チャット GPT とは何ですか?
チャット GPT は生成言語モデルとして定義されます。実際には、自然な会話を実行するように訓練され、設計された人工知能チャットとして理解されています。
チャット GPT は何に使用されますか?
1. GPT を使用すると、さまざまなスタイル、トピック、言語で一貫性のあるよく書かれたテキストを生成できます。さらに、ニュースの概要、製品の説明、またはストーリーを生成することもできます。
2. このチャットのおかげで、問題を分析し、解決策や質問に対する回答を生成することができます。
3. GPT を使用すると、幅広いコンテキストでチャットボットに対して適切で一貫した応答を生成できます。
4. ソーシャルネットワーク用の魅力的な投稿やメッセージを生成するために使用できます。
5. GPT を使用すると、生産性アプリケーション用のレポート、電子メール、その他のコンテンツを生成できます。
6. チャット GPT を使用すると、大規模なデータセットを分析し、そこから貴重な情報を抽出することができます。
チャット GPT はどのように機能しますか?
Generative Pre-training Transformer, Chat GPT の頭字語が示すように、「トランスフォーマー」アーキテクチャに基づく生成言語モデルです。これらのモデルは、大量のテキストを処理し、自然言語処理タスクを非常に効率的に実行する方法を学習できます。特に GPT-3 モデルのパラメータ サイズは 1,750 億で、これまで構築された言語モデルとしては最大です。
GPT が機能するためには、大量のテキストで「トレーニング」する必要があります。たとえば、GPT-3 モデルは、800 万を超えるドキュメントと 100 億を超える単語を含むテキスト セットでトレーニングされ、このテキストから、モデルは自然言語処理タスクを実行し、一貫性のあるよく書かれたテキストを生成する方法を学習します。モデルがトレーニングされると、前のセクションで見たように、GPT を使用して幅広いタスクを実行できます。トレーニングには人間のフィードバックに基づく強化学習が使用されます。最後に、監視付き微調整を行います。人間の AI トレーナーが、ユーザーと AI アシスタントに代わって実行する会話を提供しました。さらに、コーチが提案書を書くのを助けるために、書面によるアドバイスがコーチに提供されました。そこで彼らは、この新しいデータセットを、会話形式に変換された InstructGPT データセットとブレンドしました。
GPT トレーニングでは、データのラベル付けは非常に重要な部分です。データ アノテーションにより、より正確なトレーニング データと GPT モデルの標準出力結果が提供されるため、モデルのパフォーマンスが向上します。
具体的には、データ アノテーションは、GPT モデルが自然言語の特性と構造を理解し、意味論、文法、論理の法則を理解するのに役立ちます。データ アノテーションでは、テキストのセグメンテーション、固有表現の認識、構文分析、意味分析などを実行できるため、モデルはテキストをよりよく理解し、より正確な結果を出力できます。
さらに、データ アノテーションは、GPT モデルがテキスト内の感情、テーマ、その他の要素を識別して処理するのにも役立ち、モデルの表現力と適用効果が向上します。したがって、GPT に対するデータ アノテーションの重要性は無視できません。
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