ChatGPT stupisce le persone con risposte straordinariamente dettagliate e ben articolate a diverse domande che spaziano dalla biologia alla storia fino alle curiosità sulla cultura pop.
Questa capacità di sintetizzare risposte coerenti è alimentata dall’acquisizione di enormi conoscenze durante la formazione preliminare: oltre cento miliardi di parole da siti Web, libri e altro ancora.
In questo post, spiegheremo come l'esposizione a enormi set di dati consenta anche la sintesi della conoscenza ChatGPTle capacità di ragionamento.
Obiettivo pre-formazione: acquisizione di conoscenze
ChatGPT deve la sua ampia base di conoscenze alla vastità del testo consumato durante la preformazione – Ordini di grandezza in più di dati rispetto ai modelli linguistici precedenti.
Ciò espone il modello a una vasta gamma di argomenti attraverso:
- Estrazione di dettagli chiave e relazioni da miliardi di pagine web
- Importazione di testo completo da oltre 50,000 libri che abbracciano generi diversi
- Analizzare le complessità di diversi articoli e mezzi scritti
L'ampiezza risultante lo consente ChatGPT sintetizzare le risposte attingendo da una base di conoscenze eccezionalmente ampia.
Anche gli argomenti di nicchia spesso hanno esempi rilevanti all’interno dei dati di formazione da cui estrapolare.
Adattamenti architettonici per il ragionamento
Naturalmente, il semplice recupero di informazioni fattuali non è sufficiente: il vero ragionamento richiede un'applicazione contestuale piuttosto che un elenco casuale di curiosità.
Ecco perché accanto alla scala si affiancano le innovazioni architettoniche ChatGPT per sintetizzare logicamente risposte coerenti e significative:
- Gli obiettivi di modellazione del linguaggio causale promuovono la comprensione della causalità
- La formazione all’autocoerenza evita palesi contraddizioni
- Gli aumenti di memoria tengono traccia dei dialoghi precedenti per coerenza
Combinati, questi meccanismi si radicano ChatGPTdella conoscenza della logica - consentendo risposte formulate in modo sensato anche su argomenti non familiari.
Il modello mostra le effettive capacità di ragionamento piuttosto che la semplice previsione del linguaggio.
Espansione continua della conoscenza
Guardando avanti, OpenAI continua rapidamente ad espandersi ChatGPTattraverso la continua formazione preliminare sui nuovi dati.
Le aggiunte recenti riguardano argomenti come COVID-19, Web3, ricerca sulla sicurezza dell'intelligenza artificiale e altro ancora, contribuendo a mantenere aggiornate le risposte.
La capacità di assimilare in modo efficiente le informazioni emergenti illustra i vantaggi di scala dei modelli di base. ChatGPT assimila i nuovi dati meglio dell’intelligenza artificiale più ristretta.
Poiché l’ampiezza del set di dati supera i trilioni di parole, ci si aspetta che le capacità di conoscenza raggiungano nuovi traguardi. Tuttavia, evitare un’eccessiva fiducia nelle risposte rimane una sfida continua.
Per quanto applicata in modo responsabile, un’ampia sintesi della conoscenza potrebbe consentire ChatGPT per assistere le persone in modi estremamente benefici. Il potenziale rimane vasto.