Chat GPT și Viitorul Inteligenței Artificiale
Într-o lume în care tehnologia evoluează într-un ritm amețitor, chat GPT (Generative Pre-trained Transformer) reprezintă un punct de cotitură în dezvoltarea inteligenței artificiale. Acesta nu doar că schimbă modul în care interacționăm cu mașinile, dar și deschide noi orizonturi în automatizarea și personalizarea comunicării digitale. Importanța chat GPT în viitorul inteligenței artificiale nu poate fi subestimată, având potențialul de a revoluționa diverse sectoare, de la asistență clienți la educație și dincolo de acestea.
Articolul de față își propune să exploreze diferitele fațete ale chat GPT, începând cu o prezentare generală a tehnologiei, metodelor de antrenare și limitațiile sale. De asemenea, va aborda modul în care interacțiunile cu utilizatorii și feedback-ul acestora contribuie la îmbunătățirea continuă a sistemului. Pe măsură ce privim spre viitor, vom discuta despre dezvoltările anticipate în domeniul inteligenței artificiale facilitate de chat GPT, oferind o viziune asupra modului în care acesta ar putea modela evoluția interacțiunii uman-mașină.
Prezentare generală a ChatGPT (Overview of ChatGPT)
Ce este ChatGPT?
ChatGPT este un chatbot de inteligență artificială (AI) care utilizează procesarea limbajului natural pentru a crea dialoguri conversaționale umanoide. Acest model de limbaj poate răspunde la întrebări și poate compune diverse tipuri de conținut scris, inclusiv articole, postări pe rețelele sociale, eseuri, coduri și emailuri 10 11 12 14 15. ChatGPT este o formă de AI generativă, un instrument care permite utilizatorilor să introducă prompturi pentru a primi imagini, texte sau videoclipuri umanoide, create de AI 11 14 15. Asemănător cu serviciile de chat automate de pe site-urile de asistență pentru clienți, persoanele pot pune întrebări sau pot solicita clarificări răspunsurilor oferite de ChatGPT 11 14 15. GPT, care stă la baza acestui sistem, reprezintă acronimul pentru „Generative Pre-trained Transformer” și indică modul în care ChatGPT procesează cererile și formulează răspunsuri 11 14 15.
Origine și scop
OpenAI, o companie de cercetare în domeniul inteligenței artificiale, a creat ChatGPT și l-a lansat pe 30 noiembrie 2022. Compania a fost fondată de un grup de antreprenori și cercetători, inclusiv Elon Musk și Sam Altman, în 2015 10 11 12 14 15. OpenAI este susținută de mai mulți investitori, cel mai notabil fiind Microsoft 11 14 15. ChatGPT a fost dezvoltat pe baza unei serii proprii de modele transformator pre-antrenate generativ (GPT) și a fost finisat pentru aplicații conversaționale folosind o combinație de învățare supervizată și învățare prin întărire de la feedback uman 12.
Scopul principal al ChatGPT este de a genera text umanoid, care poate fi utilizat pentru o varietate de aplicații, cum ar fi chatbot-uri, crearea automată de conținut și traducerea limbajului 9. ChatGPT este creditat cu declanșarea boom-ului AI, care a condus la investiții rapide și continue și la o atenție publică sporită în domeniul inteligenței artificiale 12. Până în ianuarie 2023, a devenit cea mai rapidă aplicație software pentru consumatori din istorie, câștigând peste 100 de milioane de utilizatori și contribuind la creșterea valorii actuale a OpenAI, estimată la 86 de miliarde de dolari 12.
Metode de antrenament (Training Methods)
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Metoda Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) este folosită pentru a alinia modelele de limbaj mari la intențiile utilizatorilor. Aceasta implică antrenarea unui model de recompensă care evaluează răspunsurile generate de modelul de limbaj pe baza feedback-ului uman. În prima etapă, se colectează date de demonstrație și se antrenează o politică supervizată. De exemplu, labelerii pot participa la conversații, jucând rolul asistentului AI ideal și al utilizatorului, contribuind astfel la crearea setului de date pentru antrenament 16 18.
Următoarea etapă constă în colectarea datelor de comparație și antrenarea modelului de recompensă. Acest model de recompensă este dificil de proiectat, deoarece trebuie să transforme feedback-ul uman într-o funcție de scor care să reflecte preferințele umane. Prin urmare, în loc să se acorde scoruri individuale răspunsurilor, labelerii compară răspunsurile între ele, ceea ce reduce semnificativ biasul în anotări 16 18.
În ultima fază, se optimizează politica în funcție de modelul de recompensă folosind algoritmul de Reinforcement Learning Proximal Policy Optimization (PPO). Aceasta implică ajustarea fină a modelului de limbaj pentru a genera răspunsuri care maximizează scorurile acordate de modelul de recompensă. Acest proces de optimizare este continuu și iterează prin colectarea de noi date de comparație pentru a antrena un nou model de recompensă și a actualiza modelul politic 16 18.
