על אילו נתוני אימון מתבסס ChatGPT?

כאשר אנחנו מנהלים שיחה עם ChatGPT, קל לשכוח שמאחורי התשובות החכמות והשוטפות עומד מודל בינה מלאכותית מורכב ביותר. מודל זה, שפותח על ידי חברת Anthropic, מסוגל להפיק טקסט כתוב ושיחות קוליות הנשמעות לחלוטין טבעיות ואנושיות. אבל מה באמת מאפשר ל-ChatGPT לעשות זאת? התשובה העיקרית טמונה בנתוני האימון העצומים שעליהם הוא מאומן.

על אילו נתוני אימון מתבסס ChatGPT?

טקסט משופר על נתוני האימון של ChatGPT

ChatGPT הוא אחד המודלים המתקדמים ביותר כיום בתחום הבינה המלאכותית. הוא פותח על ידי חברת OpenAI, ומבוסס על טכנולוגיית LLM )Language Model Large( – מודל שפה גדול. כדי לאמן וללמד את המודל, OpenAI השתמשה במאגרי נתוני עתק של טקסטים וקודים בשפות שונות.

נתוני טקסט

אחד ממאגרי הנתונים המרכזיים ששימש לאימון ChatGPT הוא WebText2 – אוסף של מיליארדי דפי אינטרנט שנאספו על ידי זחלי רשת. הנתונים כללו טקסטים ממגוון רחב של נושאים, כגון חדשות, בלוגים, דפי ויקיפדיה ועוד. נתונים אלה איפשרו ל-ChatGPT ללמוד על השפה ועל העולם באופן כללי.

בנוסף, OpenAI אימנה את המודל גם על ספרים דיגיטליים, כותרות חדשותיות, מאמרים אקדמיים ועוד. זה כלל גם טקסטים בעברית, מה שמאפשר ל-ChatGPT להבין ולנסח טקסטים בשפה העברית.

נתוני קוד

מלבד טקסטים, ChatGPT אומן גם על קודים בשפות תכנות שונות. חלק גדול מהנתונים הגיעו מאתר GitHub, וכללו קוד פתוח ממיזמים שונים בשפות כמו Python, JavaScript, HTML, CSS ועוד. גם כאן נכלל קוד בעברית, מה שמאפשר ל-ChatGPT להבין ולייצר קוד בשפה העברית.

נתונים מגוונים

בסך הכל, מאגר הנתונים ששימש לאימון ChatGPT כלל למעלה מ-500 מיליארד מילים, ו-100 מיליארד פרמטרים. המגוון העצום של נתוני טקסט וקוד ממקורות שונים בשפות שונות, אפשר ל-ChatGPT לרכוש הבנה מעמיקה של שפה אנושית ושפות תכנות.

עדכון נתונים

כדי לשמור על רלוונטיות, OpenAI ממשיכה לעדכן את נתוני האימון של ChatGPT באופן שוטף. נתונים חדשים נאספים ממקורות מגוונים באינטרנט, ונתונים קיימים מעודכנים. כך ChatGPT ממשיך ללמוד על העולם המשתנה במהירות.

השוואה למודלים קודמים

בהשוואה למודלים קודמים כמו GPT-2 ו-GPT-3 שפותחו גם הם על ידי OpenAI, ניכר כי נתוני האימון של ChatGPT הרבה יותר גדולים ומגוונים. לדוגמה, GPT-3 אומן על כ-500 מיליארד מילים, בעוד ש-ChatGPT אומן על יותר מ-1.5 טריליון מילים. כמו כן, ChatGPT הראשון שאומן גם על נתוני קוד מקור. ההיקף העצום יותר של נתוני האימון מאפשר ל-ChatGPT להציג ביצועים טובים יותר במגוון רחב יותר של משימות.

יישומים אפשריים

נתוני האימון העשירים של ChatGPT פותחים בפניו מגוון רחב של יישומים אפשריים. לדוגמה, ניתן להשתמש ב-ChatGPT ליצירת תוכן מקורי כמו מאמרים, סיפורים קצרים, שירים ועוד. כמו כן, ניתן להשתמש בו לתרגום מדויק בין שפות שונות, לסיכום טקסטים ארוכים, למענה על שאלות מורכבות ועוד. יכולות אלה יכולות להיות שימושיות ביותר עבור כותבים, מתרגמים, חוקרים ואנשי מקצוע נוספים.

אתגרים וסיכונים

על אף היכולות המרשימות, לנתוני האימון העצומים של ChatGPT יש גם חסרונות אפשריים. ראשית, קיים סיכון של הטיות ומידע שגוי שחדרו לנתוני האימון, ועלולים להשפיע על התשובות שנותן המודל. שנית, יש חשש מפני שימוש לרעה ביכולותיו המתקדמות של המודל, למשל ליצירת תוכן מטעה או מזיק. לבסוף, יש אתגר של המשך שיפור המודל כך שיוכל להבחין בין עובדות לבין דעות, ולנתח מידע בצורה ביקורתית.

סיכום

נתוני האימון העצומים והמגוונים הם שמאפשרים ל-ChatGPT להציג יכולות מרשימות כל כך בהבנת שפה ויצירת טקסטים וקודים. הנתונים כוללים טקסטים וקודים במגוון שפות, וממקורות שונים, ומתעדכנים באופן שוטף. זה מה שהופך את ChatGPT לאחד הכלים המבטיחים ביותר כיום בתחום הבינה המלאכותית.

_עבור דוברי עברית – נתוני האימון כוללים טקסטים וקודים גם בעברית, מה שמאפשר ל-ChatGPT יכולות גבוהות בהבנה ויצירה בשפה העברית._