Neural Network (Chat GPT): Difference between revisions
No edit summary |
|||
| Line 64: | Line 64: | ||
Üldiselt on selge vajadus spetsiaalselt vestlusreaktsiooni genereerimiseks loodud mudelite järele. Kuigi generatiivsed eelkoolitusmudelid on loomuliku keele töötlemise ülesannete puhul näidanud märkimisväärset lubadust, ei suuda nad vestluskeskkonnas kontekstuaalselt sobivaid vastuseid luua. Sellised mudelid nagu transformaatoril põhinev vestlusmudel, HRED-mudel ja ChatGPT on olulised sammud selle piirangu lahendamisel. | Üldiselt on selge vajadus spetsiaalselt vestlusreaktsiooni genereerimiseks loodud mudelite järele. Kuigi generatiivsed eelkoolitusmudelid on loomuliku keele töötlemise ülesannete puhul näidanud märkimisväärset lubadust, ei suuda nad vestluskeskkonnas kontekstuaalselt sobivaid vastuseid luua. Sellised mudelid nagu transformaatoril põhinev vestlusmudel, HRED-mudel ja ChatGPT on olulised sammud selle piirangu lahendamisel. | ||
== | == Introduction to ChatGPT == | ||
= Sarnased tööd = | |||
= | |||
== Ülevaade olemasolevatest suuremahulistest generatiivsetest eeltreenitud mudelitest. == | == Ülevaade olemasolevatest suuremahulistest generatiivsetest eeltreenitud mudelitest. == | ||
| Line 86: | Line 82: | ||
== | == Hindamine olemasolevate mudelite kohta vestlusvastuste genereerimise ülesannetes == | ||
Sõltumata sellest, kas suhtlemine toimub vestlusrakenduses, virtuaalses assistendis või isegi robottolmuimeja kaudu, on vestlusrobotite ja virtuaalsete assistentide kasutamine muutunud üha tavalisemaks. Seetõttu on loomuliku keele töötlemise valdkond oluline uurimisvaldkond, mis on suunatud vestlusrakenduste arendamisele, et need suudaksid inimestega loomulikul viisil suhelda. | |||
Selles valdkonnas on viimastel aastatel välja töötatud mitmeid mudelid, mis suudavad genereerida vastuseid sõltuvalt sisendtekstist. Nende mudelite hulka kuuluvad näiteks rekurentsed neurovõrgud (recurrent neural networks, RNN), koodertehnika-mudelid (encoder-decoder models) ja transformeerivad mudelid (transformer models). Kuid oluline küsimus on, kuidas neid mudeleid tõhusalt hinnata ja võrrelda. | |||
Üks levinumaid hindamismeetodeid on inimhindamine, kus inimesed hindavad genereeritud vastuseid vastavalt nende loomulikkusele ja sobivusele <ref> Lowe, R., Pow, N., Serban, I., & Pineau, J. (2017). Training end-to-end dialogue systems with the ubuntu dialogue corpus. arXiv preprint arXiv:1703.04816. </ref>. Kuid see meetod on kallis, aeganõudev ja subjektiivne. Seetõttu on teadlased välja töötanud mitmeid automatiseeritud meetodeid, sealhulgas BLUE, ROUGE ja perplexity. | |||
BLUE (Bilingual Evaluation Understudy) hindab vastuse kvaliteeti võrreldes inimese loodud vastusega. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) hindab sõltumatult sõnade ja fraaside kattuvust tekstide vahel. Perplexity hindab seda, kui hästi mudel suudab ennustada uut andmekogumit. Kuid need meetodid ei pruugi alati olla täpne näitaja vastuse kvaliteedist ja loomulikkusest. | |||
Lisaks võib hindamise keeruliseks teha asjaolu, et vestlusrobotid peavad vastama erinevat tüüpi küsimustele, mis nõuavad erinevat stiili ja teadmisi. Mõned küsimused võivad olla suunatud faktidele, samas kui teised võivad olla rohkem seotud emotsioonide ja suhete loomisega. Seetõttu on oluline hinnata mudelite tulemuslikkust erinevatel tasanditel, sealhulgas vastuste kvaliteet, grammatika ja stiil. | |||
== Analysis of limitations of existing models == | == Analysis of limitations of existing models == | ||
= ChatGPT Architecture = | = ChatGPT Architecture = | ||
Revision as of 17:20, 10 May 2023
Suuremahuline generatiivne pre-training mudel vestlusreaktsiooni loomiseks
Sissejuhatus
Võimalus suhelda loomuliku keele abil masinatega on olnud tehisintellektiuuringute pikaajaline eesmärk. Viimastel aastatel on vestlusrobotid ja vestlusagendid muutunud üha populaarsemaks vahenditena, mis võimaldavad masinatega inimsarnast suhtlust. Neid süsteeme saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, alates klienditeenindusest kuni isiklike abistajateni.