Supervised Fine-Tuning
Supervised Fine-Tuning (SFT) este prima etapă în procesul de aliniere a modelelor de limbaj mari. Aceasta implică curățarea unui set de date compus din exemple de ieșiri de înaltă calitate ale modelului de limbaj, pe care ulterior modelul este direct antrenat. Scopul este ca modelul să învețe să reproducă stilul acestor exemple 20.
Procesul de SFT este simplu și eficient, utilizând obiectivul de predicție a următorului token, similar cu antrenamentul inițial al modelului. Diferența majoră constă în datele utilizate; în timp ce antrenamentul inițial folosește un corpus masiv de date textuale brute, SFT folosește un set de date supervizat de ieșiri de înaltă calitate ale modelului. În fiecare iterație de antrenament, se selectează câteva exemple din acest set, pe care modelul le folosește pentru a se auto-optimiza 20.
Deși SFT este un proces relativ ieftin și simplu, cercetările recente indică faptul că beneficii suplimentare semnificative pot fi obținute prin aplicarea ulterioară a RLHF. Acest lucru demonstrează că, deși SFT poate alinia eficient modelele la instrucțiunile utilizatorilor, integrarea feedback-ului uman prin RLHF aduce îmbunătățiri suplimentare în termeni de utilitate și siguranță 20.
Limitările ChatGPT (ChatGPT’s Limitations)
Răspunsuri incorecte sau fără sens
Unul dintre aspectele critice ale limitărilor ChatGPT este tendința de a produce răspunsuri care pot părea plauzibile, dar sunt incorecte sau irelevante. De exemplu, ChatGPT poate genera informații fictive sau poate face salturi logice care nu sunt ancorate în realitate, ceea ce poate duce la furnizarea de răspunsuri înșelătoare 30. Acest comportament poate fi problematic, mai ales când utilizatorii se bazează pe răspunsurile primite pentru luarea deciziilor informate.
Sensibilitate la formularea intrărilor
ChatGPT este deosebit de sensibil la modul în care întrebările sau comenzile sunt formulate. Modificări minore în formularea unei întrebări pot duce la răspunsuri complet diferite. Această sensibilitate poate cauza probleme, deoarece modelul poate genera răspunsuri care, deși tehnic corecte, nu abordează întrebarea intenționată 30. De exemplu, dacă intrările sunt vagi sau ambigue, ChatGPT poate avea dificultăți în a oferi răspunsuri precise și relevante 28.
Răspunsuri verbose
O altă limitare observată în comportamentul ChatGPT este tendința de a produce răspunsuri verbose care pot include repetiții sau informații nerelevante pentru utilizator. Aceasta poate fi o problemă în special când utilizatorii doresc răspunsuri concise și la obiect. De exemplu, în cazul utilizării GPT-4, utilizatorii au observat că răspunsurile pot fi prea lungi sau pot include o cantitate excesivă de informații care nu sunt direct legate de întrebarea pusă 25 31.
Aceste limitări subliniază importanța formulării precise a prompturilor și a ajustării setărilor de răspuns pentru a optimiza performanța ChatGPT în funcție de nevoile specifice ale utilizatorilor. În plus, ele punctează necesitatea continuării dezvoltării și îmbunătățirii tehnologiilor de inteligență artificială pentru a aborda aceste provocări.
Interacțiuni cu utilizatorul și feedback
Mecanisme de feedback
Feedback mechanisms are integral to enhancing the performance and accuracy of ChatGPT. Users provide essential data through their interactions, which is crucial for identifying and rectifying errors or biases in responses. Direct feedback collection methods include in-app feedback buttons, surveys, and direct communication channels like email or social media, allowing users to report errors or suggest improvements 41. These direct lines of communication not only help in pinpointing specific areas where the AI excels or needs improvement but also foster a more user-centric development approach.
Indirect feedback mechanisms also play a crucial role. Analyzing usage patterns, response ratings, and engagement metrics helps infer areas for improvement. Machine learning algorithms process this data to identify trends, common issues, and user behavior patterns, providing insights that direct feedback might not capture. Community forums and developer platforms further support this by offering spaces for more technical feedback and discussions, which are invaluable for continuous AI enhancement 41.
Implementare iterativă
The iterative deployment of ChatGPT involves a structured process where feedback leads to actionable improvements. This process includes tracking, implementing, and testing changes based on user input, ensuring that the AI evolves in alignment with user needs and expectations 41. Managing different versions of ChatGPT to test new features and improvements in controlled environments is crucial before these are rolled out to the broader user base.
