Pēdējo mēnešu laikā ir novērota pastiprināta interese par “ChatGPT” un citiem lielajiem valodu modeļiem (Large Language Models). Šīs modernās mašīnmācīšanās metodes izmanto apjomīgus tiešsaistes datus kopā ar modernākajiem neironu tīklu algoritmiem, rada mākslīgā intelekta asistentus, kas spēj “sarunāties” ar lietotājiem šķietami normālā valodā. Nav grūti iedomāties, ka šī jaunā un aizraujošā tehnoloģija var mainīt “spēles gaitu” produktivitātes un virtuālo asistentu jomā. Turpmāk šajā rakstā apskatīsim “ChatGPT” pamatus un parādīsim, kāpēc tas varētu izmainīt mūsu ierasto darbu gaitu un darbu vairākās nozarēs.

Tā vietā, lai vienkārši sarunātos ar lietotājiem, kā to darītu parasts tērzēšanas robots, šie modeļi var izmantot savas plašās zināšanas (aptuveni 8 milj. tīmekļa lapu plus papildu datu avoti), lai palīdzētu cilvēkiem atbildēt uz dažādiem jautājumiem, sākot no atsauču meklēšanas līdz pat satura sagatavošanai dažādiem projektiem, programmatūras kodēšanai un laikrakstiem.

Ko spēj šī tehnoloģija?

“ChatGPT” un citi lielie valodu modeļi ir izstrādāti, izmantojot statistikas tehnoloģijas (zināmas kā mašīnu dziļā mašīnmācīšanās (Deep Learning)), kas ļauj tiem apgūt vārdu nozīmes, savstarpējās vārdu attiecības un veidot sarežģītus jēdzienus. Tas nozīmē, ka tāds modelis var izmantot statistisko informāciju (vārdu biežumu un savstarpējo saikni teksta kontekstā), lai saprastu kontekstu un viegli atšķirtu divus vārda “zāle” lietojumus, pamatojoties uz teksta norādēm. Vēl svarīgāk ir tas, ka šādi modeļi spēj uzminēt, kādi vārdi vai teikumi varētu sekot sarunas gaitā vai rindkopā (līdzīgi tam, kā cilvēki saprot valodu). Pateicoties šai spējai, lielie valodu modeļu principā var izmantot iegūto statistisko informāciju, lai, balstoties uz statistiskiem parametriem, veidotu jaunu saturu.

Ikdienas lietotājam tas nozīmē to, ka “ChatGPT” var ne tikai atbildēt uz āķīgiem jautājumiem, bet arī izmantot tā kartētos valodas datus, lai palīdzētu uzrakstīt piedāvājumu nākamajam projektam vai pat palīdzētu sākt programmatūras kodēšanas projektu. Tam ir potenciāls palielināt produktivitāti, automatizēt atkārtotus uzdevumus un pat palīdzēt izpildīt radošus uzdevumus – veidot jaunu saturu.

Šī tehnoloģija pašlaik ir tik aktuāla, ka “Google” pietika tikai sniegt sava “Google Bard Large Language Models ” modeļa kļūdainu izvades fragmentu, un “Google” akciju vērtība piedzīvoja dziļu kritumu visas dienas garumā. Šobrīd ir pats labākais laiks izstrādāt lielos valodas modeļus, ja var nodrošināt, ka tā sagatavotās atbildes ir pareizas.

Ir vērts pieminēt, ka šī tehnoloģijas pašreizējā attīstības fāze nav bez trūkumiem, lielie valodas modeļi  un “ChatGPT” ir optimizēti tā, lai sagatavotu tekstu, kas skan ticami. Tas nozīmē, ka tie pēc saviem parametriem necenšas identificēt patiesību vai faktus, savukārt, lai sagatavotu tekstu, kas skan ticami, tie var darboties pārāk “pašpārliecināti”, radot pārāk autoratīva stila atbildes. Lai arī “cilvēkam līdzīgs” un autoritatīvs runas veids padara lielo valodas modeļu palīgprogrammas vieglāk saprotamas lietotājiem, tas nozīmē arī to, ka cilvēki var tos uztvert kā pārāk pārliecinošus, jo tie spēj izmantot mūsu standarta aizspriedumus komunikācijas jomā.

