ChatGPT är en AI-modell utvecklad av OpenAI och bygger på den mer avancerade GPT-4-arkitekturen. ChatGPT är en så kallad “generativ förtränad transformer”, vilket innebär att den är designad för att generera text utifrån den indata den får. För att förstå hur ChatGPT fungerar, låt oss bryta ner några av de viktigaste teknikerna och koncepten som används:
- Transformer-modellen: Transformer är en grundläggande arkitektur för många moderna AI-modeller, inklusive ChatGPT. Den är baserad på “uppmärksamhetsmekanismer” som möjliggör att modellen kan fokusera på olika delar av indata när den genererar text. Det gör det lättare för AI att hantera långa sekvenser och förstå sammanhang.
- Ordföljdsrepresentation: ChatGPT representerar text som sekvenser av siffror, där varje siffra motsvarar ett ord eller en symbol. Dessa siffror kallas “tokens”. Modellen tar emot en sekvens av tokens som indata och genererar en sekvens av tokens som utdata.
- Inbäddningar: För att behandla tokens i modellen omvandlas de till vektorer, som är listor av tal som representerar egenskaper hos varje token. Dessa vektorer kallas “inbäddningar”. Inbäddningar gör det möjligt för modellen att förstå samband och likheter mellan olika ord och symboler.
- Förträning: Innan ChatGPT kan användas för att svara på specifika frågor måste den förtränas. Förträning innebär att modellen tränas på stora mängder text för att lära sig språkliga mönster och strukturer. Under denna process lär sig modellen att förutsäga nästa token i en sekvens baserat på de tidigare tokens.
- Fintuning: Efter förträning görs en “fintuning” för att anpassa modellen till specifika uppgifter, som att svara på frågor eller generera text. Under fintuning tränas modellen på mer specifika och riktade datamängder, vilket hjälper den att bli bättre på att utföra den önskade uppgiften.
- Decodering: När ChatGPT genererar svar använder den en process som kallas “decodering”. Det innebär att modellen successivt väljer nästa token i en sekvens tills den har genererat ett komplett svar. Det finns olika strategier för att välja tokens, till exempel “greedy decoding” där modellen väljer den token med högst sannolikhet eller “beam search” som utforskar flera möjliga token-sekvenser samtidigt.
För att sammanfatta, ChatGPT bygger på transformer-arkitekturen och använder uppmärksamhetsmekanismer för att bearbeta och generera text. Modellen tränas först på stora mängder text och anpassas sedan för specifika uppgifter genom fintuning. När den används för att generera svar tar den emot en sekvens av tokens som indata och omvandlar dem till inbäddningar. Dessa inbäddningar bearbetas av modellen för att förstå sammanhang och generera lämpliga svar baserat på den inlärda informationen.
En viktig aspekt att förstå om ChatGPT är att den baserar sina svar på den information den har lärt sig under träningen. Det betyder att den kan ha brister i sin kunskap och kan ibland generera felaktiga eller vilseledande svar. Därför är det viktigt att använda AI-system som ChatGPT kritiskt och kontrollera informationen innan man litar helt på den.
För att göra ChatGPT mer användarvänlig och anpassningsbar kan olika tekniker och inställningar användas för att styra hur den genererar text. Det kan till exempel innebära att begränsa längden på de genererade svaren, använda olika decoderingsstrategier eller anpassa modellen för att vara mer kreativ eller konservativ i sina svar.
I huvudsak fungerar ChatGPT genom att förstå och bearbeta textdata med hjälp av transformer-arkitekturen, inbäddningar och uppmärksamhetsmekanismer. Genom att använda förträning och fintuning kan den anpassas för att utföra en mängd olika uppgifter och generera svar baserat på den inlärda informationen.
