가장 눈에 띄는 부분 중 하나는 ChatGPT 다양한 주제에 대해 길고 일관성 있는 대화를 지속할 수 있는 능력입니다. 많은 쿼리가 상황별 후속 질문을 포괄하는 다층 대화 스레드로 빠르게 발전합니다.
그럼 어떻게할까요? ChatGPT 인간이 아닌 AI 시스템이라는 지위에도 불구하고 이렇게 미묘한 대화 흐름을 달성할 수 있을까요? 이 게시물에서는 원활한 채팅 기능을 가능하게 하는 기술 세부 정보와 교육에 대해 설명하겠습니다.
미세 조정 목표: 대화 지능
파운데이션 모델은 다음과 같습니다. GPT-3.5 이미 유창한 텍스트를 예측하려면 대화 능력을 높이려면 특정한 미세 조정이 필요합니다.
중 하나 ChatGPT의 주요 교육 목표는 강화였습니다. 대화 지능 – 변화하는 프롬프트에 적절하게 대응하면서 오랜 교환 과정에서 상황을 파악합니다.
여기에는 여러 차례 대화의 실제 사례인 대화 말뭉치를 광범위하게 미세 조정하는 작업이 포함되었습니다. 양질의 인간채팅 패턴을 분석하여, ChatGPT 일관된 토론을 에뮬레이트하는 방법을 배웠습니다.
시간이 지남에 따라 모델은 다음과 같은 대화 능력을 얻었습니다.
- 교환 전반에 걸쳐 명확한 맥락 유지
- 후속 질문에 올바르게 대답하기
- 응답을 논리적 흐름으로 연결
- 익숙하지 않은 질문을 받으면 지식 격차를 인정합니다.
따라서 GPT-3처럼 무작위로 텍스트를 생성하는 대신 ChatGPT의 결과물은 진행 중인 토론에 기반을 두고 있습니다.
대화 모델링의 아키텍처 혁신
대화형 데이터와 함께 대화 메모리와 같은 아키텍처 적응도 강화되었습니다. ChatGPT님의 능력:
- 컨텍스트 창 이전 명령문 추적, 드리프트 제한
- 검색 확대 사실을 포함하기 위해 외부 소스로부터 지식을 추출합니다.
- 자체 일관성 손실 모순된 반응에 처벌
결합된 이러한 메커니즘은 무작위 주제 변경을 방지하면서 주제 논의를 현명하게 강화합니다.
최종 결과는 적어도 대화 내에서 실제로 맥락을 이해하기 때문에 매우 인간적으로 보이는 대화 모델링입니다. 채팅 전반에 걸쳐 정확성을 평가하는 데는 여전히 한계가 있습니다.
그러나 주어진 교환 내에서, ChatGPT의 미세 조정을 통해 인간에 필적하는 대화 능력이 가능해졌습니다. 이는 대화형 AI의 이정표입니다.
앞으로는 알고리즘이 좁은 지능에서 우리와 유사한 일반 지능으로 계속 발전함에 따라 훨씬 더 발전된 채팅 기반 상호 작용을 기대합니다.