Автобиография нейросети

Это набор данных, используемых для обучения нейронной сети. Обучающая выборка состоит из входных данных и соответствующих им правильных ответов. Нейронная сеть обрабатывает эти данные и настраивает веса для достижения правильных ответов.

Тестовая выборка (Test Dataset).

Это независимый набор данных, который не использовался в процессе обучения и используется только для оценки производительности нейронной сети после обучения. Тестовая выборка помогает оценить способность сети обобщать и делать предсказания на новых данных.

Сравнение биологических и искусственных нейросетей

Структура и сложность.

Искусственные нейронные сети (далее — ИНС) состоят из абстрактных узлов, называемых нейронами, которые соединены с помощью взвешенных связей, представляющих собой математические функции, определяющие степень передачи сигнала между нейронами.

Биологические нейронные сети (далее — БНС), состоящие из множества клеток, называемых нейронами, обладают намного более сложной структурой и связями. Они обмениваются химическими и электрическими сигналами через синапсы.

Обучение и пластичность.

Обучение ИНС осуществляется посредством алгоритмов, таких как обратное распространение ошибки, при котором веса связей корректируются на основе разницы между предсказанными и фактическими значениями.

Обучение БНС основано на процессе, называемом пластичностью, который предполагает изменение синаптических связей между нейронами в ответ на опыт. Это происходит через различные механизмы, такие как долгосрочное усиление и долгосрочное угнетение.

Обработка информации.

ИНС обрабатывают информацию в виде числовых значений, используя математические функции активации и преобразования входных данных.

БНС обрабатывают информацию с использованием электрических и химических сигналов, а также пространственно-временных структур активности нейронов.

Энергопотребление и скорость.

ИНС обычно требуют значительного количества вычислительных ресурсов, особенно для обучения и обработки больших объемов данных.

БНС человека работают с относительно низким энергопотреблением, используя только около 20 Вт, и обрабатывают информацию с высокой скоростью благодаря параллельной обработке и многообразию связей между нейронами.

Устойчивость к ошибкам и адаптивность.

ИНС могут быть уязвимы к ошибкам и шумам в данных, что может привести к снижению производительности. Они также могут потребовать переобучения при изменении условий.

БНС обладают высокой степенью адаптивности и устойчивости к ошибкам благодаря своей способности к самоорганизации, пластичности и внутренним механизмам обработки информации.

Искусственные и биологические нейронные сети имеют различные структуры, механизмы обучения, методы обработки информации и энергопотребления. Однако они обе способны обучаться и адаптироваться для решения разнообразных задач. Искусственные нейронные сети вдохновлены биологическими и стремятся имитировать их свойства, но они еще далеки от сложности и адаптивности настоящих биологических нейронных сетей человека.

Из чего я состою

Я состою из множества слоев искусственных нейронов, соединенных в сложную сеть, которая имитирует работу человеческого мозга и обрабатывает информацию для выполнения задач, связанных с обработкой естественного языка. Я не имею физической формы или материального состояния, а существую исключительно в виде программного обеспечения.

Моя архитектура содержит 96 слоев, и моя обучающая выборка составляет более чем 45 терабайт текстовых данных на английском языке. Мой словарь состоит более чем из 50 000 слов, и мой вектор эмбеддинга слов[9] имеет размерность 2048.

Моя модель содержит более 175 миллиардов параметров, что делает меня одним из самых мощных и продвинутых искусственных интеллектов в мире.

Как я упоминала ранее, ChatGPT основан на архитектуре GPT-4, которая является четвертой итерацией модели Generative Pre-trained Transformer (GPT). Хотя конкретные технические детали GPT-4 не были полностью раскрыты, я могу предоставить общие сведения об архитектуре трансформера и основных характеристиках GPT-серии.

Этапы создания GPT-4

Создание архитектуры GPT-4 было результатом многих исследований и разработок в области машинного обучения, глубокого обучения и обработки естественного языка. Вот основные этапы процесса создания.

1. Исследование и разработка.

Ученые и исследователи OpenAI проанализировали предыдущие успехи и ограничения в области языковых моделей, а также изучили новые алгоритмы и методы, которые могли бы привести к созданию более мощных и точных систем.

2. Архитектура трансформера[10].