בלוג

ChatGPT, אחד המודלים המתקדמים ביותר של בינה מלאכותית לשפה טבעית, מושך תשומת לב רבה בזכות היכולות המרשימות שלו בשיחה, ביצירת טקסטים ובמתן תשובות מורכבות.

אבל איך הוא באמת עובד? איך הוא מצליח להבין שאלות, לנסח תשובות ולהגיב בצורה כל כך טבעית?

במאמר זה נבין בצורה פשוטה את הבסיס של האלגוריתם שעומד מאחורי ChatGPT ואת עקרונות הפעולה שלו.

מהו ChatGPT?

ChatGPT הוא מודל מבוסס על רשת נוירונים מלאכותית (Neural Network), שפותח על ידי OpenAI. המודל מבוסס על טכנולוגיה שנקראת Transformer — פריצת דרך בתחום עיבוד השפה הטבעית (NLP).

למעשה, המילה GPT עצמה מייצגת ראשי תיבות של Generative Pre-trained Transformer.

• Generative: המודל מסוגל לייצר טקסט חדש ולא רק לנתח טקסט קיים.
• Pre-trained: המודל מאומן מראש על כמויות גדולות של נתונים לפני שהוא משמש לשימושים ספציפיים.
• Transformer: מבנה רשת נוירונים מתקדם שמתמחה בעיבוד שפה בצורה חכמה ויעילה.

איך ChatGPT "לומד"?

האלגוריתם מאומן על כמויות עצומות של טקסטים מהאינטרנט, הכוללים מאמרים, ספרים, שיחות, בלוגים ועוד. במהלך תהליך ההכשרה, ChatGPT לומד דפוסים, מבנים, ושימושים של שפה טבעית כדי להבין את ההקשר של מילים ומשפטים.

התהליך המרכזי שנקרא למידה מונחית (Supervised Learning) כולל שימוש בטקסטים שבהם המודל מנחש את המילה הבאה או משלים משפטים. באמצעות ניסיונות חוזרים ונשנים, המודל לומד מה נכון ומה לא, ומשתפר על בסיס הפידבק שהוא מקבל.

בנוסף לכך, המודל עובר למידה מתוגברת (Reinforcement Learning), שבה משתמשים משוב אנושי כדי לשפר את הביצועים שלו. בתהליך זה, צוותים אנושיים מדרגים תשובות של המודל, והמודל מתעדכן בהתאם לדירוגים הללו, כדי לשפר את איכות התשובות העתידיות.

עקרונות הפעולה של ChatGPT

הבסיס של ChatGPT נשען על כמה עקרונות מרכזיים:

1. מבנה Transformer
   המודל משתמש במבנה שנקרא Transformer, שמאפשר לו לעבד טקסט בצורה יעילה על ידי הבנת ההקשר הרחב של מילים במשפט. ה-Transformer מחלק את הטקסט לקטעים קטנים שנקראים טוקנים (tokens), ולאחר מכן מנתח כל טוקן בהקשר של הקטעים שמסביבו. כך, המודל מצליח להבין את ההקשר המלא של השיחה ולא רק להגיב על פי המילה האחרונה.
2. תשומת לב עצמית (Self-Attention)
   אחת היכולות המיוחדות של ה-Transformer היא היכולת שלו להעניק תשומת לב עצמית לכל מילה או טוקן בטקסט. המודל מנתח כל טוקן ובודק את המשמעות שלו ביחס לטוקנים אחרים, וכך הוא מבין מה החשיבות של כל מילה במשפט. לדוגמה, המודל מבין שבמשפט "הכדור של הילד הוא כחול", המילה "כחול" מתייחסת ל"כדור" ולא ל"ילד".
3. שכבות עומק רבות (Deep Learning)
   המודל בנוי ממספר שכבות עומק. כל שכבה בונה על השכבות הקודמות, מה שמאפשר למודל להעמיק בהבנת הקשרים בין מילים. שכבות אלו מאפשרות ל-ChatGPT לזהות דקויות, ניואנסים ושינויים משמעותיים בהקשר של שיחה.
4. מנגנון יצירת טקסט (Text Generation)
   כאשר נשאלת שאלה או ניתנת בקשה, המודל יוצר תשובה באמצעות מנגנון יצירת טקסט שמבוסס על הדפוסים שהוא למד במהלך ההכשרה. המודל מחשב מה הסבירות של כל מילה שתבוא לאחר מכן על בסיס הטקסט הקיים, ומשתמש במידע הזה כדי לייצר את הטקסט הבא.

איך ChatGPT "מבין" שאלות?

כשמשתמש שולח שאלה או בקשה ל-ChatGPT, המודל מזהה את המילים ומנתח את ההקשר הכללי של המשפט.

הוא משתמש בידע שנצבר במהלך האימון כדי "לנחש" מה המשתמש מחפש, ומציע תשובות רלוונטיות בהתאם.

תהליך זה מתבסס על השילוב בין הכשרה מקיפה על טקסטים שונים לבין היכולת של המודל להבין הקשרים רחבים.