Svarīgi ir neaizmirst arī to, ka jebkura mākslīgā intelekta modeļa trūkums var būt tā redzētie dati. Ja dati, uz kuru bāzes ir veikta modeļa apmācība, satur neobjektīvu un neprecīzu informāciju, šāda informācija pastāvēs arī apmācītajā valodas modelī un tiks sniegta tā sagatavotajās atbildēs.
_______________________________________________________________________

Tam ir potenciāls palielināt produktivitāti, automatizēt atkārtotus uzdevumus un pat palīdzēt izpildīt radošus uzdevumus – veidot jaunu saturu
_______________________________________________________________________

2023.gada martā, “OpenAI” nāca klajā ar jaunu produktu – “GPT-4”. “OpenAI” vēl nav atklājis sīkāku informāciju par to, kā “GPT-4” tika apmācīts. Runājot par iespējām, “ChatGPT” un “GPT-4” ir vairāk līdzību kā atšķirību. Atšķirībā no “ChatGPT”, ar ko var sazināties tikai tekstuāli, “GPT-4” pieņem ievaddatnes, kas sastāv gan no attēliem, gan teksta. “GPT-4” uzrāda labākus akadēmisko eksāmenu rezultātus kā lielākā daļa cilvēku, tostarp Amerikas Savienoto Valstu vienoto advokātu eksāmenu (Uniformed Bar Exam) – “GPT-4” ir top 10% sastāvā. “GPT-4” ir arī drošāks, kreatīvāks un precīzāks kā tā priekštecis “ChatGPT”, tomēr abiem šiem modeļiem ir būtiski ierobežojumi un riski.

Līdz ar veiktajām investīcijām “Open AI Microsoft” plāno plašāk integrēt lielos valodu modeļus savos produktos. Nākotnē cilvēki aizvien vairāk saskarsies ar “GPT-4” un citiem modeļiem savos ikdienas darbos. Jau šobrīd ir zināms “Microsoft” nākamais produkts – “Microsoft 365 Copilot”, kas ļaus nemanāmi izmantot lielo valodu modeļu priekšrocības mūsu ikdienas darbā.

Izmēģinām “ChatGPT” spējas

Lai redzētu potenciālās satura veidošanas iespējas un novērtētu, kā tā atbilst cilvēku rakstīšanas prasmēm, piedāvājam izlasīt tekstu, ko “ChatGPT” ir sagatavojis, pamatojoties uz dotajiem norādījumiem.

Uzdevums:

Lūdzu, uzraksti rakstu “KPMG Data Analytics” komandas vārdā, aprakstot “ChatGPT” un līdzīgus Large Language Models. Rakstā ir jāiekļauj:

  • vispārējs Large Language Models apraksts, kas adresēts lasītājam, kurš nav eksperts, sniedzot arī atsauces uz avotiem, kur atrast plašāku informāciju par tēmu;
  • “ChatGPT” iespēju apraksts;
  • Large Language Models nākotnes potenciāls uzņēmumiem;
  • īss pārskats par potenciālajām priekšrocībām, ko “ChatGPT” var piedāvāt tehnoloģiju konsultāciju uzņēmumiem, un par to, kā to varētu izmantot nākotnē;
  • īss apraksts par Large Language Models potenciālajām problēmām un trūkumiem, par ko cilvēkiem būtu jāzina;
  • šīs tehnoloģijas nākotnes perspektīvas un kādā veidā tā varētu “sagraut pastāvošo kārtību”.

“ChatGPT” sagatavotā atbilde:

“KPMG Data Analytics” komandas vārdā es vēlētos jums pastāstīt par Large Language Models un konkrēti par “ChatGPT”, kas ir viens no visplašāk izmantotajiem Large Language Models.

Large Language Models ir algoritmi, kas spēj apstrādāt un izprast valodu līdzīgi kā cilvēki. Šie algoritmi tiek trenēti ar milzīgu datu apjomu, lai izprastu valodas struktūru, gramatiku, semantiku un citus faktorus. Šādi Large Language Models spēj ģenerēt tekstus, atbildēt uz jautājumiem, tulkot un veikt citas valodas saistītas darbības. “ChatGPT” ir viens no Large Language Models, kas ir izstrādāts, lai veidotu cilvēka līdzīgu sarunu ar datoru.