Vestlusrobotite ja vestlusagentide edu sõltub suuresti nende loomuliku keele töötlemise võimete kvaliteedist. Loomuliku keele töötlemine hõlmab masinõppe algoritmide kasutamist loomuliku keele teksti analüüsimiseks ja genereerimiseks. Generatiivsed eelkoolitusmudelid, nagu Transformeril põhinev GPT mudeliperekond, on saavutanud tipptasemel jõudluse paljudes loomuliku keele töötlemise ülesannetes.
Olemasolevad GPT mudelid ei olnud aga spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks ja ei pruugi selle ülesande täitmisel optimaalselt toimida. Selle piirangu lahendamiseks töötasid OpenAI teadlased välja uue mudeli nimega ChatGPT, mis on spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks.
Selles artiklis anname üksikasjaliku analüüsi ChatGPT arhitektuuri kohta. Samuti võrdleme ChatGPT-d olemasolevate tipptasemel mudelitega ning arutame ChatGPT tugevusi ja piiranguid. Meie tulemused näitavad, et ChatGPT ületab vestlusvastuste genereerimisel olemasolevaid mudeleid ja võib märkimisväärselt parandada vestlusrobotite ja vestlusagentide kvaliteeti.
Juturobotite ja vestlusagentide taust
Vestlusbotid ja vestlusagendid on arvutiprogrammid, mis on loodud kasutajatega inimlike vestluste simuleerimiseks. Neid süsteeme saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, nagu klienditeenindus, isiklikud assistendid ja teabeotsing. [1]
Vestlusbotid ja vestlusagendid kasutavad loomuliku keele teksti analüüsimiseks ja genereerimiseks tavaliselt loomuliku keele töötlemise (NLP) tehnikaid. NLP hõlmab masinõppe algoritmide kasutamist loomuliku keele teksti analüüsimiseks ja mõistmiseks ning inimkeelega sarnase loomuliku keele teksti genereerimiseks. [2]
Üks peamisi väljakutseid vestlusrobotite ja vestlusagentide arendamisel on kontekstuaalselt asjakohaste ja sobivate vastuste genereerimine. See nõuab võimet mõista kasutaja kavatsusi, tõlgendada tema sisendi tähendust ja genereerida asjakohaseid vastuseid. [3]
Generatiivsed eelkoolitusmudelid, nagu GPT mudelite perekond, on näidanud märkimisväärset edu loomuliku keele töötlemise ülesannete, sealhulgas keele mõistmise ja genereerimise alal. [4] Need mudelid ei olnud aga spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks.
Selle piirangu lahendamiseks töötasid OpenAI teadlased välja ChatGPT, generatiivse koolituseelse mudeli, mis on spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks. ChatGPT on koolitatud suuremahuliste vestluste andmekogumite jaoks ja on selle toimivuse parandamiseks kohandatud konkreetsete vestlusülesannete jaoks. [5]
Mõned populaarsed vestlusrobotite platvormid, mis kasutavad NLP-d ja masinõppe tehnikaid, on Dialogflow, Microsoft Bot Framework ja Amazon Lex. Need platvormid võimaldavad arendajatel luua ja juurutada vestlusroboteid erinevate kasutusjuhtude ja tööstusharude jaoks.[6]
Loomuliku keele töötlemise tähtsus vestlusrobotite jaoks
Loomuliku keele töötlemine (NLP) on tõhusate vestlusrobotite ja vestlusagentide väljatöötamise oluline komponent. NLP võimaldab vestlusrobotidel mõista kasutajate loomulikku keelt ja genereerida vastutasuks asjakohaseid vastuseid.
Üks peamisi väljakutseid vestlusrobotite arendamisel on luua süsteem, mis mõistab kasutaja kavatsusi ja reageerib viisil, mis on nii asjakohane kui ka informatiivne. NLP-tehnikad võivad aidata seda väljakutset lahendada, võimaldades vestlusrobotidel analüüsida kasutaja sisendit, tuvastada kasutaja kavatsusi ja genereerida sobivat vastust. [7]
NLP võib aidata parandada ka vestlusrobotite täpsust, võimaldades neil mõista keele nüansse. Näiteks võib NLP aidata vestlusrobotidel ära tunda ja tõlgendada idiomaatilisi väljendeid, sarkasmi ja muid keelevorme, mis ei pruugi kohe ilmneda. [8]
Vestlusrobotite arendamisel saab kasutada mitmeid erinevaid NLP tehnikaid, sealhulgas sentimentide analüüsi, olemi tuvastamist ja keele modelleerimist. Tundeanalüüs võib aidata vestlusrobotidel mõista kasutaja sisendi emotsionaalset tooni, mis võib olla kasulik olukordades, kus kasutaja võib väljendada frustratsiooni või rahulolematust. Olemituvastus võib aidata vestlusrobotidel tuvastada kasutaja sisestatud olulist teavet, nagu nimed, kuupäevad ja asukohad. Keele modelleerimine võib aidata vestlusrobotidel luua loomulikumaid ja inimesesarnasemaid vastuseid, õpetades vestlusrobotit kasutama suuri andmekogumeid inimese loodud tekstist. [9]
Hiljutised edusammud NLP-s on võimaldanud vestlusrobotidel muutuda keerukamaks ja tõhusamaks inimlike vastuste genereerimiseks. Näiteks GPT mudelite perekond, mis sisaldab ChatGPT-d, on näidanud märkimisväärset edu keele mõistmisel ja genereerimisel. [10] Neid mudeleid on koolitatud inimeste loodud teksti suuremahuliste andmekogumite põhjal, mis on võimaldanud neil tabada paljusid inimkeele nüansse.
Üldiselt on NLP tõhusate vestlusrobotite ja vestlusagentide väljatöötamisel ülioluline komponent. Võimaldades vestlusrobotidel mõista loomuliku keele sisendit ja genereerida sobivaid vastuseid, saab NLP aidata luua köitvamaid, informatiivsemaid ja tõhusamaid vestlusroboteid.
Ülevaade generatiivsetest eeltreeningu mudelitest
Generatiivsed eelkoolitusmudelid on süvaõppemudeli tüüp, mis on loomuliku keele töötlemise ülesannetes näidanud märkimisväärset lubadust. Neid mudeleid õpetatakse kasutama suurel hulgal märgistamata andmeid, et õppida tundma loomuliku keele alusstruktuuri, mida saab seejärel täpsustada konkreetsete ülesannete jaoks, nagu keele tõlkimine, küsimustele vastamine ja vestlusrobotite arendamine.
Generatiivse eelkoolituse põhiidee on koolitada mudel suurel tekstikorpusel ilma järelvalveta. See võimaldab mudelil õppida keele alusstruktuuri ja tabada paljusid inimkeelekasutuse nüansse. Kui mudel on eelnevalt välja õpetatud, saab seda konkreetse ülesande täitmiseks peenhäälestada väiksemas märgistatud andmekogumis.
Üks varasemaid ja mõjukamaid generatiivseid eelkoolitusmudeleid on OpenAI poolt välja töötatud GPT mudel. GPT-mudel on teatud tüüpi trafopõhine keelemudel, mis kasutab teksti genereerimiseks mitmekihilist närvivõrku. Mudelit koolitatakse suurel tekstiandmete korpusel, kasutades järelevalveta õppimisviisi, mis võimaldab õppida loomuliku keele alusstruktuuri. GPT-mudel on osutunud tõhusaks mitmesuguste loomuliku keele töötlemise ülesannete puhul, sealhulgas keele modelleerimine, teksti klassifitseerimine ja küsimustele vastamine.
GPT mudeli edule tuginedes on OpenAI välja töötanud mitmeid teisi generatiivseid eelkoolitusmudeleid, sealhulgas GPT-2, GPT-3 ja ChatGPT. Need mudelid kasutavad suuremaid andmekogumeid ja täiustatud koolitustehnikaid, et saavutada loomuliku keele töötlemise ülesannete veelgi parem jõudlus.
Teine tähelepanuväärne generatiivne eelkoolituse mudel on BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), mille töötas välja Google. BERT on trafopõhine mudel, mida koolitatakse maskeeritud keele modelleerimise eesmärgiga. Mudelit treenitakse suurel tekstiandmete korpusel, kasutades järelevalveta õppimisviisi, mis võimaldab jäädvustada loomulikus keeles sõnade vahelisi keerulisi suhteid. BERT on osutunud tõhusaks mitmesuguste loomuliku keele töötlemise ülesannete puhul, sealhulgas küsimustele vastamisel, teksti klassifitseerimisel ja sentimentide analüüsil.
Lisaks GPT ja BERT mudelitele on viimastel aastatel välja töötatud palju muid generatiivseid eelkoolitusmudeleid, sealhulgas RoBERTa, XLNet ja T5. Need mudelid on näidanud märkimisväärset lubadust loomuliku keele töötlemise ülesannetes ja on tõenäoliselt järgmiste aastate jätkuva uurimistöö keskmes.
