の最も印象的な側面の XNUMX つ ChatGPT それは、さまざまなトピックについて、長く一貫した会話を続ける能力です。 多くのクエリは、状況に応じたフォローアップの質問にまたがる多層の対話スレッドにすぐに発展します。
だからどのように ChatGPT 人間ではなく AI システムであるにもかかわらず、このような微妙な会話の流れを実現できるのでしょうか? この投稿では、シームレスなチャット機能を可能にする技術的な詳細とトレーニングについて詳しく説明します。
微調整の目標: 会話型インテリジェンス
基礎モデルは次のようなものですが、 GPT-3.5 流暢なテキストはすでに予測されているため、会話の上手さを実現するには、特定の微調整が必要です。
の一つ ChatGPTの主なトレーニング目標は強化でした 会話知性 – 変化するプロンプトに適切に応答しながら、長いやり取りのコンテキストを把握します。
これには、複数ターンにわたる会話の実世界の例である対話コーパスの大規模な微調整が含まれます。 人間の質の高いチャットのパターンを分析することで、 ChatGPT 一貫したやり取りをエミュレートすることを学びました。
時間が経つにつれて、モデルは次のような会話能力を獲得しました。
- 交換全体で明確なコンテキストを維持する
- フォローアップの質問に正しく答える
- 応答を論理フローにリンクする
- 馴染みのない質問をされた場合、知識のギャップを認める
したがって、GPT-3 のようにテキストをランダムに生成するのではなく、 ChatGPTの成果は進行中の議論に基づいています。
対話モデリングにおけるアーキテクチャの革新
会話データに加えて、ダイアログ メモリなどのアーキテクチャの適応も強化されました ChatGPTの機能:
- コンテキストウィンドウ 先行するステートメントを追跡し、ずれを制限します
- 検索の拡張 外部ソースから知識を抽出して事実を含める
- 自己一貫性の喪失 矛盾した応答にペナルティを与える
これらのメカニズムを組み合わせることで、主題のランダムな変更を防ぎながら、トピックについて賢明に議論することが強化されます。
最終的には、少なくとも会話内ではコンテキストを実際に理解するため、非常に人間らしい対話モデリングが実現します。 チャット全体での精度の評価には依然として制限が存在します。
しかし、特定の交換の中で、 ChatGPTの微調整により、人間に匹敵する対話能力が可能になります。これは会話型 AI のマイルストーンです。
今後は、アルゴリズムが狭い知性から私たちのものに似た一般的な知性へと進化し続けるにつれて、さらに高度なチャットベースの対話が期待されます。