For instance, in tasks like content creation or editing, the AI initially drafts content in a basic form and then revises it to match specific content requirements based on user feedback. Through repeated iterations, the AI refines its responses, increasingly aligning with the desired outcomes. This capability demonstrates ChatGPT’s adaptability and learning potential, making it an invaluable tool for various applications 38 39.
By incorporating a variety of feedback mechanisms and maintaining an iterative development cycle, ChatGPT continuously improves, ensuring its relevance and effectiveness in meeting the evolving demands of its users.
Evoluții viitoare
Îmbunătățiri continue
OpenAI continuă să rafineze ChatGPT, concentrându-se pe creșterea conștientizării contextuale a modelului. Acest lucru va îmbunătăți semnificativ capacitatea sa de a răspunde în timp real și de a interacționa mai eficient. Aceste inovații reflectă progresele așteptate în domeniul inteligenței artificiale 51. În afara serviciului pentru clienți, există planuri de a utiliza ChatGPT pentru instruire și integrare. Imaginați-vă noii angajați interacționând cu un AI, învățând protocoalele companiei și adresându-și întrebările instantaneu, exemplificând potențialul transformativ al inteligenței artificiale în educație 51.
Contribuția utilizatorului la îmbunătățirea modelului
Mecanismele de feedback sunt esențiale pentru îmbunătățirea performanței și acurateței ChatGPT. Utilizatorii furnizează date esențiale prin interacțiunile lor, care sunt cruciale pentru identificarea și corectarea erorilor sau a biasurilor din răspunsuri. Metodele directe de colectare a feedback-ului includ butoane de feedback în aplicație, sondaje și canale de comunicare directă, cum ar fi emailul sau rețelele sociale, permițând utilizatorilor să raporteze erori sau să sugereze îmbunătățiri 41. Aceste linii directe de comunicare nu doar că ajută la identificarea zonelor specifice unde AI excellează sau are nevoie de îmbunătățiri, dar și promovează o abordare mai centrată pe utilizator în dezvoltarea tehnologiei.
Mecanismele indirecte de feedback joacă, de asemenea, un rol crucial. Analizarea modelelor de utilizare, evaluările răspunsurilor și metricile de angajament ajută la inferența zonelor de îmbunătățire. Algoritmii de învățare automată procesează aceste date pentru a identifica tendințe, probleme comune și modele de comportament ale utilizatorilor, oferind perspective pe care feedback-ul direct nu le-ar putea capta. Forumurile comunitare și platformele pentru dezvoltatori sprijină acest proces prin oferirea de spații pentru feedback tehnic și discuții, care sunt neprețuite pentru îmbunătățirea continuă a AI 41.
Prin incorporarea unei varietăți de mecanisme de feedback și menținerea unui ciclu de dezvoltare iterativ, ChatGPT se îmbunătățește continuu, asigurându-și relevanța și eficacitatea în satisfacerea cerințelor în evoluție ale utilizatorilor săi.
Concluzie
Reflectând asupra traseului parcurs și a informațiilor detaliate explicite în acest articol, este evident că Chat GPT și dezvoltările viitoare în sfera inteligenței artificiale deschid noi posibilități nesfârșite pentru interactiunea uman-mașină și automatizarea inteligentă. Aprofundarea limitărilor actuale, împreună cu eforturile de optimizare prin feedback-ul utilizatorilor, subliniază nu numai capacitatea adaptativă a ChatGPT, dar și contribuția essentială a utilizatorilor în evoluția continuă a tehnologiei AI. Consolidarea modelului printr-o conștientizare contextuală îmbunătățită și mecanisme de feedback eficiente anticipează un viitor în care ChatGPT va deveni și mai integrat și relevant în diverse domenii de aplicare.
În final, importanța acestui moment în evoluția inteligenței artificiale este indiscutabilă, totodată generând o bază solidă pentru inovații ulterioare în domeniu. Abordarea bazată pe feedback și adaptabilitatea acestui sistem nu numai că răspunde nevoilor actuale, dar pregătește și terenul pentru avansări semnificative în viitor. Prin continuarea cercetării și a dezvoltării, Chat GPT are potențialul de a remodela aspecte fundamentale ale vieții cotidiene și ale modului în care interacționăm digital, evidențiind rolul crucial al inteligenței artificiale în propulsarea inovației tehnologice.
