Najnowszy artykuł Stephena Wolframa zagłębia się w działanie ChatGPT, dużego modelu językowego zaprojektowanego przez OpenAI, i bada przyczyny jego sukcesu. ChatGPT, podobnie jak inne podobne modele, opiera się na zaawansowanej sieci neuronowej, która została wytrenowana na ogromnych ilościach danych. Jednak w przeciwieństwie do poprzednich modeli ChatGPT został zaprojektowany do generowania tekstu przypominającego ludzki, który może odpowiadać na różnorodne komunikaty konwersacyjne. Ta umiejętność rozumienia języka naturalnego i reagowania na niego jest tym, co odróżnia ChatGPT od swoich poprzedników. Wolfram zauważa, że ​​kluczem do sukcesu ChatGPT jest ogromna ilość danych, na których została przeszkolona, ​​w tym tekst z wielu różnych źródeł, w tym książek, artykułów, a nawet mediów społecznościowych. Dane te służą do uczenia sieci neuronowej rozpoznawania wzorców językowych, co pozwala jej generować odpowiedzi, które są zarówno spójne, jak i odpowiednie do kontekstu. Aby przeczytać więcej, użyj poniższego przycisku, aby otworzyć oryginalny artykuł zewnętrzny.