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.
Примеры и практические советы
Теперь, когда вы знаете, как работает ChatGPT, давайте посмотрим, как это применяется на практике, и разберем несколько советов.
Пример 1: Простой запрос
Запрос: «Что такое искусственный интеллект?»
– Токенизация: [«Что», " такое», " искус», «ственный», " интел», «лект»,»?»]
– Процесс: Модель понимает, что это вопрос с просьбой объяснить термин, и генерирует ответ вроде: «Искусственный интеллект – это область технологий, которая позволяет машинам выполнять задачи, требующие человеческого разума.»
– Совет: