ChatGPT, come altri modelli della famiglia GPT, opera in una serie di passaggi per generare risposte basate su testo. Ecco una panoramica semplificata di come funziona ChatGPT:

Nota

Nel contesto di ChatGPT, un token di output si riferisce a un'unità di testo che il modello genera come parte della sua risposta.

Come determina ChatGPT la distribuzione di probabilità per generare il prossimo token di output?

ChatGPT determina la distribuzione di probabilità per generare il prossimo token di output utilizzando la sua architettura di rete neurale e i parametri pre-addestrati.
Proprio come ogni rete neurale, è addestrata su alcuni dati di addestramento per fornire risposte significative. Il processo di addestramento di ChatGPT consisteva in due fasi principali:

1. In primo luogo, ha subito una fase di pre-addestramento in cui è stato esposto a un enorme corpus di testi provenienti da internet. Durante questa fase, il modello ha appreso schemi linguistici, grammatica e conoscenze generali. Questo processo di pre-addestramento ha dotato ChatGPT di una comprensione ampia del linguaggio;

2. In secondo luogo, c'è stata una fase di fine-tuning. In questa fase, il modello è stato affinato su dataset specifici creati da OpenAI. Questi dataset includevano dimostrazioni di comportamento corretto e confronti per classificare diverse risposte. Il fine-tuning ha aiutato a personalizzare il comportamento del modello, rendendolo più adatto a generare risposte sicure e coerenti in un contesto conversazionale. La combinazione di pre-addestramento e fine-tuning ha contribuito alle capacità e al comportamento di ChatGPT.