Er ChatGPT et neuralt netværk?

I en verden af kunstig intelligens nævnes udtrykket "neuralt netværk" ofte som en nøglekomponent i maskinlæring. I sin kerne er et neuralt netværk en sammenkoblet gruppe af noder, der gør det muligt for computere at lære ved eksempel og genkende mønstre i data. ChatGPT, den transformer-baserede AI-sprogmodel udviklet af OpenAI, er ingen undtagelse.

Faktisk er ChatGPT en sprogmodel, der bruger et neuralt netværk til at forstå og reagere på brugerinput på en samtale måde. Nu hvor vi forstår, at ChatGPT er en type neuralt netværk, lad os dykke dybere ned i begrebet neurale netværk, og hvordan ChatGPT udnytter denne teknologi til at generere dens menneskelignende svar.

Hvad er et neuralt netværk?

En maskinlæringsalgoritme, der henter inspiration fra den menneskelige hjerne og nervesystem, er kendt som et neuralt netværk. Den bruger et netværk af indbyrdes forbundne funktioner til at lære og oversætte datainput til ønskede output, der efterligner de biologiske neuroner i den menneskelige hjerne. Neurale netværk har fundet applikationer i forskellige maskinlæringsalgoritmer og kan effektivt løse indviklede udfordringer i den virkelige verden. De anvendes i mange brancher, såsom tale- og billedgenkendelse, økonomi og medicinsk diagnose.

ChatGPT er et konversations-AI-program, der bruger maskinlæring og kunstig intelligens til at forstå og give svar på brugerinput. Det er en efterkommer af det neurale netværk og fungerer ved hjælp af en transformer-baseret arkitektur.

Sådan fungerer ChatGPT med neurale netværk

ChatGPT bruger et feed-forward neuralt netværk og et normaliseringslag til at producere menneskelignende svar. Det neurale feed-forward-netværk anvender en ikke-lineær transformation til inputsekvensen, som gør det muligt for modellen at lære komplekse mønstre i dataene. I mellemtiden hjælper normaliseringslaget med at stabilisere træningsprocessen ved at sikre, at inputværdierne til hvert lag er af samme skala.

ChatGPT gennemgår en præ-træningsproces for at sikre, at det fungerer efter hensigten, før det gøres tilgængeligt til offentlig brug. Når en bruger indtaster tekst, behandler ChatGPT den gennem flere trin, herunder tokenisering, indlejring, kodning, generering af sandsynlighedsfordeling og outputgenerering.

Neurale netværk og maskinlæring i ChatGPT

Neurale netværk og maskinlæring er tæt forbundne teknologier. Neurale netværk har været en game-changer inden for moderne AI og maskinlæring, primært på grund af datalandskabet skabt af big data-platforme og højtydende computing. Disse platforme har muliggjort brugen af massive datasæt til at Train komplekse neurale netværk, som kan lære komplekse strategier og operationer.

ChatGPT-teknologien er bygget på principperne om neurale netværk og maskinlæring. For at genkende og reagere på sprog trænes ChatGPTs neurale netværk på enorme mængder tekstdata ved hjælp af maskinlæringsteknikker. Finjustering er et vigtigt aspekt af denne proces, som hjælper det neurale netværk med at genkende og reagere på specifikke typer input nøjagtigt.

Hvilken type netværk er ChatGPT?

ChatGPT er en sprogmodel, der er baseret på neural netværksarkitektur.

Hvor stort er ChatGPTs neurale netværk?

GPT 3 havde over 175 milliarder parametre.