ChatGPT maakt indruk op mensen met opmerkelijk gedetailleerde, goed gearticuleerde antwoorden op diverse vragen, variërend van onderwerpen van biologie tot geschiedenis tot weetjes over popcultuur.
Dit vermogen om samenhangende antwoorden te synthetiseren wordt mogelijk gemaakt door het opnemen van enorme kennis tijdens de voortraining – meer dan honderd miljard woorden uit websites, boeken en meer.
In dit artikel leggen we uit hoe blootstelling aan enorme datasets kennissynthese mogelijk maakt ChatGPT's redeneervermogen.
Doel van de voortraining: kennisopname
ChatGPT dankt zijn brede kennisbasis aan de enorme omvang van de tekst die tijdens de vooropleiding wordt geconsumeerd – Orden van grootte meer gegevens dan eerdere taalmodellen.
Hierdoor wordt het model blootgesteld aan een breed scala aan onderwerpen door:
- Het extraheren van belangrijke details en relaties uit miljarden webpagina's
- Volledige tekst opnemen uit meer dan 50,000 boeken in verschillende genres
- Het analyseren van fijne kneepjes in diverse artikelen en geschreven media
De resulterende breedte maakt het mogelijk ChatGPT om antwoorden te synthetiseren op basis van een uitzonderlijk brede kennisbasis.
Zelfs nicheonderwerpen hebben vaak relevante voorbeelden in hun trainingsgegevens waaruit ze kunnen extrapoleren.
Architecturale aanpassingen voor redeneren
Natuurlijk is het eenvoudigweg opvragen van feitelijke gegevens niet voldoende; ware redenering vereist contextuele toepassing in plaats van het willekeurig opsommen van weetjes.
Dat is de reden waarom architectonische innovaties naast schaal ook uitrusten ChatGPT om op logische wijze coherente, betekenisvolle antwoorden te synthetiseren:
- Doelstellingen van causale taalmodellering bevorderen het begrip van causaliteit
- Zelfconsistentietraining vermijdt flagrante tegenstrijdigheden
- Geheugenvergrotingen volgen eerdere dialogen voor consistentie
Gecombineerd hebben deze mechanismen grond ChatGPT's kennis van de logica – waardoor verstandig geformuleerde antwoorden mogelijk zijn, zelfs over onbekende onderwerpen.
Het model geeft feitelijke redeneercapaciteiten weer in plaats van alleen taalvoorspellingen.
Voortdurende kennisuitbreiding
Vooruit kijken, OpenAI blijft zich snel uitbreiden ChatGPT's kennis door middel van voortdurende voortraining over nieuwe gegevens.
Recente toevoegingen hebben betrekking op onderwerpen als COVID-19, Web3, AI-veiligheidsonderzoek en meer – waardoor de reacties actueel blijven.
Het vermogen om opkomende informatie efficiënt op te nemen, illustreert de schaalvoordelen van funderingsmodellen. ChatGPT assimileert nieuwe gegevens beter dan smallere AI.
Naarmate de omvang van de dataset een biljoen woorden overschrijdt, kunt u verwachten dat de kenniscapaciteiten nieuwe hoogten zullen bereiken. Het vermijden van overmoed in de reacties blijft echter een voortdurende uitdaging.
Hoe verantwoord ook toegepast, een uitgebreide kennissynthese zou dit mogelijk kunnen maken ChatGPT om mensen op enorm nuttige manieren te helpen. Het potentieel blijft enorm.