Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто
TLDRПавел Комаровский объясняет нейросети и языковые модели, такие как ChatGPT, которые предсказывают следующее слово в тексте. Он сравнивает их с технологией T9 и описывает, как они обучаются на основе больших объемов текстов. Рассматривает развитие моделей от T9 до GPT, их способность к генерации текстов и самообучению новых навыков без явной тренировки. Также затрагивает этические аспекты создания ИИ, выравнивание ценностей ИИ с человеческими и влияние обратной связи от людей на модель GPT-3.5. Комаровский анонсирует дальнейшее обсуждение этих тем в будущих видео.
Takeaways
- 🧠 Нейросети, такие как ChatGPT, сравниваются с продвинутыми версиями T9 с умными предсказаниями следующего слова в тексте.
- 📱 T9-технология и ChatGPT обучались предсказывать одно следующее слово, основываясь на уже имеющемся тексте - это языковое моделирование.
- 🤖 Для работы моделей необходима вероятностная модель, чтобы предсказывать следующее слово, а не просто случайное.
- 📊 Нейросети используют сложные уравнения с коэффициентами, подобранными для предсказания текста, в отличие от линейных уравнений, используемых для предсказания веса человека по росту.
- 🔢 В языковых моделях, включая GPT, основная задача - подобрать коэффициенты, которые позволят хорошо предсказывать зависимость текста.
- 🌐 GPT (Generative Pre-trained Transformer) - это современная модель, основанная на архитектуре трансформеров, разработанных Google в 2017 году.
- 📚 Трансформеры обучены на генерации текстов и обрабатывании больших массивов данных, что позволяет им обрабатывать информацию гораздо эффективнее.
- 🚀 Увеличение размера модели и объема тренировочных данных приводит к кvalitative improvement в способностях модели, как в случае с GPT-2 и GPT-3.
- 🔍 GPT-3 обучалась на гигантском наборе данных, включая тексты из Интернета, и смогла обобщать и решать задачи, которые не были в тренировочном наборе.
- 🤝 Обратная связь от людей, как в случае с GPT-3.5 (InstructGPT), позволяет модели лучше подгонять свои ответы к ожиданиям пользователей.
- 💡 Популярность ChatGPT в основном devido к удобному интерфейсу и открытому публичному доступу, а не к каким-то техническим новшествам.
Q & A
Чем сравнивает Павел Комаровский ChatGPT с технологией T9?
-Павел Комаровский сравнивает ChatGPT с технологией T9, говоря, что это T9 на бычьих стероидах, то есть обе технологии являются языковыми моделями, которые угадывают следующее слово в тексте.
Какие задачи решают языковые модели?
-Языковые модели решают задачу предсказания следующего слова, которое должно следовать за уже имеющимся текстом, оперируя вероятностями следующих слов.
Чем отличается современная версия автозамены слов в смартфонах от технологического T9?
-Современная версия автозамены слов в смартфонах развилась с технологического T9 и позволяет учитывать контекст, ставить пунктуацию и угадывать слово, которое могло бы следовать следующим.
Какие задачи решает нейросеть при обучении языковой модели?
-При обучении языковой модели нейросеть решает задачу подбора правильных коэффициентов при переменных (словах), которые позволят хорошо предсказать зависимость и выразить ее.
Чему сравнивают большие языковые модели (LLM) и как они генерируют текст?
-Большие языковые модели (LLM) сравнивают с набором уравнений, которые натренированы на предсказании одного следующего слова. Они генерируют текст, выдая слово за словом, подающее предыдущий текст себе на вход и генерируя следующее слово.
Какие вероятности следующего слова языковая модель пытается предсказать?
-Языковая модель пытается предсказать вероятности разных слов, которые могут следовать за текущим текстом, вместо одного конкретного следующего слова.
Почему языковые модели не всегда выбирают одно самое правильное слово?
-Языковые модели не всегда выбирают одно самое правильное слово, чтобы вводить творческий элемент и избежать однообразия в генерированном тексте. Они используют вероятности для выбора следующего слова, что позволяет им придумывать разные варианты.
Чему сравнивают генерацию текста с помощью языковых моделей и игру?
-Генерацию текста с помощью языковых моделей сравнивают с игрой, где модель каждый раз выбирает следующее слово на основе своих собственных уравнений и вероятностей, как бы кидая кубик.
Какие задачи решает трансформерная архитектура нейросети?
-Трансформерная архитектура нейросети решает задачи генерации текста, обработки текста, изображения, звука, видеопереводов и других, преобразуя входные последовательности данных с помощью универсального вычислительного механизма.
Какой была первая модель GPT и когда она появилась?
