A Natural Language Processing (NLP), azaz a természetes nyelvfeldolgozás, a mesterséges intelligencia egyik ága, mely az emberi nyelv és a számítógépek közötti interakcióra koncentrál. Az NLP célja, hogy a gépek képesek legyenek megérteni, értelmezni és létrehozni emberi nyelvhez hasonló szöveges kimeneteket.

Az NLP AI modellek statisztikai és gépi tanulás alapú algoritmusokat alkalmaznak az emberi nyelvadatok elemzésére és értelmezésére. Az egyik fő kihívás az NLP területén, hogy a modell hogyan birkózzon meg az emberi nyelv sokszínűségével és komplexitásával, hiszen az emberi nyelv rendkívül árnyalt és kontextusfüggő.

Ha tetszett ez a cikk, kövess minket a Facebookon is!

A ChatGPT és más hasonló nyelvi modellek fejlett neurális algoritmusokat használnak a szavak, a nyelvtani szerkezet, a szintaxis és a kontextus figyelembe vételével, hogy sikeresen kezeljék a természetes nyelv kihívásait.

Az NLP AI modellek számos területen alkalmazhatók, például chatbotokban, virtuális asszisztensekben, de akár érzelmek elemzésben és megértésére is használhatók. Ezek a rendszerek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy az emberi nyelvadatok elemzésére és értelmezésére irányuló fejlett technikák alkalmazásával természetesebb és intuitívabb módon értelmezzék a feladatokat és kommunikáljanak a felhasználókkal.

ChatGPT: A forradalmi nyelvi modell, amely átalakítja a mesterséges intelligencia világát

A ChatGPT egy generatív nyelvi modell, amely az úgynevezett „transformer” architektúrán alapul. A GPT-3 modellnek 175 milliárd paramétere van, és több mint 8 millió dokumentumon és 10 milliárd szón tanult. A legújabb GPT-4 ennek a többszörösét, 100 billió paraméterből áll, amelyek hatalmas mennyiségű információt biztosítanak a modell számára.

Az új generáció nyelvi modelljének kifejlesztéséhez megerősítéses tanulást (RLHF – Reinforced Learning from Human Feedback) alkalmaztak, amely emberi visszajelzéseken alapult. Az irányított finomhangolás során mesterséges intelligencia trénerek biztosítottak párbeszédeket a modell számára. Az edzők írott ajánlásokat kaptak a javaslatok kidolgozásához, majd az eredményeket az InstructGPT adathalmazával keverték, amelyet párbeszéd formátumra alakítottak át.

A jutalommodellek létrehozása során összehasonlító adatokat gyűjtöttek. Az adatgyűjtés során véletlenszerűen választották ki a ChatGPT-vel folytatott beszélgetéseket. A trénerek rangsorolták a különböző modellválaszok minőségét és a Proximal Policy Optimization (PPO) módszer segítségével állították be a jutalommodelleket.

A képzés a Microsoft Azure platform egy külön erre a célra épített szuperszámítógépen zajlott.

A GPT (Generative Pre-trained Transformer) egy decoder-alapú architektúrával rendelkező modell, amely a Transformer technológiát használja szöveg generálásra és más nyelvi feladatok megoldására. Az eredeti Transformer modell kódoló-dekódoló architektúrájától eltérően, a GPT csak dekódoló rétegeket használ, amelyek az előre betanított modellekben tárolt információkra támaszkodva hozzák létre a kimeneti szöveget.

Új generációs nyelvi modellek: A Transformer architektúra titkai

A nyelvi modellek mesterséges intelligencia alapú alkalmazások terén óriási előrelépést hoztak. Az egyik legfontosabb mérföldkő ezen a területen a Transformer architektúra, amely leegyszerűsítve az alábbi módszerrel működik:

1. A szöveg tokenekre bontása: A Transformer modell első lépésként egy byte pair encoding (BPE) tokenizálót alkalmaz, amely a szöveget tokenekre bontja.
   
2. Tokenek vektorokká konvertálása: A tokeneket szó beágyazások segítségével vektorokká alakítják, amelyek a szavaknak matematikai reprezentációkat biztosítanak.
   
3. Pozíciós információ hozzáadása: A modell a szó beágyazásokhoz pozíciós információt is hozzáad, hogy a szavak sorrendjét figyelembe vehesse.

A Transformer modell alapvetően egy kódoló-dekódoló (encoder-decoder) architektúrára épül. Az encoder rétegek a bemeneti szekvenciát kódolják, míg a decoder rétegek ennek alapján előállítják a kimeneti szekvenciát. Mindkét rétegben figyelemmechanizmus (attention mechanism) található, amely segítségével a modell súlyozza a bemenetek relevanciáját és a kimenetek előállításához szükséges információkat gyűjti.

Az Encoder rétegekben önmagukra figyelő (self-attention) mechanizmus található, amely a bemeneti szekvencia releváns részeit súlyozza. Ezen kívül a rétegekben előre haladó neurális hálózatok, maradék kapcsolatok (residual connections) és réteg normalizáció (layer normalization) lépések is megtalálhatóak.

A Decoder rétegekben szintén önmagukra figyelő mechanizmus és előre haladó neurális hálózat található, ezen kívül egy további figyelemmechanizmus is, amely az előző decoder rétegekből gyűjt információt. A ChatGPT kizárólag a Decoder réteget használja a szövegkimenetek generálásához.

A Transformer architektúra alapvető építőelemei a skálázott dot-product attention egységek, amelyekben az attention súlyokat a bemeneti tokenek között páronként számolják. A számítás során a softmax függvényt alkalmazzák, amely lehetővé teszi az effektív mátrixműveleteket.

A pozíciós kódolás biztosítja a tokenek relatív pozíciójának információját a szekvencián belül. Az encoder rétegek képesek a bemeneti szekvencia kétirányú feldolgozására, ami segít a poliszémia (többértelműség) kezelésében.