ChatGPT impressionne les gens avec des réponses remarquablement détaillées et bien articulées à diverses questions couvrant des sujets allant de la biologie à l'histoire en passant par les anecdotes sur la culture pop.
Cette capacité à synthétiser des réponses cohérentes s'appuie sur l'ingestion d'énormes connaissances au cours de la pré-formation : plus de cent milliards de mots provenant de sites Web, de livres, etc.
Dans cet article, nous expliquerons comment l'exposition à des ensembles de données massifs permet la synthèse des connaissances ainsi que ChatGPTles capacités de raisonnement de
Objectif de pré-formation : ingestion de connaissances
ChatGPT doit sa large base de connaissances à l'ampleur du texte consommé pendant la pré-formation – des ordres de grandeur de données supplémentaires par rapport aux modèles de langage précédents.
Cela expose le modèle à un large éventail de sujets à travers :
- Extraire les détails et les relations clés de milliards de pages Web
- Ingestion du texte intégral de plus de 50,000 XNUMX livres couvrant tous les genres
- Analyser les subtilités de divers articles et supports écrits
La largeur résultante permet ChatGPT synthétiser les réponses en s’appuyant sur une base de connaissances exceptionnellement large.
Même les sujets de niche ont souvent des exemples pertinents dans leurs données de formation à partir desquels extrapoler.
Adaptations architecturales pour le raisonnement
Bien sûr, il ne suffit pas de récupérer simplement des pépites factuelles : le véritable raisonnement nécessite une application contextuelle plutôt que de lister des informations au hasard.
C'est pourquoi, parallèlement à l'échelle, les innovations architecturales équipent ChatGPT synthétiser logiquement des réponses cohérentes et significatives :
- Les objectifs de la modélisation du langage causal favorisent une compréhension de la causalité
- La formation à l'autocohérence évite les contradictions flagrantes
- Les augmentations de mémoire suivent les dialogues antérieurs pour plus de cohérence
Combinés, ces mécanismes fondent ChatGPTLes connaissances de en logique – permettant des réponses judicieusement formulées, même sur des sujets inconnus.
Le modèle affiche les capacités de raisonnement réelles plutôt que de simples prédictions linguistiques.
Expansion continue des connaissances
Regarder vers l'avant, OpenAI continue de croître rapidement ChatGPTconnaissances grâce à une pré-formation continue sur les nouvelles données.
Les ajouts récents couvrent des sujets tels que COVID-19, Web3, la recherche sur la sécurité de l'IA, et bien plus encore, contribuant ainsi à maintenir les réponses à jour.
La capacité à ingérer efficacement les informations émergentes illustre les avantages d’échelle des modèles de fondation. ChatGPT assimile mieux les nouvelles données que l’IA plus étroite.
Alors que l’étendue des ensembles de données dépasse mille milliards de mots, attendez-vous à ce que les capacités de connaissances atteignent de nouveaux sommets. Cependant, éviter un excès de confiance dans les réponses reste un défi permanent.
Quelle qu'en soit l'application responsable, une synthèse expansive des connaissances pourrait permettre ChatGPT pour aider les gens de manière extrêmement bénéfique. Le potentiel reste vaste.