Werkprincipes van ChatGPT

ChatGPT, net als andere modellen in de GPT-familie, werkt in een reeks stappen om tekstgebaseerde antwoorden te genereren. Hier is een vereenvoudigde uitleg van hoe ChatGPT werkt:

Opmerking

In de context van ChatGPT verwijst een outputtoken naar een eenheid van tekst die het model genereert als onderdeel van zijn antwoord.

Hoe bepaalt ChatGPT de waarschijnlijkheidsverdeling om het volgende outputtoken te genereren?

ChatGPT bepaalt de waarschijnlijkheidsverdeling voor het genereren van het volgende outputtoken met behulp van zijn neurale netwerkarchitectuur en voorgetrainde parameters.
Net als elk neuraal netwerk is het getraind op enkele trainingsgegevens om zinvolle antwoorden te geven. Het trainingsproces van ChatGPT bestond uit twee hoofdfasen:

1. Ten eerste onderging het een pre-trainingsfase waarin het werd blootgesteld aan een enorme corpus van tekst van het internet. Het model leerde taalpatronen, grammatica en algemene kennis tijdens deze fase. Dit pre-trainingsproces voorzag ChatGPT van een brede taalbegrip;

2. Ten tweede was er een fine-tuning fase. In deze fase werd het model verfijnd op specifieke datasets die door OpenAI zijn gemaakt. Deze datasets bevatten demonstraties van correct gedrag en vergelijkingen om verschillende antwoorden te rangschikken. Fine-tuning hielp het gedrag van het model aan te passen, waardoor het geschikter werd voor het genereren van veilige en coherente antwoorden in een conversatiecontext. De combinatie van pre-training en fine-tuning droeg bij aan de capaciteiten en het gedrag van ChatGPT.