Как обучают модели?
Обучение происходит на огромных текстовых массивах, собранных из интернета. Алгоритм показывают часть текста и просят предсказать следующее слово. Если ответ неверен – происходит корректировка.
Так шаг за шагом модель учится находить паттерны, контексты, языковые зависимости и смысловые связи. Чем больше параметров у модели – тем точнее её предсказания.
Почему они называются «большими»? Потому что их обучают с помощью гигантских количеств данных, и они содержат миллиарды параметров. Это позволяет моделям эффективно обрабатывать текст, понимая не только отдельные слова, но и их отношения в длинных цепочках.
Например, фраза В лесу родилась могла бы продолжиться как странная история о медведе в костюме. Это технически корректно, но статистически маловероятно. Поэтому модель выберет вариант ёлочка, потому что он чаще встречался в обучающих данных.
Что важно знать о языковых моделях
Они не всегда дают одинаковый ответ. Один и тот же запрос может привести к слегка отличающимся результатам. Это заложено намеренно – элемент случайности делает поведение модели гибче.
Они не знают свежих событий. Например, ChatGPT-4 обучен на данных до 2021 года. Чтобы получить ответ по более свежей теме, необходимо включить контекст в сам запрос.
Они быстро развиваются. Помимо ChatGPT, существуют и другие модели: LLaMA, Alpaca, Vicuna и многие другие. Их возможности постоянно растут, и методы работы с ними – тоже.
Как использовать это знание
Понимание того, что модель – это «предсказатель следующего слова», помогает формулировать запросы эффективнее. Если вы дадите модели точную и последовательную формулировку, она с большей вероятностью двинется в нужном направлении.
Например, вместо:
Объясни, почему фильм плохой
лучше написать:
Опиши недостатки фильма, особенно связанные с сюжетом и актёрской игрой.
Также важно помнить: модель – не оракул. Она может ошибаться. Иногда её ответы бывают странными или лишёнными смысла. Поэтому важно относиться к ним критически и быть готовыми переформулировать запрос.
Непредсказуемость ответов языковых моделей
Большие языковые модели, по крайней мере в ближайшей перспективе, вряд ли будут давать вам точный и повторяющийся ответ каждый раз. Всегда будет вероятность того, что они сгенерируют что-то немного неожиданное – и это задумано специально, что в некоторых случаях может быть даже полезно.