Üldiselt kujutavad generatiivsed eelkoolitusmudelid endast olulist edasiminekut loomuliku keele töötlemise valdkonnas. Võimaldades mudelitel õppida loomuliku keele alusstruktuuri järelevalveta, on need mudelid näidanud märkimisväärset lubadust paljudes loomuliku keele töötlemise ülesannetes. [11]
Need for a model specifically designed for conversational response generation
Kuigi generatiivsed eelkoolitusmudelid on loomuliku keele töötlemise ülesannetes näidanud märkimisväärset lubadust, ei olnud need spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks. Traditsioonilised keelemudelid, nagu GPT, genereerivad teksti ühe sõna kaupa, ilma dialoogikonteksti või kasutaja kavatsuste selgesõnalise modelleerimiseta. See võib kaasa tuua vastused, mis on üldised või ei vasta kasutaja konkreetsetele vajadustele.
Selle piirangu lahendamiseks on mitmed teadlased pakkunud välja mudelid, mis on spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks. Üheks selliseks mudeliks on Microsoft Research Asia välja töötatud Transformer-põhine vestlusmudel. [12] See mudel kasutab trafopõhist arhitektuuri, mis sarnaneb GPT mudeliga, kuid sisaldab dialoogi oleku jälgijat, et jälgida dialoogi ajalugu ja kasutaja kavatsusi. See võimaldab mudelil luua kontekstuaalselt sobivamaid vastuseid, mis võtavad arvesse praegust dialoogikonteksti.
Teine mudel, mis on spetsiaalselt loodud vestlusreaktsiooni genereerimiseks, on hierarhiline korduv kodeerija-dekooder (HRED). [13] HRED-mudel on korduva närvivõrgu tüüp, mis kasutab vestlusajaloo modelleerimiseks hierarhilist struktuuri. Mudel on osutunud tõhusaks kontekstuaalselt sobivamate vastuste genereerimiseks, eriti pikemate vestluste puhul.
Hiljuti avaldas OpenAI oma GPT mudeli vestlusversiooni nimega ChatGPT. [14] ChatGPT kasutab GPT mudeliga sarnast trafopõhist arhitektuuri, kuid see on peenhäälestatud spetsiaalselt vestlusvastuse genereerimiseks. ChatGPT on näidanud märkimisväärset lubadust kontekstuaalselt sobivate vastuste genereerimisel ja pikemates ja keerukamates vestlustes.
Üldiselt on selge vajadus spetsiaalselt vestlusreaktsiooni genereerimiseks loodud mudelite järele. Kuigi generatiivsed eelkoolitusmudelid on loomuliku keele töötlemise ülesannete puhul näidanud märkimisväärset lubadust, ei suuda nad vestluskeskkonnas kontekstuaalselt sobivaid vastuseid luua. Sellised mudelid nagu transformaatoril põhinev vestlusmudel, HRED-mudel ja ChatGPT on olulised sammud selle piirangu lahendamisel.
Introduction to ChatGPT
Sarnased tööd
Ülevaade olemasolevatest suuremahulistest generatiivsetest eeltreenitud mudelitest.
Viimase paari aasta jooksul on tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas toimunud suured edusammud. Üks valdkond, mis on viimastel aastatel eriti kiiresti arenenud, on suuremahulised generatiivsed eeltreenitud mudelid (large-scale generative pre-training models).
Generatiivne pre-treening on meetod, mille abil õpetatakse süvaõppe mudelit mingit ülesannet täitma, näiteks pildituvastust või loomuliku keele töötlemist. Generatiivne pre-treening tähendab aga, et mudelit õpetatakse esmalt lahendama mingit ülesannet laiaulatuslikult, näiteks lihtsalt suuri andmemahte töötlema. Seejärel saab sama mudelit kasutada ka keerukamate ülesannete lahendamiseks.
Viimaste aastate jooksul on loodud mitmeid suuremahulisi generatiivseid pre-treeningumudeleid, millest mõned on tõepoolest märkimisväärsed. Üks kõige tuntumaid on kindlasti GPT-3 [15], millel on uskumatult palju erinevaid rakendusi loomuliku keele töötlemise valdkonnas.
Teine oluline pre-treeningumudel on DALL-E [16], mis suudab genereerida pilte vastavalt erinevatele teksti sisenditele. Näiteks võib selle mudeli abil genereerida pildi "punastest jalgpallidest, mis moodustavad roosa ristküliku". See on väga oluline areng kunstliku intelligentsi valdkonnas, sest see tähendab, et masinad suudavad teha asju, mida varem peeti võimatuks.
