Как на самом деле "думает" ChatGPT. Разбираем магию ИИ на пальцах!
Игорь Телегин на связи! Коллеги, искусственный интеллект, нейросети, ChatGPT – эти слова сейчас везде. Кто-то видит в них будущее, кто-то – угрозу, а кто-то просто пользуется, не особо вникая, как оно там под капотом шуршит. Но чтобы реально выжимать из этих "умных железяк" максимум и не попадаться на их "галлюцинации", полезно хотя бы примерно понимать, как они устроены.
Сегодня я попробую объяснить вам "на пальцах", как работают современные текстовые нейросети типа ChatGPT, почему они кажутся такими разумными, и где у них "ахиллесова пята". Никаких сложных формул, только суть!
1. От Т9 в кнопочном телефоне до "мозга" ChatGPT: Краткая история
Помните Т9 в старых мобилках? Нажимаешь пару кнопок, а телефон угадывает слово. Это простейший пример "предсказания" текста, основанный на статистике – какие буквы чаще идут друг за другом. Математик Андрей Марков придумал похожий механизм еще в 1905 году! Эти "цепи Маркова" могли даже генерить короткие, похожие на осмысленные фразы, но стоило тексту стать чуть длиннее – все рассыпалось в бред, потому что система не понимала смысла.
Потом появились нейронные сети – математическая модель, грубо имитирующая работу человеческого мозга. Вместо того чтобы программировать четкие инструкции ("если А, то Б"), нейросеть обучают на огромном количестве примеров.
- Аналогия: Представьте, что вы учите нейросеть собирать стул. Вы не даете ей инструкцию из IKEA. Вы показываете ей тысячи фотографий досок, гвоздей и готовых стульев, а также процесс сборки. Нейросеть сама находит закономерности (у стула обычно 4 ножки, есть спинка, он определенной высоты). Те "пути" в ее "мозгу", которые ведут к правильному стулу, усиливаются, а неправильные – ослабевают. Этот процесс повторяется миллионы раз.
- Важно: Нейросеть не "хранит" инструкцию по сборке стула. Все ее "знания" – это миллиарды чисел (веса связей между искусственными нейронами). Она не "знает", что у стула 4 ножки, она "научилась" тому, что комбинация с 4 ножками чаще всего приводит к "правильному" стулу.
2. Как нейросеть "понимает" слова? Токены и магия эмбеддингов
Компьютер не понимает слова, он понимает числа. Поэтому, прежде чем нейросеть начнет работать с текстом, его нужно "оцифровать":
- Разбивка на токены: Текст делится на мелкие кусочки – токены. Это могут быть целые слова ("кот"), части слов ("кош" и "ка") или даже отдельные символы.
- Векторизация (эмбеддинги): Каждый токен превращается в длинный набор чисел (вектор). Эти числа – не случайные. Они отражают "смысл" токена в многомерном пространстве.Супер-упрощенная аналогия: Представьте, что у каждого слова есть координаты по разным осям: "живое-неживое", "доброе-злое", "большое-маленькое". Слово "котенок" будет ближе к "собаке" по оси "живое", чем к "столу". В реальности таких "осей" (параметров) тысячи, и нейросеть сама их определяет в процессе обучения.Именно благодаря эмбеддингам нейросеть "понимает", что "король", "king" и "кёниг" – это примерно одно и то же, потому что их числовые представления (векторы) близки.
3. Революция Трансформеров: "Внимание – это всё, что вам нужно!"
Долгое время нейросети плохо справлялись с длинными текстами. Они обрабатывали слова последовательно и "забывали" начало предложения, если оно было слишком длинным.Прорыв случился в 2017 году со статьей "Attention Is All You Need" ("Внимание – это всё, что вам нужно"). Исследователи Google представили новую архитектуру нейросетей – Трансформеры.Главная изюминка – механизм внимания (attention):
- Трансформер не читает текст слово за словом. Он смотрит на все слова в предложении (или даже в большом куске текста) одновременно.
- Для каждого слова он определяет, с какими другими словами в тексте оно наиболее сильно связано. Например, в фразе "Кот сидит на коврике" для слова "сидит" важна связь со словом "кот" (кто сидит?), а для "коврике" – с предлогом "на" (где сидит?).
- Self-attention (внутреннее внимание): Модель учится фокусироваться на самых значимых частях информации, отсеивая "шум". Это как если бы вы читали сложный текст и ваш мозг автоматически выделял ключевые мысли и связи между ними.
- Параллельные вычисления: Трансформеры могут обрабатывать все части текста одновременно, а не последовательно. Это резко ускорило обучение на гигантских объемах данных.
Чем больше слоев "внимания" в трансформере, тем более сложные и глубокие связи в тексте он может улавливать – от грамматики до стиля и скрытых смыслов.
4. Большие Языковые Модели (LLM) – GPT и компания
Когда трансформеры научились эффективно обрабатывать огромные массивы текста (миллиарды и триллионы слов), появились Большие Языковые Модели (LLM), такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer).Они обучены на всем интернете (и не только) и способны:
- Логично развивать тему.
- Отвечать на уточняющие вопросы.
- Перефразировать идеи.
- Писать тексты в разных стилях.
- И даже генерировать код.
Кажется, будто они по-настоящему "понимают" текст. Но важно помнить: в основе все та же математика, статистика и поиск закономерностей в данных.
5. Почему же ИИ иногда "врет" (галлюцинирует) и чего он НЕ может?
Понимание того, как работает LLM, помогает понять и ее ограничения:
- ИИ – не база данных фактов: Он не "хранит" готовые ответы. Он каждый раз генерирует ответ "на лету", основываясь на вероятностях и связях, которые он выучил. Это как очень эрудированный человек, который может на любую тему складно говорить, но иногда путает факты или додумывает детали, если ему не хватает информации.
- Галлюцинации: Та самая "уверенная ложь". Если в обучающих данных было мало информации по вашему запросу, или запрос сформулирован неоднозначно, ИИ может сгенерировать красивый, связный, но абсолютно неверный текст.
- Важность доступа к интернету: Чтобы LLM давала актуальные ответы, ей нужен доступ к свежей информации из сети. Иначе она будет оперировать только теми знаниями, на которых ее обучали (а у них есть "дата среза").
- Отсутствие долговременной памяти (в рамках одного чата): Завершили диалог – ИИ все "забыл". Он не помнит ваших предыдущих предпочтений, если их явно не подсовывать ему в каждый новый запрос (некоторые сервисы делают это "под капотом").
- Проблемы с "настоящей" креативностью: ИИ отлично генерирует вариации на известные темы, комбинирует стили. Но придумать что-то принципиально новое, сломать все правила, как это делают гениальные ученые или художники, – на это он пока не способен. Его "креатив" – это очень сложная статистическая комбинаторика.
Итог: ИИ – это мощный инструмент, а не волшебная палочка
Современные текстовые нейросети – это действительно прорыв. Они уже меняют то, как мы ищем информацию, общаемся, создаем контент. Но "магия" пропадает, когда понимаешь принципы их работы. Это не искусственный разум в человеческом понимании, а очень сложный и мощный алгоритм, обученный на огромных данных.
Понимание его сильных и слабых сторон – ключ к эффективному использованию. Не ждите от ИИ стопроцентной точности или революционных открытий. Но как невероятно мощный помощник, способный сэкономить кучу времени и подкинуть свежих идей – он незаменим.
P.S. Что вас больше всего удивляет или настораживает в работе современных ИИ?