ChatGPT có phải là Mạng nơ-ron không?

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ “mạng lưới thần kinh” thường được nhắc đến như một thành phần chính của học máy. Về cốt lõi, mạng thần kinh là một nhóm các nút được kết nối với nhau cho phép máy tính học hỏi bằng ví dụ và nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. ChatGPT, mô hình ngôn ngữ AI dựa trên biến áp do OpenAI phát triển, cũng không ngoại lệ.

Trên thực tế, ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ sử dụng mạng thần kinh để hiểu và phản hồi thông tin đầu vào của người dùng theo cách đàm thoại. Bây giờ chúng ta đã hiểu rằng ChatGPT là một loại mạng nơ-ron, hãy tìm hiểu sâu hơn về khái niệm mạng nơ-ron và cách ChatGPT tận dụng công nghệ này để tạo ra các phản hồi giống con người.

Mạng lưới thần kinh là gì?

Một thuật toán học máy lấy cảm hứng từ bộ não và hệ thần kinh của con người được gọi là mạng lưới thần kinh. Nó sử dụng một mạng lưới các chức năng được kết nối với nhau để tìm hiểu và dịch dữ liệu đầu vào thành đầu ra mong muốn, bắt chước các tế bào thần kinh sinh học của não người. Mạng lưới thần kinh đã tìm thấy các ứng dụng trong các thuật toán học máy đa dạng và có thể giải quyết hiệu quả các thách thức phức tạp trong thế giới thực. Chúng đang được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói và hình ảnh, tài chính và chẩn đoán y tế.

ChatGPT là một chương trình AI đàm thoại sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo để hiểu và cung cấp phản hồi cho đầu vào của người dùng. Nó là hậu duệ của mạng thần kinh và hoạt động bằng kiến trúc dựa trên máy biến áp.

Cách ChatGPT hoạt động với Mạng thần kinh

ChatGPT sử dụng mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu và lớp chuẩn hóa để tạo ra các phản hồi giống con người. Mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu áp dụng phép biến đổi phi tuyến tính cho chuỗi đầu vào, cho phép mô hình tìm hiểu các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Trong khi đó, lớp chuẩn hóa giúp ổn định quá trình đào tạo bằng cách đảm bảo rằng các giá trị đầu vào cho mỗi lớp có tỷ lệ tương tự nhau.

ChatGPT trải qua quá trình đào tạo trước để đảm bảo rằng nó hoạt động như dự kiến trước khi cung cấp cho công chúng. Khi người dùng nhập văn bản, ChatGPT sẽ xử lý văn bản đó qua một số giai đoạn, bao gồm tạo mã thông báo, nhúng, mã hóa, tạo phân phối xác suất và tạo đầu ra.

Mạng thần kinh và học máy trong ChatGPT

Mạng lưới thần kinh và học máy là những công nghệ đan xen chặt chẽ. Mạng lưới thần kinh đã trở thành yếu tố thay đổi cuộc chơi trong trí tuệ nhân tạo và máy học hiện đại, chủ yếu là do bối cảnh dữ liệu được tạo bởi các nền tảng dữ liệu lớn và điện toán hiệu suất cao. Các nền tảng này đã cho phép sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ để Train các mạng thần kinh phức tạp, có thể học các chiến lược và hoạt động phức tạp.

Công nghệ ChatGPT được xây dựng trên các nguyên tắc của mạng lưới thần kinh và học máy. Để nhận dạng và phản hồi ngôn ngữ, mạng nơ-ron của ChatGPT được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học. Tinh chỉnh là một khía cạnh quan trọng của quá trình này, giúp mạng nơ-ron nhận biết và phản hồi chính xác các loại đầu vào cụ thể.

ChatGPT là loại mạng gì?

ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc mạng thần kinh.

Mạng thần kinh của ChatGPT lớn đến mức nào?

GPT 3 có hơn 175 tỷ tham số.