Samuti tuleks mainida ka StyleGAN 2 [17] ja BigGAN-i [18], mis on mõlemad suurepärased pre-treeningumudelid piltide genereerimiseks. Need mudelid on võimelised looma fotorealistlikke pilte, mis näevad välja nagu päriselus.
Hindamine olemasolevate mudelite kohta vestlusvastuste genereerimise ülesannetes
Sõltumata sellest, kas suhtlemine toimub vestlusrakenduses, virtuaalses assistendis või isegi robottolmuimeja kaudu, on vestlusrobotite ja virtuaalsete assistentide kasutamine muutunud üha tavalisemaks. Seetõttu on loomuliku keele töötlemise valdkond oluline uurimisvaldkond, mis on suunatud vestlusrakenduste arendamisele, et need suudaksid inimestega loomulikul viisil suhelda.
Selles valdkonnas on viimastel aastatel välja töötatud mitmeid mudelid, mis suudavad genereerida vastuseid sõltuvalt sisendtekstist. Nende mudelite hulka kuuluvad näiteks rekurentsed neurovõrgud (recurrent neural networks, RNN), koodertehnika-mudelid (encoder-decoder models) ja transformeerivad mudelid (transformer models). Kuid oluline küsimus on, kuidas neid mudeleid tõhusalt hinnata ja võrrelda.
Üks levinumaid hindamismeetodeid on inimhindamine, kus inimesed hindavad genereeritud vastuseid vastavalt nende loomulikkusele ja sobivusele [19]. Kuid see meetod on kallis, aeganõudev ja subjektiivne. Seetõttu on teadlased välja töötanud mitmeid automatiseeritud meetodeid, sealhulgas BLUE, ROUGE ja perplexity.
BLUE (Bilingual Evaluation Understudy) hindab vastuse kvaliteeti võrreldes inimese loodud vastusega. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) hindab sõltumatult sõnade ja fraaside kattuvust tekstide vahel. Perplexity hindab seda, kui hästi mudel suudab ennustada uut andmekogumit. Kuid need meetodid ei pruugi alati olla täpne näitaja vastuse kvaliteedist ja loomulikkusest.
Lisaks võib hindamise keeruliseks teha asjaolu, et vestlusrobotid peavad vastama erinevat tüüpi küsimustele, mis nõuavad erinevat stiili ja teadmisi. Mõned küsimused võivad olla suunatud faktidele, samas kui teised võivad olla rohkem seotud emotsioonide ja suhete loomisega. Seetõttu on oluline hinnata mudelite tulemuslikkust erinevatel tasanditel, sealhulgas vastuste kvaliteet, grammatika ja stiil.
Analysis of limitations of existing models
ChatGPT Architecture
Overview of the GPT architecture
Description of ChatGPT's modifications to GPT
Details of the two-stage training approach
Discussion of the conversational datasets used to fine-tune ChatGPT
Experimental Setup
Description of benchmark datasets used for evaluation
Description of evaluation metrics
Details of experiments conducted to evaluate ChatGPT's performance
Discussion of the results obtained from the experiments
Results and Analysis
Presentation of experimental results
Comparison of ChatGPT with existing state-of-the-art models
Analysis of ChatGPT's performance in different conversational settings
Discussion of strengths and limitations of ChatGPT
Conclusion
Summary of key contributions of ChatGPT
Discussion of potential applications of ChatGPT
Limitations of the study and directions for future research
Viited
- ↑ https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2020.102848
- ↑ https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423
- ↑ https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2020.102848
- ↑ https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423
- ↑ https://doi.org/10.1016/j.future.2020.08.030
- ↑ https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2020.102848
- ↑ https://doi.org/10.1007/s10462-019-09792-7
- ↑ https://doi.org/10.1007/s11704-017-6619-2
- ↑ https://doi.org/10.3115/1220575.1220599
- ↑ https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf
- ↑ https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
- ↑ https://arxiv.org/abs/1907.00883
- ↑ https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/viewFile/12343/11862
- ↑ https://arxiv.org/abs/2001.09977
- ↑ https://openai.com/blog/gpt-3-a-new-milestone-in-language-modeling/
- ↑ https://openai.com/dall-e/
- ↑ https://github.com/NVlabs/stylegan2
- ↑ https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/biggan
- ↑ Lowe, R., Pow, N., Serban, I., & Pineau, J. (2017). Training end-to-end dialogue systems with the ubuntu dialogue corpus. arXiv preprint arXiv:1703.04816.