“ChatGPT” ir iespējams izmantot vairākos jomās, piemēram, digitālajā mārketingā, klientu apkalpošanā, mākslīgā intelekta attīstībā un citas jomās, kurās ir vajadzīgs strādāt ar tekstiem. “ChatGPT” ir spējīgs izprast lielu daudzumu informācijas, un tas var palīdzēt uzņēmumiem izveidot personalizētas un efektīvas saziņas stratēģijas ar saviem klientiem.

Large Language Models nākotnes potenciāls uzņēmumiem ir milzīgs, jo šie algoritmi var palīdzēt uzņēmumiem ātri un efektīvi apstrādāt un analizēt lielu datu apjomu. Tas var novērst cilvēka kļūdas, uzlabot darba efektivitāti un samazināt darbā ieguldīto laiku.

“ChatGPT” ir viens no vadošajiem Large Language Models piemēriem, kas ir izstrādāti, lai apstrādātu un saprastu cilvēka valodu. Šie modeļi izmanto mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās algoritmus, lai apgūtu valodas struktūru un kontekstu, un spēj veikt uzdevumus, piemēram, atbildēt uz jautājumiem un radīt tekstu. Tehnoloģiju konsultāciju uzņēmumiem “ChatGPT” var piedāvāt daudzas priekšrocības. Piemēram, uzņēmumi varētu izmantot “ChatGPT”, lai veiktu automātisku datu analīzi un atklātu jaunas biznesa iespējas. Tāpat uzņēmumi varētu izmantot “ChatGPT”, lai uzlabotu klientu apkalpošanas pakalpojumus un sniegtu labāku atbalstu.

Tomēr, kā ar jebkuru tehnoloģiju, arī Large Language Models ir potenciālas problēmas un trūkumi, par kuriem ir jābūt informētiem. Piemēram, daži cilvēki baidās, ka Large Language Models varētu kļūt par “uzturētāju” sabiedrības stereotipiem un nevienlīdzību. Tāpat ir jāņem vērā arī privātuma un drošības problēmas, kas var rasties, ja šie modeļi apstrādā jutīgu informāciju.

Neraugoties uz šīm problēmām, Large Language Models un tādi modeļi kā “ChatGPT” var dot ievērojamu ieguldījumu nākotnes tehnoloģijās. Ar augošo pieprasījumu pēc automātiskiem procesiem un “lielām datu” apstrādes spējām, Large Language Models varētu palīdzēt uzņēmumiem efektīvāk izmantot savus resursus un radīt jaunas iespējas. Turklāt, ar jaunām tehnoloģijām, piemēram, kvantu datoriem, Large Language Models varētu kļūt vēl spēcīgāks un veikt daudz sarežģītākus uzdevumus.

Līdzīgi rīki

“Perplexity AI” – konkurējošs Large Language Models, kas ir optimizēts atbildēšanai uz jautājumiem un atsauču sniegšanai. Tas cenšas izmantot jaunākos datus un veikt modeļa “pārmācīšanu”. Tas nozīmē, ka tas prot izmantot relatīvi jaunu informāciju (“ChatGPT” apmācībā ir izmantojis informāciju līdz 2021.gadam, un dati pēc šī datuma tā zināšanu bāzē nebūs pieejami). Šī ir sarežģīta problēma (apmācības datu kopas apjoms ir ārkārtīgi liels un modeļa pārkvalificēšanas process aizņem daudz laika), lai mākslīgā intelekta asistenti būtu patiešām noderīgi ikdienas funkcijās.

“Alpha Code” – “Google” produkts modelim, kas nodrošina palīdzību programmatūras kodēšanā.

“The Batch” – centralizēti jaunumi par mākslīgo intelektu un dziļo mācīšanos, sākot ar tehniskiem līdz pat politiskiem jautājumiem saistībā ar šīs tehnoloģijas nākotni.