-Первой моделью GPT была GPT-1, появившаяся в 2018 году, и она доказала, что для генерации текстов можно использовать архитектуру трансформера с большим количеством параметров.
Какой объем данных был использован для обучения GPT-2?
-Для обучения GPT-2 использовали набор данных, состоящий из 8 миллионов гиперссылок с Reddit и около 40 гигабайт текстов.
Outlines
🧠 Introduction to Neural Networks and Language Models
Pavel Komarovsky introduces the concept of neural networks, specifically language models like ChatGPT, which have been making headlines for their rapid advancements. He explains that these models are essentially advanced versions of predictive text technology, aiming to guess the next word in a sequence based on the given context. Komarovsky simplifies the concept by comparing it to the T9 predictive text system on old mobile phones but on a much larger scale. The purpose of the video is to demystify how these models work and what they are capable of, ensuring even a six-year-old humanist can understand the basics.
📈 Understanding Language Modeling and Predictive Text
The paragraph delves deeper into how language models operate, emphasizing their ability to predict the next word in a sentence. It discusses the evolution of predictive text from simple word completion to considering context and punctuation. The analogy of T9 on smartphones is used to explain how these models learn to predict the next word by analyzing patterns in language. The importance of probability in language modeling is highlighted, as models must determine the likelihood of different words following a given text. An example is given to illustrate how a smartphone's predictive text suggests reasonable continuations of a sentence, showcasing the model's ability to understand context and make intelligent predictions.
🤖 The Evolution of Neural Networks and Transformers
This section explores the evolution of neural networks, particularly the advent of the Transformer architecture developed by Google researchers in 2017. Transformers have had a significant impact on the field of AI, revolutionizing tasks across text processing, image recognition, and language translation. The Transformer's ability to handle sequences of data and its scalability due to simple, combinable modules is highlighted. The paragraph contrasts the limitations of older neural network models with the transformative capabilities of Transformers, which can efficiently process large datasets and maintain context better than their predecessors.
📚 Training Large Language Models on Massive Text Datasets
The discussion shifts to the training of large language models like GPT (Generative Pre-trained Transformer). It explains that these models can be trained on vast amounts of text data without the need for manual labeling, unlike image recognition models. The efficiency of Transformers in processing large datasets is underscored, as is the decision by OpenAI to significantly increase the size of their models and datasets. The unconventional approach of training GPT-2 using text from highly upvoted Reddit posts is mentioned, highlighting the scale of data—40 gigabytes of text—used to train the model.
🧩 The Complexity of Models and Their Ability to Generate Text
The paragraph examines the relationship between the complexity of a model, measured by the number of parameters, and its ability to generate text. It reveals that GPT-2, released in 2019, had an astonishing 1.5 billion parameters, which allowed it to generate coherent essays on complex topics. The video discusses the unexpected capabilities of GPT-2, such as writing essays on economic and political changes necessary for climate response, which demonstrated the model's ability to understand context and generate meaningful text.
🔢 GPT-2's Surprising Performance on Ambiguity and Mathematical Tasks
The script highlights GPT-2's ability to resolve ambiguities in text and solve mathematical problems, despite not being specifically trained for these tasks. It contrasts GPT-2's performance with previous models, which could only achieve around 50% accuracy on such tasks. GPT-2's surprising 70% accuracy on resolving textual ambiguities and its newfound mathematical abilities are presented as evidence of the model's advanced capabilities and the non-linear transition from quantity to quality as model size increases.
🚀 GPT-3: Scaling Up to Unprecedented Levels
The introduction of GPT-3 in 2020 is discussed, with its massive increase in parameters to 175 billion and a dataset that grew to 420 gigabytes. The video emphasizes GPT-3's ability to extrapolate and solve tasks based on rare or unseen texts, as well as its unexpected proficiency in translating texts and performing arithmetic, which it was not specifically trained to do. The paragraph also touches on the model's self-taught mathematical abilities, highlighting a significant leap in the capabilities of language models.
🧙♂️ The Magic of GPT-3 and the Emergence of New Abilities
This section ponders the mysterious emergence of new abilities in GPT-3 as its parameter size increases, comparing it to magic. It discusses the ongoing debate over whether the model's capabilities stem from memorization or true understanding. The video presents an animation illustrating the growth of new abilities in the model as parameters increase, and highlights GPT-3's ability to solve complex problems with up to 90% accuracy, akin to human performance.
🛠️ Prompt Engineering and the Importance of Formulating Queries
The paragraph discusses the concept of 'prompt engineering,' or crafting text queries for AI models, and how it significantly impacts the quality of responses. It reveals the importance of formulating prompts that guide the model to think step-by-step, leading to more accurate answers. The video also humorously predicts the rise of 'prompt engineering' as a profession, with companies hiring specialists to communicate effectively with AI models.
