1. Pojęcie modeli

W dziedzinie sztucznej inteligencji "model" zazwyczaj odnosi się do modelu obliczeniowego, który jest abstrakcyjną reprezentacją zdarzeń lub danych z prawdziwego świata. W uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu, modele identyfikują wzorce w danych i wykorzystują je do przewidywania zachowania lub trendów nowych danych. Istotność modelu jest kluczowa, ponieważ bezpośrednio wpływa na wydajność i dokładność systemów inteligentnych.

Model = Dane + Struktura + Algorytm uczenia

Ta formuła ujawnia, że model składa się z trzech podstawowych składników: danych (z których się uczy), struktury (jego wewnętrznej budowy) i algorytmu uczenia (sposobu, w jaki się uczy na podstawie danych). Skuteczne połączenie tych trzech elementów może prowadzić do opracowania modeli zdolnych do wykonywania złożonych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów i tłumaczenie języka.

W informatyce funkcja to blok kodu, który zawiera serię operacji. Przyjmuje parametry wejściowe, przetwarza je i generuje wynik. Podobnie możemy myśleć o modelach OpenAI jako specjalnym rodzaju "funkcji". Te modele, takie jak GPT-4, mogą być postrzegane jako funkcje z danymi wejściowymi (podbudki) i wynikami (odpowiedziami). Programiści dostarczają dane wejściowe, a model, wyuczony na ogromnej ilości danych, przetwarza informacje wejściowe za pomocą skomplikowanych algorytmów i zwraca bardzo istotne wyniki.

2. Model generowania tekstu (GPT)

2.1 Wprowadzenie do modelu GPT

Model GPT jest reprezentatywnym modelem generowania tekstu opracowanym przez OpenAI, z najbardziej znanymi wersjami GPT-4 i GPT-3.5. Te modele, wyuczone na ogromnych ilościach danych, potrafią rozumieć naturalny język, a nawet dokumenty formalne. Korzystając z takiego modelu, podajemy mu "podbudkę", a on generuje tekst na podstawie tej podbudki. Na przykład, gdy zadasz pytanie GPT-4, spróbuje udzielić dokładnej i przydatnej odpowiedzi.

2.2 Zastosowania modelu GPT

Model GPT można zastosować do szerokiej gamy zadań, w tym, ale nie tylko:

  • Generowanie treści: Automatyczne tworzenie artykułów prasowych, postów na blogu i każdego rodzaju oryginalnej treści.
  • Podsumowania: Tworzenie zwięzłych podsumowań artykułów, raportów lub długich tekstów.
  • Rozmowy: Symulacja czatu, udzielanie wsparcia klientom lub angażowanie się w konsultacje wirtualne.

3. Asystenci

Asystenci zazwyczaj odnoszą się do podmiotów, które mogą wykonywać zadania w imieniu użytkowników. W API OpenAI, ci asystenci są napędzani przez duże modele językowe, takie jak GPT-4. Zadania wykonane przez asystentów zależą od wbudowanych instrukcji w oknie kontekstu modelu. Ponadto asystenci często mają dostęp do narzędzi umożliwiających im wykonywanie bardziej skomplikowanych zadań, takich jak uruchamianie kodu lub pobieranie informacji z plików.

Na przykład, możesz zaprojektować asystenta, który automatycznie odpowie na często zadawane pytania w obsłudze klienta lub podsumuje kluczowe punkty obszernego raportu. Wykorzystanie asystentów może znacznie zwiększyć wydajność pracy, pozwalając ludziom skupić się na bardziej kreatywnych i strategicznych zadaniach.

import openai

openai.api_key = 'Twój klucz API'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # tutaj używamy wersji modelu GPT-4
  prompt="To jest prosty przykład ilustrujący, jak korzystać z asystenta. Możesz mi pomóc zsumować główny punkt poniższego akapitu? 'Na dzisiejszym rynku zdywersyfikowane inwestowanie stanowi ważną część planowania finansowego, a alokacja aktywów na różnych rynkach może skutecznie zbalansować ryzyko i zwrot.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

W tym przykładzie, wywołujemy wersję interfejsu API OpenAI i projektujemy prostą podbudkę, aby asystent podsumował dla nas główną treść akapitu. W praktyce ta funkcjonalność może być rozszerzona do różnych zadań przetwarzania tekstu, takich jak pisanie, edycja, tłumaczenie i wiele więcej.

