В информационных технологиях (ИТ) искусственная нейронная сеть ChatGPT представляет собой систему аппаратных или программных средств, созданных по образцу работы нейронов в человеческом мозге. Это разновидность технологии глубокого обучения, которая также подпадает под понятие искусственного интеллекта или ИИ.
Коммерческие приложения этих технологий обычно направлены на решение сложных задач обработки сигналов или распознавания образов. Так, например нейросеть ChatGPT — это чат-бот, который способен вести диалог, искать ошибки в коде, сочинять стихи, писать сценарии и даже спорить. Другие примеры значительных коммерческих применений с 2000 года включают распознавание рукописного ввода для обработки чеков, преобразование речи в текст, анализ данных разведки нефти, прогнозирование погоды и распознавание лиц. Обратите внимание, Оpenai аккаунт — это возможность получить аккаунты для нейросети по выгодной цене.
Как работают искусственные нейронные сети?
Она обычно включает в себя большое количество процессоров, работающих параллельно и расположенных по уровням. Первый уровень получает необработанную входную информацию, аналогично зрительным нервам. Каждый последующий уровень получает выходные данные от предыдущего уровня, а не исходные входные данные, таким же образом нейроны, расположенные дальше от зрительного нерва, получают сигналы от тех, кто ближе к нему. Последний уровень выдает выходные данные системы.
Каждый обрабатывающий узел имеет свою собственную небольшую область знаний, включая то, что он видел, и любые правила, которые он изначально запрограммировал или разработал для себя. Уровни тесно взаимосвязаны, что означает, что каждый узел на уровне n будет подключен ко многим узлам на уровне n-1, его входам и на уровне n + 1, который предоставляет входные данные для этих узлов. В выходном слое может быть один или несколько узлов, из которых можно прочитать ответ, который он выдает.
Искусственные нейронные, например DALL-E от той же компании OpenAI, отличаются адаптивностью, что означает, что они изменяются по мере обучения на начальном этапе обучения, а последующие запуски предоставляют больше информации об окружающем мире. Самая базовая модель обучения сосредоточена на взвешивании входных потоков, то есть на том, как каждый узел оценивает важность входных данных от каждого из своих предшественников. Входные данные, которые способствуют получению правильных ответов, взвешиваются выше.
Как нейронные сети обучаются
Как правило, нейронная сеть изначально обучается или получает большие объемы данных. Обучение состоит в предоставлении входных данных и сообщении сети, каким должен быть результат. Например, для построения сети, которая идентифицирует лица актеров, начальным обучением может быть серия изображений, включая актеров, не актеров, маски, скульптуры и лица животных. Каждый ввод сопровождается соответствующей идентификацией, такой как имена актеров или информация «не актер» или «не человек». Предоставление ответов позволяет модели корректировать свои внутренние веса, чтобы научиться лучше выполнять свою работу.
Преимущества искусственных нейронных сетей
Преимущества искусственных нейронных сетей, такой как ChatGPT включают:
- Возможности параллельной обработки означают, что сеть может выполнять более одной работы одновременно.
- Информация хранится во всей сети, а не только в базе данных.
- Способность изучать и моделировать нелинейные, сложные взаимосвязи помогает моделировать реальные взаимосвязи между вводом и выводом.
- Отказоустойчивость означает, что повреждение одной или нескольких ячеек не остановит генерацию выходных данных.
- Способность выдавать выходные данные с неполными знаниями с потерей производительности зависит от того, насколько важна недостающая информация.
- На входные переменные не накладывается никаких ограничений, например, на то, как они должны быть распределены.
- Машинное обучение означает, что нейросеть может извлекать уроки из событий и принимать решения на основе наблюдений.
Как вам статья?