🤖 Ethical Dilemmas and AI Alignment
The script addresses the ethical challenges and dilemmas associated with aligning AI with human values. It explains the concept of AI alignment and the difficulty of finding a balance between accuracy, usefulness, and non-harmfulness. The video acknowledges the complexity of the issue, with countless ethical situations lacking a universally agreed-upon correct response, and suggests that future videos will delve deeper into these topics.
🔄 The Iterative Process of Feedback and Improvement in AI Models
The paragraph introduces GPT-3.5, also known as InstructGPT, which was fine-tuned based on feedback from human evaluators. This process aimed to maximize the model's performance according to human preferences. The video explains that this final stage of training, which accounts for less than 1% of the overall process, was the key to making GPT-3.5 and subsequent models from the GPT family so impressive. It emphasizes that GPT-3.5 was the first neural network model to be 'raised' by society, learning to adjust its responses to maximize human enjoyment.
💬 The ChatGPT Phenomenon and the Power of User Interface Design
The final paragraph discusses the release of ChatGPT in November 2022 and its rapid global acclaim. It suggests that the main secret to ChatGPT's success was its user-friendly interface, which made it accessible to the general public, unlike its predecessor, GPT-3.5, which required a special API. The video highlights how the dialog box interface, similar to common messaging apps, allowed users to engage with the model, leading to a surge in popularity and investment from major companies like Microsoft. It concludes by stating that while ChatGPT did not introduce significant technical innovations, its interface and public accessibility sparked a massive hype wave, making it a revolutionary development in the field of AI.
Mindmap
Keywords
💡Нейросеть
💡Языковая модель (Language model)
💡Т9
💡Вероятностные распределения
💡Трансформеры (Transformers)
💡GPT (Generative Pre-trained Transformer)
💡Параметры модели
💡Обратная связь (Feedback)
💡Интерфейс
💡Этическое дилемма
💡Искусственный интеллект (AI)
Highlights
Павел Комаровский объясняет, как работают нейросети, используя аналогию с технологией T9 из старых телефонов.
Нейросеть ChatGPT сравнивается с T9 на бычьих стероидах, предсказывая следующее слово в тексте.
Объяснение, что языковые модели, такие как ChatGPT, базируются на вероятностях следующих слов в контексте.
Разъяснение того, как смартфоны используют контекст для предсказания следующего слова в автозаполнении.
Утверждение, что языковая модель пытается предсказать не конкретное следующее слово, а вероятности различных слов.
Аналогия с математической моделью зависимости веса от роста человека для иллюстрации предсказания в нейросетях.
Обсуждение того, как нейросети обучаются на основе огромных массивов данных для нахождения закономерностей.
Упоминание о том, что большие языковые модели (LLM) генерируют тексты более качественно благодаря их размеру и параметрам.
Пояснение процесса генерации текста нейросетью, который создает связанные тексты, предсказывая одно слово за другим.
Обсуждение влияния творчества в генерации текста и то как модели 'кидают кубик' для выбора следующего слова.
Уточнение того, что языковые модели могут давать разные ответы на одинаковые запросы, что придает им человеческий характер.
История развития модели GPT от первых экспериментов до современных трансформеров, обученных генерации текста.
Объяснение важности трансформеров и их влияния на различные области искусственного интеллекта.
Рассмотрение того, как обучение на обширных текстовых данных позволяет моделям не требоваться предварительной разметки.
Анализ того, как увеличение объема тренировочных данных и сложности модели влияет на ее способность генерировать текст.
История создания GPT-2 и ее способности к самообучению новых навыков благодаря увеличению объема данных и параметров.
Демонстрация способности GPT-2 генерировать длинные тексты с связанным смыслом и решать сложные задачи.
Обсуждение экспериментов с GPT-2, которые показали, что модель может научиться разрешать двусмысленность в тексте.
Презентация модели GPT-3 с увеличенным количеством параметров и способностью к самообучению, включая математику и перевод.
Изложение того, как GPT-3 может решать задачи, которые не были предвидены при ее обучении, благодаря обобщению знаний.
Обсуждение потенциальных проблем, связанных с точностью, полезностью и безобидностью ответов модели.
Введение модели GPT-3.5 (InstructGPT), обученной на обратной связи от людей для улучшения соответствия ожиданиям.
Рассмотрение влияния удобства интерфейса и открытого доступа на популярность модели ChatGPT.
Заключение о том, что технология GPT проходит через непрерывное развитие, направленное на соответствие потребностям и ожиданиям пользователей.