Referințe
[1] – https://luxe.croud.com/en-gb/insights/the-future-of-ai-an-introduction-to-chat-gpt/
[2] – https://whiteboardlabs.com.au/index.php/courses-details/the-future-of-technology-intro-to-ai-chat-gpt-and-iot
[3] – https://www.advancedinstaller.com/chat-gpt-ai-in-application-packaging.html
[4] – https://joshbersin.com/2023/01/understanding-chat-gpt-and-why-its-even-bigger-than-you-think/
[5] – https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT
[6] – https://jestor.com/blog/a-i/understanding-chat-gpt-how-does-it-work-and-what-can-it-do/
[7] – https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT
[8] – https://www.techopedia.com/definition/34933/chatgpt
[9] – https://www.britannica.com/technology/ChatGPT
[10] – https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/19/a-short-history-of-chatgpt-how-we-got-to-where-we-are-today/
[11] – https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT
[12] – https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
[13] – https://ryankmetz.medium.com/understanding-ai-and-chatgpt-4753c8a0eac9
[14] – https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT
[15] – https://www.zdnet.com/article/what-is-chatgpt-and-why-does-it-matter-heres-everything-you-need-to-know/
[16] – https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/how-does-chatgpt-work-from-pretraining-to-rlhf/
[17] – https://medium.com/@zaiinn440/reinforcement-learning-from-human-feedback-rlhf-empowering-chatgpt-with-user-guidance-95858592fdbb
[18] – https://huyenchip.com/2023/05/02/rlhf.html
[19] – https://www.youtube.com/watch?v=NXevvEF3QVI
[20] – https://cameronrwolfe.substack.com/p/understanding-and-using-supervised
[21] – https://www.assemblyai.com/blog/how-chatgpt-actually-works/
[22] – https://www.assemblyai.com/blog/how-chatgpt-actually-works/
[23] – https://dida.do/blog/chatgpt-reinforcement-learning
[24] – https://www.reddit.com/r/reinforcementlearning/comments/103mboc/reinforcement_learning_in_chatgpt/
[25] – https://community.openai.com/t/chatgpt-4-shows-very-bad-and-incomplete-responses/261527
[26] – https://skimai.com/common-issues-with-chatgpt/
[27] – https://community.openai.com/t/chatgpt-is-not-responding-to-prompts/671804
[28] – https://community.openai.com/t/chatgpt-being-overly-sensitive/556216
[29] – https://community.openai.com/t/how-to-prevent-chatgpt-from-answering-questions-that-are-blacklisted-sensitive/396359
[30] – https://www.linkedin.com/pulse/disadvantages-chatgpt-sachin-mahida
[31] – https://community.openai.com/t/chatgpt-4-shows-very-bad-and-incomplete-responses/261527
[32] – https://andrewchen.com/ai-verbose-repetition-sorry/
[33] – https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1742uj9/adding_verbosity_levels_to_chatgpt_response/
[34] – https://medium.com/the-research-nest/feedback-loops-with-chatgpt-bdd134e07a68
[35] – https://elearningindustry.com/enhancing-elearning-with-effective-feedback-mechanisms-with-chatgpt
[36] – https://www.techopedia.com/how-your-feedback-transforms-lms-like-chatgpt
[37] – https://moalsaedi.medium.com/iterative-requirements-for-better-chatgpt-results-e3ace1cfab60
[38] – https://www.mxmoritz.com/article/using-chatgpt-iteratively-like-an-ai-agent/
[39] – https://www.embeddedrelated.com/showarticle/1534.php
[40] – https://www.techopedia.com/how-your-feedback-transforms-lms-like-chatgpt
[41] – https://618media.com/en/blog/chatgpt-4-feedback-improving-with-user-input/
[42] – https://bamf.com/customer-feedback-with-chatgpt-heres-how-to-enhance-your-customer-experience/
[43] – https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
[44] – https://medium.com/@kanerika/chatgpt-4o-vs-previous-versions-whats-new-and-improved-d1f64d482760
[45] – https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/chatgpt-is-getting-this-major-improvement-heres-how-it-will-help-users/articleshow/109215758.cms
[46] – https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10623159/
[47] – https://www.linkedin.com/pulse/enhancing-knowledge-chatgpt-comprehensive-guide-maurice-bretzfield-tj8wc
[48] – https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10233444/
[49] – https://mesopotamian.press/journals/index.php/CyberSecurity/article/view/33
[50] – https://www.researchgate.net/publication/367569256_ChatGPT_Future_Directions_and_Open_possibilities
[51] – https://www.tdk.com/en/tech-mag/past-present-future-tech/what-is-chat-gpt
[52] – https://www.tdk.com/en/tech-mag/past-present-future-tech/what-is-chat-gpt
[53] – https://medium.com/@poonamvatsalya/future-of-chatgpt-ai-expectations-and-timeline-13ef553beb
[54] – https://novaapp.ai/blog/future-of-chatgpt-communication
[55] – https://www.researchgate.net/publication/367106604_The_Benefits_and_Challenges_of_ChatGPT_An_Overview
[56] – https://capstone.capilanou.ca/2024/02/12/computers-vs-humans-an-analysis-of-the-challenges-of-chat-gpt-in-educational-settings/
[57] – https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266734522300024X
Laivindur - A New Perspective 