A tanítási cél nem hangzik lenyűgözőnek: adott egy szövegrészlet, találd ki a következő darabot. Elég nagy léptékben ehhez a modellnek nyelvtant, tényeket, érvelésszerkezetet és rengeteget kell magába építenie arról, hogyan írnak az emberek — és ezek a képességek azok, amiket használsz, amikor feladatot adsz neki.
Ebből két dolog következik, és ez magyarázza a meglepetések nagy részét. A modellnek nincs külön ténytára, amit ellenőrizhetne, így egy hihetően hangzó rossz választ pontosan ugyanaz a gépezet állít elő, mint egy jót. És nincs memóriája a hívások között: mindent, amit a beszélgetésedről tud, minden egyes kérésnél újra elküldtek neki, szövegként.
Kapcsolódó fogalmak
Kontextusablak
A legnagyobb szövegmennyiség, amit a modell egyszerre figyelembe tud venni — az utasításokkal, a beszélgetéssel és a válasszal együtt.
Hallucináció
Magabiztos, gördülékeny, teljesen kitalált válasz: egy hivatkozás, egy szám vagy egy API, ami nem létezik.
Finomhangolás
Egy meglévő modell további tanítása a saját példáidon, hogy felvegyen egy viselkedést vagy stílust, ami korábban nem volt meg benne.
Embedding (beágyazás)
Számok listája, amely egy szövegrészt képvisel úgy, hogy a hasonló dolgokról szóló szövegek közel kerülnek egymáshoz.
Ide tartozó munkapad
AI automatizálásA heted ismétlődő fele átadva egy szoftvernek, ami nem unja meg. Levelezés szűrése, utánkövetés, riportok, adatmozgatás olyan eszközök között, amiket sosem terveztek együttműködésre.
