A mesterséges intelligencia (MI) rohamosan fejlődik, és egyre több területen hatja át a mindennapi életünket. Az MI egyik legígéretesebb ágazata a nagy nyelvi modellek (LLMs) fejlesztése, amelyek képesek megérteni és emberi minőségű szöveget generálni.
Mi az a mesterséges intelligencia?
Az MI a számítástechnika egy ágazata, amelynek célja olyan gépek fejlesztése, amelyek képesek gondolkodni, tanulni és cselekedni, mint az emberek. Az MI számos területen alkalmazható, beleértve a képfeldolgozást, a természetes nyelvfeldolgozást, a robotikát és a döntéshozatalt.
Mi az a ChatGPT, és hogyan működik?
A ChatGPT egy nagyméretű nyelvi modell (Large Language Model), a mesterséges intelligencia (MI) egy olyan fajtája, amely képes megérteni és szöveget generálni. A generatív MI az MI azon formája, amely képes megérteni és emberi stílusú tartalmat létrehozni. A ChatGPT csak egy példa a sok közül, mint például a Dolly Lama vagy Gemini. Néhány generatív MI képes képeket is készíteni, de erről később lesz szó.
A ChatGPT az interneten található óriási mennyiségű szövegen tanult, és megtanulta, hogyan beszélnek az emberek. Neurális hálózati keretrendszerrel rendelkezik, amelyet az emberi agy ihletett, de működése és tanulási módja némileg eltér. A tanulás fő módja az, hogy szóról szóra olvassa az adatokat, és mindig megpróbálja megjósolni a következő szót. Ez a folyamat segít a modellnek megérteni az emberi nyelvet.
Az LLMs-ekkel úgy kommunikálhatsz, mint ahogyan az emberekhez beszélsz. Köszönhetsz nekik, és köszönömöt is mondhatsz, sőt, megkérdezheted tőlük, hogy hogyan mennek a dolgok. Azonban mivel nem ember, nem mindig fog úgy válaszolni, ahogyan szeretnéd.
Fontos megjegyezni, hogy a modern LLMs-ek, mint a ChatGPT, transzformátor architektúrával rendelkeznek. Ez egy technikai kifejezés az “agy” szerkezetére. Ez azért fontos, mert ez azt jelenti, hogy egyszerre minden szót olvasnak, és ez segít nekik megérteni a kontextust. Szerencsére ez azt is jelenti, hogy ezek a modern LLMs nagyon jól emlékeznek szinte minden információra.
Amikor szövegfordításról és tartalomgenerálásról van szó, ezek a modellek kiemelkedő teljesítményt nyújtanak, de korlátozásaik miatt fontos, hogy egyértelmű utasításokat adjunk meg számukra. Az is fontos, hogy tisztában legyünk vele: az LLMs-ek néha pontatlan válaszokat adhatnak, amit hallucinációnak nevezünk. Ezért kritikus a generált információ ellenőrzése a pontos és releváns tartalom elérése érdekében.
