Chatgpt

ChatGPT inategemea mfano wa msingi wa GPT, kwa maana GPT-3.5 na GPT-4, ambazo zilifanyiwa marekebisho kwa matumizi ya mazungumzo. Mchakato wa kurekebisha ulitumia supervised learning pamoja na reinforcement learning katika mchakato unaoitwa reinforcement learning from human feedback (RLHF). Mbinu zote zilitumia wakufunzi wa kibinadamu kuboresha utendaji wa mfano. Kwa kuchukua mfano wa ujifunzaji wa kuongozwa, wakufunzi waliboresha pande zote mbili: mtumiaji na msaidizi wa AI. Katika hatua ya ujifunzaji wa kuimarisha, wakufunzi wa kibinadamu walipanga kwanza majibu ambayo mfano ulikuwa umeunda katika mazungumzo ya awali. Vipimo hivi vilikuwa vinatumika kuunda "mifano ya tuzo" ambayo ilitumika kurekebisha mfano zaidi kwa kutumia mzunguko wa Proximal Policy Optimization (PPO).

Historia ya ChatGPT inahusisha maendeleo makubwa katika uwezo wake wa kuelewa na kutoa majibu kwa maandishi ya mazungumzo kwa njia inayofanana zaidi na mazungumzo ya binadamu. Hii imefikiwa kupitia mchakato wa kujifunza kina cha lugha kutoka katika data kubwa ya mazungumzo ya wanadamu na vyanzo vingine vya maandishi.

Kwa kuwa toleo la GPT (Generative Pre-trained Transformer) linapata matoleo mapya na yaliyoboreshwa, ChatGPT imeendelea kuboreshwa na kufanyiwa marekebisho kwa lengo la kuleta ufanisi na usahihi zaidi katika mazungumzo. Hivyo, historia ya ChatGPT ni ya kuvutia na inahusisha maendeleo yanayoendelea katika uwanja wa lugha ya kompyuta na uelewa wa kina wa mazungumzo ya binadamu.