4. Osadzenia

Osadzenia odnoszą się do przekształcenia danych (takich jak fragment tekstu) w reprezentację wektorową, mającą na celu zachowanie semantycznych i cechowych aspektów danych. Dzięki osadzeniom bloki danych o podobnej zawartości będą bliżej siebie w przestrzeni wektorowej. OpenAI dostarcza model osadzeń tekstu, który może przyjąć łańcuch tekstowy jako wejście i wygenerować wektor osadzenia jako wyjście. Osadzenia są bardzo przydatne w zadaniach takich jak wyszukiwanie, grupowanie, systemy rekomendacyjne, wykrywanie anomalii i klasyfikacja.

Na przykład możemy wykorzystać osadzenia do ulepszenia systemu rekomendacyjnego. System może znaleźć najbardziej dopasowane elementy porównując odległość między wektorami osadzeń opisów wprowadzonych przez użytkownika i opisów elementów.

Osadzenia są powszechnie stosowane w następujących scenariuszach:

  • Wyszukiwanie Informacji: Porównywanie osadzeń różnych dokumentów, aby znaleźć najbardziej istotne dokumenty dla zapytania.
  • Klastrowanie Tekstu: Grupowanie dokumentów lub fragmentów tekstu na podstawie zawartości lub podobieństwa semantycznego.
  • Systemy Rekomendacyjne: Analizowanie zachowania i preferencji użytkownika w celu znalezienia potencjalnie interesujących elementów lub treści poprzez porównanie osadzeń.
  • Wykrywanie Anomalii: Identyfikacja nietypowych punktów danych w przestrzeni wektorowej, które mogą wskazywać na błędy lub istotne odkrycia.
  • Klasyfikacja: Po osadzeniu dokumentów w wektory, można użyć modeli klasyfikacji uczenia maszynowego, takich jak SVM lub sieci neuronowe, do zadań klasyfikacji.

Technologia osadzeń to istotne pojęcie w dziedzinach przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, zwłaszcza w przypadku pracy z dużymi zbiorami danych tekstowych, ponieważ skutecznie redukuje wielowymiarowość i wyodrębnia przydatne informacje cechowe.

5. Tokeny

Tokeny odgrywają kluczową rolę w modelach przetwarzania języka naturalnego. W skrócie, tokeny są podstawowymi jednostkami, które model przetwarza i rozumie informacje tekstowe. W modelach OpenAI, tokeny zazwyczaj reprezentują częste sekwencje znaków. Na przykład, słowo "komputer" może zostać rozłożone na dwa tokeny: "kom" i "puter". Ten proces nazywa się tokenizacją.

W zastosowaniach OpenAI, rozliczenie za model oparte jest również na tokenach. Koszt każdego żądania jest obliczany na podstawie liczby przetworzonych tokenów - czyli całkowitej liczby tokenów w poleceniu i wygenerowanym tekście. Oznacza to, że im dłuższe jest żądanie, tym więcej tokenów jest zużywanych, a co za tym idzie, wyższy koszt.

6. Dostrojenie Modelu

6.1 Przegląd Dostrojenia

Dostrojenie to powszechna strategia w dziedzinie uczenia głębokiego. W aplikacjach opartych na modelach GPT, dostrojenie oznacza dalsze szkolenie na podstawowym modelu, ale z wykorzystaniem konkretnych zbiorów danych, aby lepiej dostosować model do określonych zadań lub potrzeb dziedzinowych.

6.2 Dlaczego Potrzebne Jest Dostrojenie?

Mimo że model GPT dostarczany przez OpenAI jest wszechstronny i potrafi obsługiwać różnorodne zadania związane z tekstem, jego wydajność może nie być satysfakcjonująca w konkretnych scenariuszach. Na przykład firma może chcieć zautomatyzować odpowiedzi na maile od klientów, ale standardowy model może nie w pełni zrozumieć zawodowych terminów w danej branży lub przewidywać konkretne zapytania klientów.

W takich przypadkach, poprzez dostrojenie, firma może przeszkolić model, korzystając z zebranych danych e-mail. W rezultacie model może nauczyć się lepiej reprezentować styl firmy w udzielaniu odpowiedzi na maile i wykazywać wyższą dokładność i efektywność w rozwiązywaniu podobnych problemów. To właśnie znaczenie dostrojenia - dostosowywanie modelu, aby dostarczał bardziej dokładne i wyższej jakości wyniki.