Глава 1.4: Как ChatGPT обрабатывает запросы
Введение в тему главы
Добро пожаловать в главу, где мы заглянем «под капот» ChatGPT и разберем, как эта модель превращает ваши слова в осмысленные ответы. Понимание того, как ChatGPT обрабатывает запросы, – это ключ к созданию более эффективных промтов. В этой главе мы рассмотрим основные этапы работы модели, факторы, влияющие на качество ответов, и дадим практичные советы, которые подойдут как новичкам, так и опытным пользователям. Независимо от того, хотите ли вы просто поболтать с ИИ или решить сложную задачу, эти знания помогут вам добиться лучших результатов.
Основное содержание
ChatGPT – это мощная генеративная модель, созданная на основе архитектуры трансформеров. Она обучена на огромном количестве текстов и умеет «понимать» язык, чтобы генерировать ответы. Но как именно она это делает? Давайте разберем процесс шаг за шагом.
Этапы обработки запроса
Когда вы отправляете запрос ChatGPT, он проходит через несколько этапов:
– Токенизация
– Ваш текст разбивается на маленькие кусочки – токены. Это могут быть слова, части слов или даже знаки препинания. Например, фраза «ChatGPT крутой!» превратится примерно в такой набор: [«Chat», «GPT», " кру», «той»,»!»]. Токены – это «кирпичики», из которых модель строит понимание.
– Встраивание (embedding)
– Каждый токен превращается в числовой вектор – набор цифр, который отражает его значение и связь с другими словами. Это помогает модели «увидеть» смысл не только отдельных слов, но и их контекста. Например, слово «крутой» в разных ситуациях может означать что-то разное, и встраивание учитывает это.
– Контекстное понимание
– Модель анализирует последовательность токенов, чтобы понять, что вы имели в виду. Она смотрит на связи между словами и строит общую картину запроса. Например, в запросе «Объясни, как работает ИИ» она понимает, что «объясни» – это команда, а «ИИ» – тема.
– Генерация ответа
– После анализа модель начинает предсказывать, какие слова должны следовать дальше. Она делает это по одному токену за раз, опираясь на вероятности, пока не получится связный ответ. Например, на запрос «Что такое ИИ?» она может начать с «ИИ – это…» и продолжить, пока не объяснит термин полностью.
Ключевые факторы, влияющие на работу
Чтобы лучше понимать, как работает ChatGPT, важно учитывать несколько особенностей:
– Обучающие данные
– ChatGPT знает только то, что было в текстах, на которых его обучали, – а это данные до 2021 года. Если вы спросите про события 2023 года, он не сможет ответить актуально, потому что у него нет доступа к новой информации.
– Контекстное окно
– Модель может «держать в голове» до 4096 токенов за раз (примерно 3000 слов). Если ваш запрос или диалог слишком длинный, часть информации может «выпасть» из контекста, и ответ станет менее точным.
– Вероятностная природа
– ChatGPT не дает один и тот же ответ на один и тот же запрос каждый раз. Он выбирает слова на основе вероятностей, поэтому ответы могут немного отличаться. Это делает его более «живым», но иногда приводит к неожиданным результатам.
