האם ChatGPT משתמש בלמידה עמוקה או למידת מכונה?
ChatGPT הוא אחד המודלים המתקדמים ביותר כיום בתחום הבינה המלאכותית. המודל פותח על ידי חברת OpenAI והושק לציבור הרחב בנובמבר 2022. ChatGPT מסוגל לקיים שיחות טבעיות עם בני אדם, לענות על שאלות באופן מפורט ומדויק ואף ליצור טקסטים איכותיים במגוון תחומים.
היכולות המרשימות של ChatGPT מעלות את השאלה האם המודל משתמש בלמידה עמוקה, שהיא תת-תחום מתקדם בלמידת מכונה, או בטכניקות "קלאסיות" יותר של למידת מכונה. כדי להבין זאת, חשוב להכיר את ההבדלים בין שני התחומים.
מהי למידת מכונה?
למידת מכונה היא תחום במדעי המחשב שבו אלגוריתמים "לומדים" מנתונים ומשפרים את ביצועיהם במשימות שונות ללא תכנות מפורש. האלגוריתמים בונים מודל מתמטי המנתח את הנתונים ו"לומד" לחזות תוצאות עתידיות.
למידת מכונה משמשת היום במגוון רחב של יישומים, כגון זיהוי דיבור, המלצות מוצרים, ניתוח סנטימנט של לקוחות ועוד. שיטות למידת המכונה כוללות רשתות עצביות, עצי החלטה, למידה באמצעות חיזוקים ועוד.
מהי למידה עמוקה?
למידה עמוקה היא תת-תחום מתקדם של למידת מכונה המבוסס על רשתות עצביות מלאכותיות. רשתות עצביות מכילות שכבות רבות של נוירונים המסוגלות "ללמוד" תבניות מורכבות בנתונים.
בניגוד לרשתות עצביות "רדודות", רשתות עמוקות מכילות מספר רב יותר של שכבות נסתרות. ככל שיש יותר שכבות, כך הרשת מסוגלת ללמוד תבניות מורכבות ומתוחכמות יותר בנתונים. למידה עמוקה הפכה לאפשרית הודות לכוח חישוב גבוה יותר של מחשבים מודרניים.
האם ChatGPT משתמש בלמידה עמוקה או בלמידת מכונה "רגילה"?
התשובה היא ש-ChatGPT משתמש בלמידה עמוקה. המודל מבוסס על ארכיטקטורת Transformer שפותחה במקור עבור מודלים כגון BERT ו-GPT-3.
ה-Transformer כולל רשת עצבית עמוקה עם עשרות שכבות. רשת זו מאפשרת ל-ChatGPT "להבין" שפה טבעית וליצור טקסט קוהרנטי ומדויק. הרשת העצבית אומנה על קורפוס טקסט עצום של אלפי מיליוני מילים.
יתרון השימוש בלמידה עמוקה הוא שהיא מאפשרת למודל ללמוד תבניות לשוניות מורכבות שלא היו אפשריות באמצעות טכניקות למידת מכונה "קלאסיות" יותר.
הסבר טכני של ארכיטקטורת ה-Transformer
ארכיטקטורת ה-Transformer מבוססת על מנגנון הקרוי "Attention". הרעיון הוא שבמקום שהרשת העצבית תעבד את המידע בצורה סדרתית, כל חלק ברשת "מתייחס" לכל חלק אחר ולומד את הקשרים ביניהם.
זה מאפשר לרשת להבין תלות בין מילים ומושגים שונים בטקסט. בנוסף, Transformer כולל מנגנון "אנקודר-דקודר" שמאפשר לרשת ללמוד הצגה וקטורית של מילים ומשפטים.
הארכיטקטורה כולה מורכבת משכבות רבות של נוירונים וחיבורים ביניהם. זה מאפשר "הבנה" מעמיקה של שפה.
יתרונות וחסרונות של למידה עמוקה ב-ChatGPT
יתרונות:
- יכולת למידה של תבניות מורכבות בשפה
- דיוק גבוה בהבנה ויצירה של שפה טבעית
- גמישות ויכולת הסקה מבוססת הקשר
- יכולת התאמה ושיפור עם אימון נוסף
חסרונות:
- דורש כוח עיבוד ונתוני אימון רבים
- הטיות אפשריות עקב אימון על נתונים מוגבלים
- חוסר שקיפות של תהליכי קבלת ההחלטות
- סיכון לכשלים ותשובות שגויות
סיכום
ChatGPT מבוסס על טכנולוגיית למידה עמוקה מתקדמת, בניגוד לטכניקות למידת מכונה "קלאסיות" יותר. השימוש ברשת עצבית עמוקה מסוג Transformer מאפשר ל-ChatGPT ללמוד תבניות מורכבות בשפה ולהפיק תוצאות מרשימות.
עם זאת, ללמידה עמוקה יש גם חסרונות אפשריים שחשוב להיות מודעים אליהם. בסך הכל, היכולות של ChatGPT מציגות את הפוטנציאל העצום של למידה עמוקה בתחום הבינה המלאכותית.