ChatGPT 生物学から歴史、ポップカルチャーのトリビアに至るまで、さまざまな質問に対して、驚くほど詳しく、明確に表現された回答で人々を畏敬の念を抱きます。
一貫した答えを合成するこの能力は、事前トレーニング中に Web サイトや書籍などから XNUMX 億語を超える膨大な知識を摂取することによって強化されます。
この投稿では、大規模なデータセットにアクセスすることで知識の統合がどのように可能になるのかを明らかにします。 ChatGPTの推理力。
事前トレーニングの目的: 知識の摂取
ChatGPT は、事前トレーニング中に消費される膨大な量のテキスト、つまり以前の言語モデルよりも桁違いに多くのデータを消費するため、その広範な知識ベースに依存しています。
これにより、以下を通じてモデルが膨大な数のトピックに公開されます。
- 数十億の Web ページから重要な詳細と関係を抽出する
- ジャンルを超えた 50,000 冊を超える書籍から全文を取り込む
- さまざまな記事や媒体の複雑さを分析する
結果として得られる幅は、 ChatGPT 非常に幅広い知識ベースから得られる応答を合成するため。
ニッチなトピックであっても、トレーニング データ内に推定できる関連サンプルが存在することがよくあります。
推論のためのアーキテクチャの適応
もちろん、単に事実のナゲットを取得するだけでは十分ではありません。真の推論には、ランダムに小ネタをリストするのではなく、状況に応じた適用が必要です。
だからこそ、規模に加えて、建築上の革新も備えています。 ChatGPT 一貫した意味のある応答を論理的に合成するには:
- 因果関係の理解を促進する因果関係言語モデリングの目標
- 自己一貫性トレーニングにより、あからさまな矛盾を回避
- 記憶の増強により、一貫性を保つために以前の対話を追跡します
これらのメカニズムが組み合わさって接地されます。 ChatGPTの論理知識 – なじみのないトピックについても、賢明に組み立てられた回答が可能です。
このモデルは、単なる言語予測ではなく、実際の推論能力を表示します。
継続的な知識の拡大
今後を見て、 OpenAI 急速に拡大を続ける ChatGPTの知識は、新しいデータに関する継続的な事前トレーニングを通じて得られます。
最近追加された内容は、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19)、Web3、AI の安全性研究などのトピックをカバーしており、対応を最新の状態に保つのに役立ちます。
新しい情報を効率的に取り込む機能は、基礎モデルの規模の利点を示しています。 ChatGPT より狭い範囲の AI よりも新しいデータをよりよく吸収します。
データセットの幅が XNUMX 兆ワードを超えるにつれて、知識能力が新たな高みに達することが期待されます。 しかし、応答に対する過信を避けることは依然として継続的な課題です。
どのように責任を持って適用しても、拡張的な知識の統合により、 ChatGPT 非常に有益な方法で人々を支援するために。 可能性は依然として広大です。