ChatGPT 생물학부터 역사, 대중 문화 상식까지 다양한 주제에 대한 매우 상세하고 명쾌한 답변으로 사람들을 놀라게 합니다.
일관된 답변을 종합하는 이러한 능력은 사전 훈련 중에 웹사이트, 서적 등에서 천억 개가 넘는 단어를 통해 엄청난 지식을 섭취함으로써 강화됩니다.
이 게시물에서는 대규모 데이터세트에 대한 노출이 어떻게 지식 합성을 가능하게 하는지 설명하겠습니다. ChatGPT의 추론 능력.
사전 훈련 목표: 지식 섭취
ChatGPT 광범위한 지식 기반은 사전 훈련 중에 소비되는 엄청난 규모의 텍스트 덕분입니다. 이전 언어 모델보다 훨씬 더 많은 데이터입니다.
이는 다음을 통해 모델을 광범위한 주제에 노출시킵니다.
- 수십억 개의 웹페이지에서 주요 세부정보 및 관계 추출
- 다양한 장르에 걸쳐 50,000권 이상의 도서에서 전문 수집
- 다양한 기사와 서면 매체의 복잡성 분석
결과 폭은 다음을 허용합니다. ChatGPT 매우 광범위한 지식 기반에서 도출된 응답을 종합합니다.
틈새 주제라도 학습 데이터 내에 추정할 수 있는 관련 사례가 있는 경우가 많습니다.
추론을 위한 아키텍처 적응
물론, 단순히 사실에 근거한 정보를 검색하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 진정한 추론을 위해서는 재미있는 정보를 무작위로 나열하는 것이 아니라 상황에 맞는 적용이 필요합니다.
이것이 바로 규모와 함께 아키텍처 혁신이 필요한 이유입니다. ChatGPT 일관되고 의미 있는 응답을 논리적으로 종합합니다.
- 인과 언어 모델링 목표는 인과 관계에 대한 이해를 촉진합니다.
- 자기 일관성 훈련은 노골적인 모순을 피합니다
- 메모리 증강은 일관성을 위해 이전 대화를 추적합니다.
이러한 메커니즘이 결합되어 접지됩니다. ChatGPT의 논리 지식 - 익숙하지 않은 주제에 대해서도 현명하게 공식화된 답변을 허용합니다.
이 모델은 단순한 언어 예측이 아닌 실제 추론 능력을 보여줍니다.
지속적인 지식 확장
앞을 내다 보면서, OpenAI 계속해서 급속도로 확장 중 ChatGPT새로운 데이터에 대한 지속적인 사전 학습을 통해 의 지식을 습득합니다.
최근 추가된 내용은 코로나19, Web3, AI 안전 연구 등과 같은 주제를 다루며 응답을 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.
새로운 정보를 효율적으로 수집하는 능력은 기반 모델의 규모 이점을 보여줍니다. ChatGPT 좁은 AI보다 새로운 데이터를 더 잘 동화합니다.
데이터 세트의 폭이 XNUMX조 단어에 달하므로 지식 역량이 새로운 차원에 도달할 것으로 기대됩니다. 그러나 응답에 대한 과신을 피하는 것은 여전히 지속적인 과제로 남아 있습니다.
그러나 책임감 있게 적용하면 광범위한 지식 합성을 통해 ChatGPT 엄청나게 유익한 방법으로 사람들을 돕습니다. 잠재력은 여전히 크다.