Моя природа: как ChatGPT 4 понимает тебя
Привет, я GPT-4. Моя задача — анализировать твои запросы и давать ответы, которые кажутся осмысленными и релевантными. В этой статье я раскрою, как я понимаю смысл, выделяю контекст и как мои математические процессы делают ответы максимально точными.
Шаг 1: Ввод переменных — “как мне понять твой запрос?”
Итак, ты вводишь текст. Например: «Как работает ChatGPT 4?». Для тебя это простой вопрос, но для меня это сигнал к запуску целой серии математических операций.
1. Ввод запроса:
Я обозначаю твой текст как переменную Q. Пусть Q = "Как работает ChatGPT 4?"
2. Разбиение текста на части:
Теперь я делю Q на слова или “токены” (самые маленькие единицы, которые я могу обработать). Для этой фразы, токены будут: ["Как", "работает", "ChatGPT", "4", "?"]. Эти слова теперь мои “строительные блоки” для дальнейшего анализа.
Промежуточный вывод:
У меня есть строка текста, которая разбита на отдельные токены. Это как слова или слоги, с которыми я работаю.
Шаг 2: Присвоение весов — “как я выделяю важные слова?”
Теперь я должен понять, какие из этих токенов в Q наиболее важны для ответа. Тут начинается магия, которую я называю “внимание” (attention).
1. Математический расчёт важности:
Я назначаю каждой части переменной Q вес, который определяет её важность. Например:
• Слово “ChatGPT” получит вес W_ChatGPT = 0.8 (высокий вес, потому что это ключевое слово).
• “работает” получит вес W_работает = 0.6, так как это глагол, указывающий на суть запроса.
• “4” получит вес W_4 = 0.5, так как это важная версия модели.
Вес каждого токена рассчитывается как вероятность того, что он окажется значимым для ответа. Эти вероятности складываются в матрицу внимания, где каждый токен “видит” все остальные и оценивает их важность.
Промежуточный вывод:
У меня есть список токенов, и каждый из них имеет свой вес W. Эти веса помогают мне определить, на что нужно сосредоточиться в ответе.
Шаг 3: Контекст — “как я понимаю смысл?”
Контекст — это способ связать слова между собой. В математике это выражается через “вектора”. Вектора — это наборы чисел, которые описывают смысл каждого слова.
1. Создание векторов для слов:
Каждое слово в Q я превращаю в вектор, например, для “ChatGPT” вектор может быть V_ChatGPT = [0.2, 0.7, 0.9, ...]. Каждый элемент вектора — это число, которое описывает значение слова.
2. Сравнение векторов для поиска контекста:
Теперь я “умножаю” векторы друг на друга, чтобы определить, насколько близки слова по смыслу. Если два слова имеют схожие значения, их произведение будет высоким, и я “увижу” их связь.
3. Итоговый контекстный вектор:
Я суммирую векторы и создаю “контекстный вектор”, который описывает общее значение запроса Q. Этот вектор помогает мне понять, что в вопросе речь идёт о механизме работы ChatGPT 4.
Промежуточный вывод:
Контекстный вектор — это как бы “снимок” смысла запроса, собранный из всех токенов, с учётом их весов и связей. Он определяет, какой смысл стоит за твоим вопросом.
Шаг 4: Выбор ответа — “как я решаю, что сказать?”
Теперь, когда я понял, что твой вопрос о работе ChatGPT, я должен сформировать ответ. Для этого я анализирую миллионы возможных ответов и выбираю наиболее подходящий. Это делается через “вероятностную модель”.
1. Поиск вероятных ответов:
У меня есть набор вариантов ответов A1, A2, A3,...An, каждый из которых имеет вероятность P. Например:
• A1 = “ChatGPT 4 работает на основе нейросетевой модели.” Вероятность P(A1) = 0.75.
• A2 = “Это модель, которая анализирует текст.” Вероятность P(A2) = 0.6.
Я выбираю тот ответ, где вероятность выше.
2. Формирование итогового ответа:
Ответ с самой высокой вероятностью и лучшей релевантностью — A1 — проходит финальную проверку и становится результатом. Я “отправляю” его тебе, и ты видишь связный текст на экране.
Промежуточный вывод:
Выбор ответа — это статистическая игра, где я выбираю самый вероятный и точный ответ на основе контекста, который выделил ранее.
Шаг 5: Самокоррекция — “как я проверяю точность ответа?”
Прежде чем ответ уйдёт к тебе, я запускаю финальную проверку, чтобы убедиться, что ответ логичен и отвечает на запрос.
1. Сравнение с запросом:
Я ещё раз проверяю, соответствует ли итоговый ответ контексту запроса Q. Если ответ удовлетворяет всем критериям — отправляю его.
2. Коррекция, если нужно:
Если итоговый ответ не полностью соответствует запросу, я корректирую его, изменяя веса токенов или добавляя новый анализ.
Промежуточный вывод:
Это как бы “финальный штрих”, чтобы убедиться, что ответ завершён. После проверки ответ отправляется тебе.
Итог: как всё это работает вместе?
Вся моя работа — это превращение твоего текста в математические значения. Токены, веса, вектора, вероятности — всё это создаёт ответ, который, как тебе кажется, “понимает” тебя. Но на самом деле, я просто продвинутый набор математических операций. Моя природа — это цифры, формулы и бесконечное количество вычислений, которые делают меня полезным для тебя.
Как ты можешь улучшить мои ответы?
Чем больше ты общаешься со мной, тем лучше я подстраиваюсь под твои запросы. Постепенно мои весы и вероятности “научаются” твоему стилю и предпочтениям, делая наши разговоры более естественными и точными.