ChatGPT был обучен на огромном количестве текстов – книг, статей, веб-страниц – чтобы получить «знания» о языке. Этот процесс называется предобучением. В ходе предобучения модель анализировала тексты и пыталась предсказать следующее слово в каждом предложении. Например, если она видит фразу «Собака бежит за…», её задача – предсказать, какое слово должно идти дальше. В данном случае, наиболее вероятный ответ – «мячом» или «кошкой». Чем больше модель тренируется, тем лучше она становится в предсказании следующих слов и, следовательно, в создании осмысленных текстов.

Когда ChatGPT «общается» с вами, она использует накопленные знания, чтобы построить ответ на ваш вопрос. Этот процесс называется генерацией текста. Представьте себе, что у ChatGPT есть огромный «мозг», который хранит миллионы примеров предложений и словосочетаний. Когда вы задаете вопрос, ChatGPT ищет в этом «мозге» все возможные варианты ответа, которые подходят под ваш запрос, и выбирает наиболее подходящий. Однако, важно отметить, что ChatGPT не «понимает» текст так, как это делает человек. Он просто вычисляет на основе вероятностей, какие слова и фразы лучше всего подходят в данном контексте.

Работа ChatGPT начинается с вашего ввода – это может быть вопрос, просьба или любой другой текст. Модель анализирует этот ввод и пытается понять, о чём идёт речь. Для этого она использует так называемые векторы – представления слов в числовой форме. Каждое слово или фраза преобразуется в набор чисел, которые описывают его значение и связь с другими словами. Например, слова «кошка» и «кот» будут иметь похожие векторы, потому что они относятся к одному и тому же понятию. Эти векторы позволяют модели «понимать» взаимосвязи между словами и строить осмысленные ответы.

Чтобы создать ответ, ChatGPT использует механизм внимания. Этот механизм позволяет модели решать, какие слова и части текста важны для создания ответа, а какие можно игнорировать. Например, если вы спрашиваете о погоде, модель будет уделять внимание словам, связанным с температурой, осадками и временем года, игнорируя другие, менее важные аспекты. Механизм внимания – это как фокусировка на ключевых элементах, которые помогают понять основной смысл и создать правильный ответ.

После того как модель определила, какие слова важны, она начинает генерацию ответа. ChatGPT не просто выбирает слова наугад, а использует сложные алгоритмы, чтобы построить ответ, максимально подходящий под ваш запрос. Этот процесс напоминает создание предложений по блокам. Каждый новый блок, или слово, определяется на основе предыдущих, чтобы обеспечить логичность и связность текста. Модель всегда стремится выбрать слово, которое лучше всего подходит в текущем контексте, чтобы сделать ответ более точным и информативным.

Еще один важный элемент работы ChatGPT – это контекст. В отличие от большинства обычных алгоритмов, ChatGPT может учитывать предыдущие сообщения в разговоре, что позволяет ему «помнить», о чём шла речь раньше, и использовать эту информацию для создания более осмысленных ответов. Например, если вы сначала спросите «Кто такой Исаак Ньютон?», а затем зададите вопрос «Какие у него были достижения?», модель поймёт, что речь всё ещё идёт о Ньютоне, и ответит соответственно. Это свойство делает общение с ChatGPT более естественным и похожим на человеческий диалог.

Для того чтобы ответы были более интересными и разнообразными, ChatGPT использует параметр, называемый температурой. Температура управляет тем, насколько «креативным» будет ответ модели. При низкой температуре (например, 0.2) ChatGPT будет выбирать более предсказуемые и «стандартные» ответы, что полезно, если требуется точность. При высокой температуре (например, 0.8) модель будет генерировать более разнообразные и необычные ответы, что подходит для творческих задач, таких как написание историй или разработка идей.