Используйте ИИ для задач обработки естественного языка. Например, анализ настроений, обобщение, распознавание сущностей и т. д.
  • Создавайте новые идеи для новых продуктов, используя возможности ИИ. Например, вы можете считать, что ChatGPT — это способ общения людей с компьютерами. Например, его можно использовать в качестве второго пилота для любого продукта, чтобы пользователь мог описать то, что ему нужно, в виде простого текста, а не нажимать кнопки и искать в меню.
  • …….

Нет предела тому, что можно сделать, но вопрос в том, как вы могли это сделать.

Вы можете использовать сам API OpenAI или любую модель с открытым исходным кодом. Далее мы объясним плюсы и минусы каждого подхода, но давайте пока отложим это в сторону и перейдем к следующему шагу.

Вообще говоря, есть два способа создать идею продукта на основе ИИ:

  • Немедленное обучение.Это означает, что ваш продукт будет обрабатывать системные API ChatGPT так же, как пользователи будут использовать пользовательский интерфейс ChatGPT. Просто хорошо продуманный контекст, объясняющий ChatGPT, как выполнить задачу, требуемую пользователем. Следующие статьи содержат очень полезную информацию о том, как это сделать: Вступительная статья и Подробнее.
  • Точная настройка модели: предоставление модели примеров пар вопрос/ответ. Преимущество этого подхода заключается в уменьшении размера запроса API, что означает меньшие затраты. Но недостатком этого подхода является необходимость большого набора вопросов и ответов. Ознакомьтесь с документацией по API OpenAI, чтобы узнать, как настроить модель.

Для новичков я определенно рекомендую обучение In-Prompt. Это намного проще и интуитивно понятно. Особенно с ChatGPT-4, удивительные возможности.

Чтобы сделать вещи еще более интересными, в настоящее время существует несколько подходов, основанных на обучении ChatGPT In-Prompt, которые вы можете использовать для создания действительно интересных приложений:

  • Плагины ChatGPT:прочитайте эту статью о том, как использовать плагины для создания очень интересных приложений:
  • LLamaIndex: аналогичный подход к плагинам, но с более открытым подходом. Проверьте эту ссылку
  • Auto-GPT: действительно масштабное преобразование того, как ChatGPT может взять на себя управление и обработать информацию, которую он пропустил во время предварительного обучения. Проверьте эту статью

Как только вы окажетесь здесь, возможно, стоит проверить другие альтернативные LLM с открытым исходным кодом:

  • Dolle 2.0: модель с открытым исходным кодом, допускающая коммерческое использование. Проверьте эту ссылку
  • LLama: модель из фейсбука, но только для исследовательских целей.

OpenAI и модели с открытым исходным кодом:

При сравнении использования моделей OpenAI с моделями больших языков с открытым исходным кодом (LLM) в игру вступают несколько факторов:

  1. Производительность и точность. Модели OpenAI, такие как GPT-3 и GPT-4, известны своими расширенными возможностями, высочайшей производительностью и впечатляющей точностью при создании текста, похожего на человеческий. LLM с открытым исходным кодом, хотя и полезны, не всегда могут достигать того же уровня производительности, что и их коммерческие аналоги.
  2. Стоимость. Для моделей OpenAI обычно требуется доступ к их API, что обходится дорого. Напротив, LLM с открытым исходным кодом часто находятся в свободном доступе, что делает их более экономичным вариантом для разработчиков и исследователей.
  3. Настраиваемость. LLM с открытым исходным кодом предлагают большую гибкость с точки зрения настройки, поскольку разработчики могут получить доступ к исходному коду и изменить модель в соответствии со своими потребностями. С другой стороны, модели OpenAI обычно предлагаются как есть через их API с ограниченными возможностями настройки.
  4. Сообщество и поддержка. LLM с открытым исходным кодом часто выигрывают от сильного сообщества разработчиков и исследователей, которые вносят свой вклад в непрерывную разработку и улучшение моделей. Это может привести к более быстрым инновациям и доступности разнообразных ресурсов. Модели OpenAI, хотя и поддерживаются компанией, могут не иметь такого же уровня участия сообщества.
  5. Простота разработки.Модели OpenAI поддерживаются простыми API и надежной организацией, что, вероятно, приведет к дальнейшему развитию модели в более продвинутом направлении. Определенно проще начать с OpenAI.
  6. Правовые и этические соображения. Модели OpenAI подчиняются особым условиям обслуживания и политикам использования, которые могут ограничивать определенные приложения или налагать этические нормы. LLM с открытым исходным кодом могут иметь более мягкие условия лицензирования, предоставляя разработчикам больше свободы в том, как они используют и развертывают модели.

В конечном итоге выбор между моделями OpenAI и LLM с открытым исходным кодом зависит от ваших конкретных требований, бюджета и желаемого уровня настройки.

Куда идти дальше?

Если вы добрались до этого места, то, вероятно, вам действительно интересно копнуть глубже. Итак, вот несколько ссылок на интересные доклады и статьи, в которых эта тема рассматривается более подробно:

Кредиты

И последнее, но не менее важное: я хотел бы поблагодарить моего нового друга, ChatGPT 4.0, за помощь в проведении мозгового штурма, пересмотре и перефразировании основных разделов этой статьи.