אבל מהם בעצם מודלי שפה גדולים, וכיצד הם מצליחים להפיק טקסט ברמה כל כך גבוהה?

הבה נצלול אל מאחורי הקלעים של ChatGPT ונחקור את העקרונות הטכנולוגיים המרכזיים המניעים את המהפכה הזו:

ארכיטקטורת רשתות נוירונים עמוקות
הבסיס של מודלי שפה גדולים כמו ChatGPT הוא רשתות נוירונים מלאכותיות עמוקות, המחקות את פעילות המוח האנושי. רשתות מסוג Transformer, כמו GPT (Generative Pre-trained Transformer), מסוגלות ללמוד וליצור ייצוגים מופשטים של שפה טבעית באמצעות מיליארדי פרמטרים ועשרות שכבות עיבוד במקביל.

אימון על מאגרי מידע עצומים
הסוד מאחורי היכולות המדהימות של ChatGPT טמון בכמויות האדירות של טקסט עליהן המודל אומן. על ידי "קריאה" של מיליארדי מסמכים, דפי אינטרנט, ספרים ומאמרים, המודל רוכש ידע מעמיק על העולם ועל האופן שבו בני אדם משתמשים בשפה בהקשרים שונים.

למידה מונחית (Supervised Learning)
בשלב האימון, המודל מקבל זוגות של קלט ופלט רצוי, ומשווה את התחזיות שלו לתשובות הנכונות. באמצעות טכניקה הנקראת "ירידת גרדיינט" (Gradient Descent), הוא מתאים בהדרגה את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי למזער את השגיאה ולהפיק תוצאות מדויקות יותר.

תשומת לב (Attention) והקשר
מנגנון מפתח בארכיטקטורת ה-Transformer הוא "תשומת לב" - היכולת של המודל להתמקד בחלקים רלוונטיים של הקלט בעת יצירת הפלט. כך, ChatGPT יכול להבין הקשר, לזכור מידע חשוב מהשיחה ולייצר תגובות קוהרנטיות וענייניות.

דגימה וכיול
לאחר האימון, המודל יכול לייצר טקסט חדש על ידי "דגימה" של המילה הבאה ביותר הסבירה בהינתן ההקשר. באמצעות טכניקות כמו "דגימה ממוקדת טמפרטורה" (Temperature-Controlled Sampling), ניתן לכוונן את מידת הקריאייטיביות והגיוון בתשובות של ChatGPT.