Entenda como funciona o chatGPT e suas limitações

O ChatGPT é o mais recente modelo de idioma do OpenAI e representa uma melhoria significativa em relação ao seu antecessor GPT-3. Da mesma forma que muitos modelos de idiomas grandes, o ChatGPT é capaz de gerar texto em uma ampla gama de estilos e para fins diferentes, mas com precisão, detalhe e coerência notavelmente maior. Ele representa a próxima geração na linha de grandes modelos de idiomas da OpenAI e foi projetada com um forte foco em conversas interativas.

Os criadores usaram uma combinação de aprendizado supervisionado e aprendizado de reforço para ajustar o ChatGPT, mas é o componente de aprendizado de reforço especificamente que torna o ChatGPT único. Os criadores usam uma técnica específica chamada Aprendizagem de Reforço com o Feedback Humano (RLHF), que usa feedback humano no ciclo de treinamento para minimizar resultados prejudiciais, invertidos e/ou tendenciosos.

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Entenda como funciona o chatGPT e suas limitações. Créditos da imagem: DW/Reprodução

Capacidade vs alinhamento em grandes modelos de linguagem

No contexto do aprendizado de máquina, o termo capacidade refere -se à capacidade de um modelo de executar uma tarefa ou conjunto específico de tarefas. A capacidade de um modelo é normalmente avaliada por quão bem é capaz de otimizar sua função objetiva, a expressão matemática que define o objetivo do modelo.

Por exemplo, um modelo projetado para prever os preços do mercado de ações pode ter uma função objetiva que mede a precisão das previsões do modelo. Se o modelo for capaz de prever com precisão o movimento dos preços das ações ao longo do tempo, consideraria -se ter um alto nível de capacidade para esta tarefa.

O alinhamento, por outro lado, está preocupado com o que realmente queremos que o modelo faça versus o que está sendo treinado para fazer. Ele faz a pergunta “Essa função objetiva é consistente com nossas intenções?” e refere -se à medida em que os objetivos e o comportamento de um modelo se alinham aos valores e expectativas humanas.

Para um exemplo concreto simples, digamos que treinamos um classificador de pássaros para classificar os pássaros como “pardais” ou “robins” e usamos perda de log (que mede a diferença entre a distribuição de probabilidade prevista do modelo e a verdadeira distribuição) como o treinamento Objetivo, mesmo que nosso objetivo final seja uma alta precisão de classificação.

O modelo pode ter baixa perda de log, ou seja, a capacidade do modelo é alta, mas baixa precisão no conjunto de testes. De fato, a perda de log não está perfeitamente correlacionada com a precisão das tarefas de classificação. Este é um exemplo de desalinhamento, onde o modelo é capaz de otimizar o objetivo do treinamento, mas pouco alinhado com nosso objetivo final.

Modelos de idiomas grandes, como o GPT-3, são treinados em grandes quantidades de dados de texto da Internet e são capazes de gerar texto semelhante ao humano, mas nem sempre podem produzir saída consistente com expectativas humanas ou valores desejáveis. De fato, sua função objetiva é uma distribuição de probabilidade sobre sequências de palavras (ou seqüências de token) que lhes permite prever qual está a próxima palavra em uma sequência (mais detalhes sobre isso abaixo).

Em aplicações práticas, no entanto, esses modelos têm como objetivo executar alguma forma de trabalho cognitivo valioso, e há uma clara divergência entre a maneira como esses modelos são treinados e a maneira como gostaríamos de usá -los.

Embora uma máquina calculada distribuição estatística das sequências de palavras possa ser matematicamente falando, uma escolha muito eficaz para modelar a linguagem, nós, como humanos Este processo. Isso pode ser um problema quando os modelos de idiomas são usados em aplicativos que exigem um alto grau de confiança ou confiabilidade, como sistemas de diálogo ou assistentes pessoais inteligentes.

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As limitações do chatGPT

Embora esses modelos poderosos e complexos treinados em grandes quantidades de dados tenham se tornado extremamente capazes nos últimos anos, quando usados em sistemas de produção para facilitar a vida humana, eles geralmente ficam aquém desse potencial. O problema de alinhamento em grandes modelos de linguagem normalmente se manifesta como:

• Falta de utilidade: não seguir as instruções explícitas do usuário.
• Alucinações: Modelo comprovando fatos não históricos ou errados.
• Falta de interpretabilidade: é difícil para os seres humanos entender como o modelo chegou a uma decisão ou previsão específica.
• Gerando saída tendenciosa ou tóxica: um modelo de idioma que é treinado em dados tendenciosos/tóxicos pode reproduzir isso em sua saída, mesmo que não tenha sido explicitamente instruído a fazê -lo.

Créditos do texto: AssemblyAI

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