לדוגמה, אם שואלים את ChatGPT "מה מזג האוויר היום?" – המודל מבין שמדובר בשאלה על תחזית מזג האוויר וינסה לענות בצורה רלוונטית, למרות שהוא אינו מחובר למידע בזמן אמת.

מגבלות המודל

למרות היכולות המרשימות של ChatGPT, יש לו גם מגבלות:

1. חוסר ידע בזמן אמת
   ChatGPT מאומן על נתונים סטטיים ולכן אינו יודע מידע עדכני בזמן אמת (לדוגמה, אירועים שהתרחשו לאחר מועד ההכשרה שלו).
2. תשובות לא מדויקות
   לעיתים המודל עלול לספק תשובות לא מדויקות או לא רלוונטיות, במיוחד בנושאים שבהם חסר לו מידע או במקרים שבהם השאלה אינה ברורה מספיק.
3. רגישות להקשר
   ChatGPT עלול להתבלבל בהקשרים מורכבים או במצבים שבהם יש ריבוי משמעויות למילים. הוא מתבסס על דפוסים סטטיסטיים, ולא תמיד "מבין" את המשמעות כמו בני אדם.

סיכום

ChatGPT הוא מודל מתקדם שמבוסס על טכנולוגיות של למידה עמוקה ו-Transformer, המאפשרות לו לייצר טקסט ולהגיב לשאלות בצורה טבעית ומדויקת יחסית.

הוא לומד מתוך כמויות עצומות של טקסטים ומסוגל להבין הקשרים מורכבים בין מילים ומשפטים.

עם זאת, יש לו מגבלות, והוא אינו מחליף חשיבה אנושית או שיפוט מקצועי, אלא משמש ככלי עזר יעיל בתהליכי כתיבה, שיחה ותמיכה.

שאלות ותשובות

שאלה: איך ChatGPT יודע לענות על שאלות שונות?
תשובה: ChatGPT לומד ממיליוני טקסטים שנכתבו על ידי בני אדם. במהלך ההכשרה, המודל לומד לזהות דפוסים ותבניות בשפה. כשהוא מקבל שאלה, הוא מנתח את הטקסט ומחשב את ההקשר הרחב כדי לספק תשובה רלוונטית. התשובה שלו מבוססת על המידע שהמודל למד, אך הוא אינו מבצע חיפוש בזמן אמת ולכן אינו מעודכן על אירועים או מידע חדשים.

שאלה: האם ChatGPT מבין את השפה כמו בני אדם?
תשובה: ChatGPT "מבין" שפה באופן שונה מבני אדם. הוא מתבסס על דפוסים סטטיסטיים של מילים והקשרים, ולא על הבנה אמיתית של המשמעות. המודל יודע לזהות הקשרים ולהגיב בצורה שנשמעת הגיונית על בסיס נתונים קודמים, אך הוא אינו מבין את הטקסט ברמה אינטואיטיבית כמו בני אדם.

שאלה: האם ChatGPT יכול לתת תשובות מדויקות בכל נושא?
תשובה: ChatGPT יכול לספק תשובות בנושאים רבים, אך לא תמיד הן יהיו מדויקות לחלוטין. יש נושאים בהם הוא עשוי להצליח יותר ויש מקרים שבהם התשובה תהיה כללית או שגויה, במיוחד כאשר השאלה מורכבת או דורשת מידע עדכני שאינו זמין לו. חשוב לבדוק את התשובות שלו ולא להסתמך עליהן באופן מוחלט בתחומים קריטיים.

שאלה: איך ChatGPT מתמודד עם שאלות שאינן חד משמעיות או ברורות?
תשובה: כאשר ChatGPT מקבל שאלה שאינה ברורה או חד משמעית, הוא מנסה לספק את התשובה הסבירה ביותר על בסיס ההקשר הכללי של השאלה והמילים שבה. במקרים כאלה, ייתכן שהתשובה לא תהיה מדויקת או לא תענה על הציפיות של המשתמש. אם השאלה מורכבת, מומלץ לנסח אותה מחדש בצורה יותר ברורה.

שאלה: האם אפשר לסמוך על ChatGPT במתן עצות בתחומים כמו רפואה או משפטים?
תשובה: לא מומלץ להסתמך על ChatGPT במתן עצות בתחומים מקצועיים כמו רפואה, משפטים או כל תחום הדורש מומחיות. בעוד המודל יכול לספק מידע כללי, הוא אינו מחליף ייעוץ מקצועי מאדם מוסמך, וחשוב להתייעץ עם מומחים בתחומים אלה לפני קבלת החלטות חשובות.

שאלה: מה עושים אם ChatGPT נותן תשובה שגויה?
תשובה: במקרים כאלה, כדאי לבדוק את השאלה ולנסח אותה מחדש בצורה מדויקת יותר. ניתן גם לפנות למקורות מידע מוסמכים כדי לאמת את התשובה. ChatGPT מבוסס על נתונים סטטיסטיים ולכן עלול לטעות, במיוחד בנושאים מורכבים או אם המידע שבשאלה אינו ברור מספיק.