Rođenje razgovornog uma

Povijest i razvoj
– ChatGPT je konverzacijski sustav razvijen od OpenAI temeljen na seriji generativnih velikih jezičnih modela (LLM). Prva široko dostupna verzija ChatGPT-a lansirana je krajem 2022. temeljem GPT-3.5 arhitekture; kasnije su uvedene naprednije varijante temeljene na GPT-4 i optimiziranim izvedenicama (npr. „Turbo“ implementacije). Razvoj je kombinirao široko predtrenirane autoregresivne modele s nadzorovanim i povratnim učenjem od ljudi.

Arhitektura i temeljni principi
– Jezgrena arhitektura: transformeri i mehanizam pozornosti (attention). Model uči reprezentacije tokena i predviđa sljedeći token u nizu (next-token prediction), što omogućuje generiranje koherentnog teksta u nizu izvedbi.
– Tokenizacija: ulazni tekst se razlaže na diskretne jedinice (tokeni). Generiranje izlaza zasniva se na vjerojatnostima nad tim tokenima.
– Kontrolne postavke: hiperparametri poput temperature i top-p filtriranja utječu na raznolikost i determinističnost odgovora.

Trening i fino podešavanje
– Predtreniranje: modeli se treniraju na velikim skupovima podataka koji uključuju web-stranice, knjige, kod i druge tekstualne izvore kako bi stekli široko jezično znanje.
– Nadzorovano fino podešavanje: ljudski anotatori daju primjere željenih odgovora kojima se model dodatno trenira da slijedi upute.
– Učenje iz povratnih informacija ljudi (RLHF): koristi se za prilagodbu ponašanja modela kada se primjenjuju nagrade i optimizacija politike (npr. PPO) za favoriziranje korisnih i sigurnih odgovora.

Sposobnosti i primjene
– Konverzacijska interakcija: održavanje konteksta kroz više okretaja razgovora, odgovaranje na pitanja, davanje objašnjenja.
– Generiranje sadržaja: sažeci, kreativno pisanje, uređivanje teksta, prijevodi.
– Programiranje i pomoć u kodiranju: objašnjenja, generiranje fragmenata koda, ispravljanje grešaka.
– Multimodalne proširenja: neke izvedenice podržavaju rad s ulazom u obliku slike ili drugih modaliteta (ovisno o verziji).
– Integracije: dostupno preko web sučelja, mobilnih aplikacija, API-ja i proširenja (pluginova) za povezivanje s vanjskim uslugama.

Ograničenja i rizici
– Nepravilnosti u točnosti (hallucinacije): model može generirati uvjerljivo, ali netočno ili izmišljeno sadržaje.
– Osjetljivost na prompt: formulacija upita znatno utječe na kvalitetu i smjer odgovora.
– Pristranosti i neželjeni sadržaj: treniranje na velikim javnim skupovima podataka može uvesti kulturne i društvene pristranosti.
– Privatnost i sigurnost podataka: korištenje osobnih ili povjerljivih podataka u razgovorima nosi rizik zadržavanja ili neadekvatne obrade podataka, ovisno o politici pružatelja usluge.

Mjere sigurnosti i regulacija
– Tehničke mjere uključuju moderacijske filtre, sustave za otkrivanje štetnog sadržaja i ograničenja pristupa određenim sposobnostima.
– Organizacijski pristupi uključuju politike upotrebe, ljudsku reviziju i istraživanja usmjerena na smanjenje neželjenih ponašanja.
– Javne rasprave i regulatorni prijedlozi usmjeravaju se na transparentnost, odgovornost i standarde procjene rizika velikih modela.

Tehnička i infrastrukturna napomena
– Inference zahtijeva značajan računalni kapacitet; komercijalne instance obično koriste GPU-ove ili TPU-ove i optimizirane izvedbe za smanjenje latencije i troškova.
– Kratkotrajna i dugoročna usklađenost modela predmet su aktivnog istraživanja, uključujući metode za praćenje, vodanje porekla sadržaja i dokazivanje pouzdanosti.

Zaključna zapažanja
– ChatGPT predstavlja primjenu velikih jezičnih modela fokusiranu na razgovor, kombinirajući napredne tehnike predtreniranja i ljudskog prilagođavanja. Njegova vrijednost leži u širokom spektru korisničkih scenarija, ali istovremeno zahtijeva kontinuirani nadzor zbog ograničenja u točnosti i rizika povezanih s primjenom.

Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.

4