跟機器人對話　一窺ChatGPT運作模式

編譯／莊閔棻

為ChatGPT、微軟的Bing聊天機器人和Google的Bard，提供動力的人工智慧可以進行類似人類的對話，並就無窮無盡的話題寫出自然、流暢的散文，還可以執行複雜的任務，如編寫程式碼到計畫派對等。

但這一切是如何進行的呢？為了回答這個問題，《紐約時報》表示，我們必須先從「大型語言模型」（LLM）開始說起。

《紐時》專欄作家Kevin Roose表示，假設我們要從頭開始建立一個大型的語言模型，將可以讓我們了解這些機器人是怎麼運作的。他假設說，我們要試圖建立一個LLM來幫助我們回覆電子郵件，並把它叫做MailBot。以下是創建MailBot的步驟：

• 第一步：設定一個目標

Kevin Roose指出，每個人工智慧系統都需要一個目標。研究人員將此稱為目標函數（Objective Function）。它可以很簡單，如：「贏得盡可能多的國際象棋比賽」。也可以很複雜，如：「只用蛋白質的氨基酸序列，預測蛋白質的3D形狀」。

而大多數大型語言模型都有相同的基本目標函數，就是：給定一個文本序列（sequence），猜測接下來的內容。

• 第二步：收集大量的數據

接下來，為了教MailBot如何寫作，我們需要收集訓練數據。理想情況下，我們將把一個巨大的文本庫放在一起，通常是從網路上蒐集來的數十億頁部落格文章、推文、維基百科文章和新聞文章等。也可以授權一些外語文本，這樣MailBot可以以更多語言寫電子郵件。一般來說，擁有的數據越多，來源越多樣化，模型就會越好。

而在將數據輸入模型之前，我們需要將其進行標記並分解為「字元串序列」，這些標記可以是單詞、短語甚至是單個字符。簡單來說，就是將文本分類、標記讓模型可以更容易的分析。

• 第三步：建立你的神經網路

一旦我們的數據被標記化，我們就需要組裝人工智慧的「大腦」，也就是一種被稱為神經網路的系統。這是一個由相互連接的節點（或「神經元」）組成的複雜網路，並可以用於處理和儲存資訊，就像我們的大腦一樣。

Kevin Roose說，對於MailBot來說，我們則要使用一種相對較新的神經網路類型，稱為「Transformer模型」。作為一種採用自注意力機制的深度學習模型， Transformer模型旨在處理自然語言等順序輸入資料，可應用於翻譯、文字摘要等任務。

• 第四步：訓練你的神經網路

接下來，該模型將分析數據，逐個標記，識別模式和關係。如，它可能會注意到「親愛的」後面經常有一個名字，或者「問候」通常會在名字之前。透過識別這些模式，人工智慧就能學會如何建構有意義的訊息。該系統還可以發展對文章內容背景的判斷，如，取決於其他語句，它將會知道到「bank」一字不只有「銀行」的意思，還有「河畔」的意思。

當它學習這些模式時，Transformer模型就會把人類語言轉化成極其複雜的數學計算法，而其將使用被稱為「參數」（parameters）的數值來追蹤這些關係。許多最好的LLM通常會有幾千億個參數或更多。

訓練可能需要幾天甚至幾週的時間，並需要巨大的計算能力。但是一但完成了，它幾乎就可以開始寫郵件了。

• 第五步：微調你的模型

一旦訓練好一個大型語言模型，就需要為特定的工作進行校準。如，一家醫院使用的聊天機器人可能需要理解醫學術語。

舉例來說，為了對MailBot進行微調，我們可以要求它生成一堆電子郵件，並僱用人來對其準確性進行評分，然後將評分反饋給模型，直到它得到改善。就像ChatGPT和其他公開的人工智慧模型現在正在做的事情一樣。

• 第六步：啟用

最後，一但MailBot完成了訓練和微調，它就可以使用了。用戶只需要為它建立某種用戶界面，如將其作為一個插入電子郵件應用程式的外掛軟體，它就可以開始發送電子郵件了。

參考資料：The New York Times

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