Alapgondolat: „A következő szó megtippelése”
A nyelvi modellek – például a ChatGPT – nem valódi értelemben gondolkodnak, hanem statisztikai minták alapján „sejtik meg”, hogy egy adott szövegkörnyezetben mi lehet a legvalószínűbb következő szó, betű, karakter, vagyis token.
Példa:
A modell lehetséges folytatásai: „éves”, „napos”, „perces”, stb.
→ A rendszer azt választja, amelyik a legnagyobb valószínűséggel illik a szövegbe a korábbi minták alapján.
Ez a működés nagyon hasonlít a telefonunk automatikus szövegkiegészítő funkciójához – csak sokkal nagyobb mélységben és pontossággal működik.
Mi történik a háttérben?
A nyelvi modell:
Tokenekre bontja a szöveget (nem szavakra, hanem szóelemekre: pl. „gondolkod” + „ik”).
Számszerűsíti ezeket vektorként (matematikai formában).
Összehasonlítja az előző tokenek mintázatát korábban tanult szövegek milliárdjainak mintáival.
Valószínűségi eloszlás alapján választ következő token(eke)t.
Ezt ismétli újra és újra, amíg a válasz „kész” nem lesz.
Transformer-alapú működés egyszerűen
A ChatGPT és más modern modellek ún. transformer architektúrára épülnek. Ez egy 2017-ben megjelent MI-technológia, amely lehetővé teszi, hogy a modell:
ne csak az előző 1-2 szóra figyeljen, hanem teljes mondatokra és bekezdésekre,
megértse a kontekztust (pl. hogy az „alma” gyümölcs-e vagy számítógépmárka),
egyszerre párhuzamosan „figyelje” a különböző szövegrészeket (attention mechanism).
A nyelvi modell nem „tudja” a választ – hanem jól tippel
Fontos kiemelni: a modell nem keres adatbázisban, nem „tárol konkrét válaszokat” – hanem valószínűségi alapon generál új tartalmat. Ez magyarázza, hogy:
néha nagyon kreatív és hasznos válaszokat ad,
de előfordulhat, hogy „hallucinál”, azaz tévesen, hibásan válaszol, mintha tudná.
Példa egy valós párbeszédre
👤 Felhasználó: „Írj nekem egy 3 soros köszöntőt nyugdíjba vonuló kollégámnak.”
🤖 ChatGPT: „Kolléga és barát, ki most új útra lépsz,
Munkád gyümölcse megérett – pihenésed megérdemelt.Kívánunk örömet, egészséget és sok boldog évet!”
A modell nem „tárolta” ezt előre – hanem valós időben generálta, a korábban tanult nyelvi minták alapján.
Folytasd ezzel:
további részletek itt az alap kurzusban találsz.
Ajánlott olvasmányok a témához:
- Milyen módszerekkel lehet javítani a válaszok minőségét?
- Hogyan írj jó AI promptokat?
- Iteráció folyamata
Források:
ChatGPT használati útmutató: Ez egy részletes útmutató, amely bemutatja, hogyan kezdheted el használni a ChatGPT-t és hogyan integrálhatod azt különböző üzleti folyamatokba.
-
Ajánlat
Szeretnéd hatékonyabban használni az AI-t a munkádban vagy a tanításban? Nézz körül a legnépszerűbb anyagaink között
