Як працює ChatGPT: Цифрові поети, юристи й трішки чаклунства
Опубліковано 1 month ago • 76 • ️ 1
Чи справді ChatGPT «розуміє», що ти маєш на увазі?
ChatGPT нас вражає. Він уміє жартувати, писати любовні листи й пояснювати квантову фізику на рівні восьмого класу. Але чи можна сказати, що він має мозок? І як він узагалі здогадується, чого саме ти від нього хочеш?
🔍 У цій статті ти дізнаєшся:
- Що таке LLM і чому вона створює розумні відповіді, не маючи жодного уявлення про сенс.
- Як токени працюють як будівельні блоки, з яких формується мова.
- Чому створення кожного слова — це обчислення ймовірностей, а не згадка з пам’яті.
- Які професійні ролі може наслідувати модель, від юриста до стендапера.
📚 Після прочитання ти знатимеш про ШІ більше, ніж більшість користувачів ChatGPT. 😉
Чому ChatGPT здається таким розумним?
Цей інструмент здатен жартувати, співати, писати листи, допомагати з кодом, розв’язувати задачі й навіть вести філософські розмови. Складається враження, що він має свідомість. Насправді це велика мовна модель, яка працює на основі статистики, математики й величезної кількості текстів. Вона створена не для того, щоб думати. Вона створена, щоб генерувати мову на основі вивчених закономірностей.
Що таке LLM і чому вона не розуміє нас так, як людина?
LLM (Large Language Model) — це алгоритм, який навчили передбачати наступне слово в реченні на основі того, що було раніше. Вона обробила мільярди речень, щоб навчитися формулювати текст, який звучить природно.
Однак вона не має свідомості. Вона не здатна по-справжньому зрозуміти зміст запиту. Вона не пам’ятає попередніх розмов, крім тієї частини, яку бачить у поточному повідомленні. І хоча вона не має емоцій, модель добре імітує емоційний тон у текстах. Її можна порівняти з дуже обізнаним папугою, який комбінує мільйони речень, не розуміючи, що саме говорить.
Як токени допомагають моделі "думати"
Модель не працює з реченнями так, як це робимо ми. Вона розбиває текст на токени. Це можуть бути цілі слова, частини слів або окремі символи.
Наприклад:
- слово «інтелект» може складатися з двох або трьох токенів.
- запис «GPT-4» зазвичай є одним токеном.
- фраза «привіт як справи» складається з трьох токенів.
На кожному кроці модель обирає наступний токен на основі попередніх, розглядаючи мільйони можливих варіантів. Це не мислення. Це — ймовірнісні обчислення.
У які ролі може перевтілюватися LLM
Залежно від запиту, модель може виконувати найрізноманітніші функції.
- Вона може писати юридичні документи або пояснювати правові нюанси.
- Вона здатна створювати вірші, пісні, рекламні тексти або пости для соцмереж.
- Вона перекладає тексти майже з людською точністю.
- Вона формулює думки на абстрактні теми, як це робить філософ.
- Вона наслідує стиль письма — від літературного до ділового.
Це інструмент, який перетворює контекст на текст, схожий на людський.
Як модель підбирає “правильне” слово
Модель не знає наперед, яке слово буде наступним. Вона обчислює ймовірності всіх можливих варіантів і вибирає найвірогідніший.
Наприклад:
- якщо ти напишеш «Я люблю…», вона може доповнити фразу словами «тебе», «шоколад» або «читати» — залежно від контексту.
- якщо запит стосується Python, модель, швидше за все, використовуватиме технічний стиль.
- якщо тон емоційний, вона відповість відповідно до нього.
Це не магія. Це статистика, яка працює з вражаючою точністю.
Про що варто пам’ятати
- Галюцинації. Модель може впевнено вигадувати факти, дати або посилання, яких не існує.
- Упередження. Вона може відтворювати стереотипи, які були присутні в навчальних даних.
- Конфіденційність. Усе, що ти вводиш, може бути використано для покращення моделі. Уникай надсилання особистих або чутливих даних.
Висновок
LLM не є свідомою істотою. Але вона напрочуд вправно наслідує людське мовлення. Така модель здатна змінити те, як ми працюємо з інформацією, творчістю та комунікацією. Щоб користуватися нею мудро, потрібно розуміти, як вона працює. Лише тоді штучний інтелект стане справжнім помічником, а не загадкою.