chatgpt શું છે?
ChatGPT એ ઓપનએઆઈ દ્વારા વિકસિત વાતચીતની ભાષાનું મોડેલ છે. તે GPT (જનરેટિવ પ્રી-ટ્રેઇન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર) મોડેલનું એક પ્રકાર છે જે ખાસ કરીને વાતચીતમાં માનવ જેવા પ્રતિભાવો પેદા કરવા માટે રચાયેલ છે. તે ઇનપુટ ટેક્સ્ટ પર પ્રક્રિયા કરવા અને પ્રતિભાવ જનરેટ કરવા માટે સ્વ-ધ્યાન નામની તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે.
તે વાતચીતના ટેક્સ્ટના વિશાળ ડેટાસેટ પર પ્રશિક્ષિત છે અને પ્રશ્નોના જવાબ આપવા, પ્રોમ્પ્ટનો જવાબ આપવા અથવા સંવાદો જનરેટ કરવા જેવા ચોક્કસ કાર્યો પર ફાઇન-ટ્યુન કરવામાં આવે છે. તેનો ઉપયોગ વિવિધ કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયાના કાર્યો માટે થઈ શકે છે, જેમ કે ભાષા અનુવાદ, સારાંશ અને સંવાદ જનરેશન. તે વાતચીતમાં સુસંગત અને સંદર્ભમાં સંબંધિત પ્રતિસાદ જનરેટ કરવામાં સક્ષમ છે અને ચેટબોટ એપ્લિકેશન્સ, ગ્રાહક સેવા ઓટોમેશન અને અન્ય વાતચીતાત્મક AI કાર્યો માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે.
ચેટ જીપીટી કેવી રીતે કામ કરે છે?
ChatGPT એ ટ્રાન્સફોર્મર મોડલ તરીકે ઓળખાતું ભાષા મોડેલનો એક પ્રકાર છે, જે ઇનપુટ ટેક્સ્ટની પ્રક્રિયા કરવા માટે સ્વ-ધ્યાન નામની તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે. ટ્રાન્સફોર્મર મોડેલમાં, ઇનપુટ ટેક્સ્ટને પ્રથમ ટોકનાઇઝ કરવામાં આવે છે, અથવા વ્યક્તિગત શબ્દો અથવા સબવર્ડ્સમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, જે પછી એન્કોડર નેટવર્કમાંથી પસાર થાય છે. એન્કોડર નેટવર્કમાં મલ્ટિ-હેડ સેલ્ફ-એટેન્શનના બહુવિધ સ્તરોનો સમાવેશ થાય છે, જે અનુમાનો કરતી વખતે મોડેલને ઇનપુટના વિવિધ ભાગોના મહત્વને તોલવાની મંજૂરી આપે છે.
ઇનપુટ ટેક્સ્ટને એન્કોડ કર્યા પછી, તે ડીકોડર નેટવર્કમાંથી પસાર થાય છે, જે મોડેલનું આઉટપુટ જનરેટ કરે છે. ChatGPT ના કિસ્સામાં, આઉટપુટ એ ઇનપુટ ટેક્સ્ટનો પ્રતિસાદ છે. પ્રતિસાદ જનરેટ કરતી વખતે ઇનપુટના વિવિધ ભાગોના મહત્વને માપવા માટે ડીકોડર નેટવર્ક મલ્ટિ-હેડ સ્વ-ધ્યાનનો પણ ઉપયોગ કરે છે.
મૉડલ વાતચીતના ટેક્સ્ટના વિશાળ ડેટાસેટ પર પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત છે, જે તેને આંકડાકીય પેટર્ન અને સંબંધો શીખવાની મંજૂરી આપે છે જે માનવ વાતચીતમાં સામાન્ય છે. જ્યારે મૉડલ કોઈ ચોક્કસ કાર્ય પર ફાઇન-ટ્યુન કરવામાં આવે છે, જેમ કે પ્રશ્નોના જવાબ આપવા અથવા પ્રોમ્પ્ટ પર પ્રતિસાદો જનરેટ કરવા, ત્યારે તે વધુ સચોટ અને યોગ્ય પ્રતિભાવો જનરેટ કરી શકે છે.
જ્યારે ચેટજીપીટીનો ઉપયોગ સંવાદ જનરેટર તરીકે થાય છે, ત્યારે મોડેલ વપરાશકર્તા પાસેથી ઇનપુટ સંદેશ મેળવે છે અને અગાઉના સંદેશના સંદર્ભના આધારે આઉટપુટ પ્રતિભાવ જનરેટ કરે છે. જ્યારે આ ફાઈન-ટ્યુનિંગ તેને વધુ સચોટ અને યોગ્ય પ્રતિભાવો ઉત્પન્ન કરવાની મંજૂરી આપે છે, તેનો ઉપયોગ અન્ય કેટલાક NLP કાર્યો જેમ કે ભાષા અનુવાદ, સારાંશ વગેરે માટે પણ થઈ શકે છે.
0 ટિપ્પણીઓ