Как устроен ChatGPT? Полное погружение в принципы работы и спектр возможностей самой известной нейросети в мире. Стивен Вольфрам
Читать онлайн книгу.
ытку объяснить, как работает ChatGPT. В некотором смысле это история о технологиях. Но еще и разговор о науке и философии. И для того, чтобы рассказать эту историю, нам придется собрать воедино огромный спектр идей и открытий, сделанных на протяжении многих столетий.
Я сам с большим интересом и волнением наблюдаю, как вещи, которые так долго меня интересовали, объединяются в результате такого прогресса. Сложное поведение простых программ, погружение в суть языка и смыслообразования, а также практические возможности больших компьютерных систем – все это является частью истории ChatGPT.
ChatGPT основан на концепции нейронных сетей, составленной в 1940-х годах в качестве модели работы головного мозга. Я сам впервые спрограммировал нейронную сеть в 1983 году, но тогда ничего интересного из нее не вышло. Однако 40 лет спустя, когда у нас есть компьютеры, считающие в миллион раз быстрее, миллиарды страниц текста в интернете и целый ряд инженерных инноваций, ситуация совершенно иная. И, ко всеобщему удивлению, современная нейронная сеть, которая в миллиард раз больше созданной мной в 1983 году, способна делать то, что раньше считалось под силу только человеку, – генерировать осмысленный текст.
Эта книга, написанная вскоре после дебюта ChatGPT, состоит из двух частей. В первой объясняется, что такое ChatGPT и как ему удается выполнять сугубо человеческую работу по генерированию текста. Вторая посвящена вычислительным инструментам ChatGPT (выходящим за рамки человеческих возможностей) и сверхспособностям нашей системы Wolfram|Alpha в области вычисляемых знаний.
На момент написания книги прошло всего три месяца с запуска ChatGPT, и мы только начинаем понимать последствия этого события – как практические, так и интеллектуальные. Но пока ChatGPT служит напоминанием о том, что, несмотря на множество уже сделанных изобретений и открытий, сюрпризы всё еще возможны.
Что делает ChatGPT и почему это работает?
Он просто добавляет по одному слову за раз
Тот факт, что ChatGPT может автоматически генерировать текст, который выглядит так, словно написан человеком, поражает наше воображение. Большинство людей недоумевают, как чат-бот выполняет интеллектуальную работу, которая прежде считалась доступной исключительно человеку. Как он это делает? Моя цель – дать вам хотя бы общее представление о том, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, как ему удается так хорошо создавать то, что выглядит как осмысленный текст. Хочу сразу сказать, что я собираюсь сосредоточиться на общих принципах работы ChatGPT и, хотя буду упоминать некоторые технические детали, не стану в них углубляться. (Все, о чем я буду говорить, применимо и к другим большим языковым моделям, подобным ChatGPT.)
Первое, что нужно объяснить, – ChatGPT всегда пытается создать «разумное продолжение» любого текста, который у него есть на данный момент. Под словами «разумное продолжение» мы подразумеваем «то, что можно ожидать, исходя из того, что люди уже написали на миллиардах веб-страниц».
Итак, давайте предположим, что у нас есть предложение «Самое лучшее в ИИ – это его способность…». Представьте, что вы прочитываете миллиарды страниц текста, написанных людьми (скажем, веб-страницы в интернете и оцифрованные книги), и находите все аналогичные предложения, а затем смотрите, какое слово чаще всего встречается в них на месте многоточия. ChatGPT делает что-то подобное, за исключением того, что (как я объясню позже) он не просматривает тексты буквально – он ищет фрагменты, которые «совпадают по смыслу». Результатом его работы является список слов, которые логически могут следовать за основным словом, ранжированных по степени вероятности их присутствия в этом предложении:
Самое лучшее в ИИ – это его способность…
(англ. The best thing about AI is its ability to…)
…учиться (англ. learn) – 4,5 %
…предсказывать (англ. predict) – 3,5 %
…создавать (англ. make) – 3,2 %
…понимать (англ. understand) – 3,1 %
…делать (англ. do) – 2,9 %
Примечательно, что, когда ChatGPT пытается написать эссе, по сути он просто снова и снова спрашивает: «Учитывая текст на данный момент, каким должно быть следующее слово?» – и каждый раз добавляет это новое слово. (Точнее, он добавляет так называемый токен, который может быть и частью слова; именно поэтому ChatGPT иногда может «составлять новые слова». Но об этом позже.)
Итак, на каждом этапе ChatGPT создает список слов с указанием вероятности их присутствия на данном месте. Но какое из них нужно выбрать, например, для эссе? Можно предположить, что это должно быть слово с самым высоким рейтингом (то есть то, для которого определена самая высокая вероятность). Однако именно здесь ChatGPT начинает проявлять свои вуду-способности. Потому что по какой-то причине (возможно, однажды мы ее даже узнаем), если всегда будем выбирать слово с самым высоким рейтингом, мы получим очень гладенькое эссе без малейшего признака креативности (и которое будет слово в слово повторять множество других текстов). Но если мы наугад выбираем слова с более низким