Základy AI
Trénovanie modelu
po anglicky: training
Proces, počas ktorého sa model na príkladoch postupne zlepšuje.
Trénovanie je proces, počas ktorého sa z dát a prázdneho modelu stane model, ktorý niečo vie. Priebeh je jednoduchý na opísanie a náročný na výpočet: modelu sa predloží príklad, on urobí predpoveď, tá sa porovná so správnou odpoveďou a jeho čísla sa posunú tak, aby bola chyba menšia.
Tento krok sa opakuje. Pri veľkých jazykových modeloch ide o miliardy opakovaní na tisícoch grafických kariet, ktoré bežia týždne. Odtiaľ pochádzajú aj sumy v desiatkach miliónov dolárov, o ktorých sa v súvislosti s AI píše.
Trénovanie a používanie sú dve rôzne veci
Keď píšete chatbotu, model sa v tej chvíli neučí. Trénovanie prebehlo dávno predtým a jeho čísla sú odvtedy zamrznuté. Preto vám nástroj môže tvrdiť niečo, čo bolo pravda pred dvomi rokmi.
To ale neznamená, že sa vaše správy nikam neukladajú. Niektoré služby si ich odkladajú a použijú pri trénovaní ďalšej verzie. Práve to sa dá vo väčšine z nich vypnúť v nastaveniach.
Trénovanie veľkých modelov má zvyčajne dve fázy. V prvej sa model učí z obrovského množstva textu predpovedať, ako veta pokračuje. V druhej ho ľudia učia, ktoré odpovede sú užitočné a ktoré neprijateľné, tým, že ich hodnotia.
Tá druhá fáza je dôvod, prečo chatbot odmietne poradiť, ako niekomu ublížiť. Nie preto, že by to nevedel, ale preto, že bol nastavený neodpovedať.