и «кот» будут иметь похожие векторы, потому что они относятся к одному и тому же понятию. Эти векторы позволяют модели «понимать» взаимосвязи между словами и строить осмысленные ответы.
Чтобы создать ответ, ChatGPT использует механизм внимания. Этот механизм позволяет модели решать, какие слова и части текста важны для создания ответа, а какие можно игнорировать. Например, если вы спрашиваете о погоде, модель будет уделять внимание словам, связанным с температурой, осадками и временем года, игнорируя другие, менее важные аспекты. Механизм внимания – это как фокусировка на ключевых элементах, которые помогают понять основной смысл и создать правильный ответ.
После того как модель определила, какие слова важны, она начинает генерацию ответа. ChatGPT не просто выбирает слова наугад, а использует сложные алгоритмы, чтобы построить ответ, максимально подходящий под ваш запрос. Этот процесс напоминает создание предложений по блокам. Каждый новый блок, или слово, определяется на основе предыдущих, чтобы обеспечить логичность и связность текста. Модель всегда стремится выбрать слово, которое лучше всего подходит в текущем контексте, чтобы сделать ответ более точным и информативным.
Еще один важный элемент работы ChatGPT – это контекст. В отличие от большинства обычных алгоритмов, ChatGPT может учитывать предыдущие сообщения в разговоре, что позволяет ему «помнить», о чём шла речь раньше, и использовать эту информацию для создания более осмысленных ответов. Например, если вы сначала спросите «Кто такой Исаак Ньютон?», а затем зададите вопрос «Какие у него были достижения?», модель поймёт, что речь всё ещё идёт о Ньютоне, и ответит соответственно. Это свойство делает общение с ChatGPT более естественным и похожим на человеческий диалог.
Для того чтобы ответы были более интересными и разнообразными, ChatGPT использует параметр, называемый температурой. Температура управляет тем, насколько «креативным» будет ответ модели. При низкой температуре (например, 0.2) ChatGPT будет выбирать более предсказуемые и «стандартные» ответы, что полезно, если требуется точность. При высокой температуре (например, 0.8) модель будет генерировать более разнообразные и необычные ответы, что подходит для творческих задач, таких как написание историй или разработка идей.
Иногда люди удивляются, почему ChatGPT может сделать ошибки или дать неправильный ответ. Дело в том, что, несмотря на все свои знания, модель не обладает истинным пониманием мира. Она не имеет собственных чувств, опыта или интуиции. Она просто анализирует текст и выдаёт наилучший с точки зрения вероятности ответ. Поэтому иногда ChatGPT может «запутаться» или сделать логическую ошибку. Это, однако, не делает её менее полезной. Главное – правильно формулировать вопросы и давать модели чёткие указания, чтобы получить наиболее точные ответы.
Работа ChatGPT также включает обратную связь от пользователей. После выпуска модели разработчики собирают данные о её работе, анализируют ошибки и проводят дообучение, чтобы сделать её