Este ChatGPT o rețea neuronală?

În lumea inteligenței artificiale, termenul „rețea neuronală” este adesea menționat ca o componentă cheie a învățării automate. În esență, o rețea neuronală este un grup de noduri interconectate care permite computerelor să învețe prin exemplu și să recunoască modele în date. ChatGPT, modelul de limbaj AI bazat pe transformator dezvoltat de OpenAI, nu face excepție.

De fapt, ChatGPT este un model de limbaj care folosește o rețea neuronală pentru a înțelege și a răspunde la intrările utilizatorilor într-o manieră conversațională. Acum că înțelegem că ChatGPT este un tip de rețea neuronală, să ne aprofundăm în conceptul de rețele neuronale și în modul în care ChatGPT folosește această tehnologie pentru a-și genera răspunsuri asemănătoare omului.

Ce este o rețea neuronală?

Un algoritm de învățare automată care se inspiră din creierul uman și din sistemul nervos este cunoscut sub numele de rețea neuronală. Folosește o rețea de funcții interconectate pentru a învăța și a traduce date intrări în rezultate dorite, mimând neuronii biologici ai creierului uman. Rețelele neuronale au găsit aplicații în diverși algoritmi de învățare automată și pot aborda în mod eficient provocările complicate din lumea reală. Acestea sunt aplicate în multe industrii, cum ar fi recunoașterea vorbirii și a imaginii, finanțele și diagnosticul medical.

ChatGPT este un program AI conversațional care folosește învățarea automată și inteligența artificială pentru a înțelege și a oferi răspunsuri la intrările utilizatorilor. Este un descendent al rețelei neuronale și funcționează folosind o arhitectură bazată pe transformator.

Cum funcționează ChatGPT cu rețelele neuronale

ChatGPT folosește o rețea neuronală feed-forward și un strat de normalizare pentru a produce răspunsuri asemănătoare omului. Rețeaua neuronală feed-forward aplică o transformare neliniară secvenței de intrare, ceea ce permite modelului să învețe modele complexe în date. Între timp, stratul de normalizare ajută la stabilizarea procesului de antrenament, asigurându-se că valorile de intrare pentru fiecare strat sunt de o scară similară.

ChatGPT trece printr-un proces de pre-instruire pentru a se asigura că funcționează așa cum este prevăzut înainte de a fi disponibil pentru uz public. Când un utilizator introduce text, ChatGPT îl prelucrează prin mai multe etape, inclusiv tokenizare, încorporare, codificare, generarea distribuției probabilităților și generarea rezultatelor.

Rețele neuronale și învățarea automată în ChatGPT

Rețelele neuronale și învățarea automată sunt tehnologii strâns legate între ele. Rețelele neuronale au schimbat jocul în inteligența artificială modernă și în învățarea automată, în primul rând datorită peisajului de date creat de platformele de date mari și de calculul de înaltă performanță. Aceste platforme au permis utilizarea unor seturi masive de date pentru Train rețele neuronale complexe, care pot învăța strategii și operațiuni complexe.

Tehnologia ChatGPT este construită pe principiile rețelelor neuronale și ale învățării automate. Pentru a recunoaște și a răspunde la limbaj, rețeaua neuronală a ChatGPT este antrenată pe cantități mari de date text folosind tehnici de învățare automată. Reglajul fin este un aspect vital al acestui proces, care ajută rețeaua neuronală să recunoască și să răspundă la anumite tipuri de intrări cu precizie.

Ce tip de rețea este ChatGPT?

ChatGPT este un model de limbaj care se bazează pe arhitectura rețelei neuronale.

Cât de mare este rețeaua neuronală ChatGPT?

GPT 3 a avut peste 175 de miliarde de parametri.