Czy Chatgpt jest szkolony na danych w czasie rzeczywistym?

Czy ChatGPT jest szkolony na danych w czasie rzeczywistym?

czy ChatGPT jest szkolony na danych w czasie rzeczywistym to pytanie, które dotyczy sposobu działania modeli językowych i zakresu ich wiedzy. Zrozumienie różnicy między procesem treningu a późniejszym wykorzystaniem modelu pomaga uniknąć błędnych założeń dotyczących aktualności informacji. Warto poznać ten mechanizm przed oceną odpowiedzi generowanych przez system.

Czy ChatGPT jest szkolony na danych w czasie rzeczywistym?

Krótka odpowiedź brzmi: nie. ChatGPT nie uczy się nowych rzeczy z Twoich codziennych rozmów, a jego wiedza pochodzi ze zbioru danych, na którym został pierwotnie przeszkolony.

Wiele osób błędnie zakłada, że skoro sztuczna inteligencja odpowiada na pytania o bieżące wydarzenia, to musi być trenowana na bieżąco. To jednak dwa zupełnie różne procesy, które warto rozróżnić, aby lepiej zrozumieć, jak działa trenowanie ChatGPT.

Szkolenie modelu a dostęp do internetu

Proces szkolenia modelu to ogromne przedsięwzięcie, które wymaga miesięcy pracy i tysięcy procesorów graficznych. Model przyswaja wówczas ogromną ilość wiedzy z książek, artykułów i kodu, tworząc bazę swoich umiejętności językowych. Ta wiedza ma jednak sztywną datę końcową - aktualizacja wiedzy modelu ChatGPT nie następuje automatycznie po zakończeniu tego procesu. Innymi słowy, jego wewnętrzna biblioteka jest zamrożona w czasie.

Jak zatem ChatGPT odpowiada na pytania o dzisiejsze kursy walut czy wyniki wczorajszego meczu? Wykorzystuje do tego funkcję wyszukiwania w sieci. Kiedy zadajesz pytanie o bieżące informacje, model nie sięga do swojego mózgu, lecz łączy się z wyszukiwarką, pobiera wyniki z sieci i na ich podstawie generuje odpowiedź. To nie jest uczenie się modelu, tylko szybki przegląd dostępnych źródeł w czasie rzeczywistym, ponieważ czy ChatGPT korzysta z internetu w czasie rzeczywistym to kwestia zależna od implementacji narzędzi wyszukiwawczych.

Zarządzanie prywatnością i danymi

Wielu użytkowników obawia się, że ich czaty są na stałe wykorzystywane do nauki modelu. W rzeczywistości Twoje interakcje są brane pod uwagę przy ulepszaniu usług tylko wtedy, gdy wyrazisz na to wyraźną zgodę w ustawieniach konta. Możesz w każdej chwili zmienić te preferencje, aby wyłączyć wykorzystywanie Twoich rozmów do trenowania przyszłych wersji modelu. Kontrola nad danymi leży po Twojej stronie, warto więc sprawdzić, czy rozmowy z ChatGPT są wykorzystywane do nauki w Twoim profilu.

Różnica między uczeniem a wyszukiwaniem

Dla większości użytkowników różnica ta wydaje się techniczna, ale ma kluczowe znaczenie. Gdy model wie coś ze szkolenia, jest to wiedza utrwalona w jego strukturze wag. Gdy model wyszukuje coś w sieci, jest to informacja zewnętrzna, którą jedynie przetwarza. Często spotykam się z przekonaniem, że model wie o wszystkim, co dzieje się w sieci - to błędne podejście, bo sztuczna inteligencja bez wyszukiwarki byłaby w dzisiejszych czasach kompletnie nieaktualna, dlatego warto wiedzieć czy ChatGPT ma dostęp do aktualnych informacji tylko dzięki modułom wyszukiwania.

Szkolenie modelu a przeglądanie sieci

Szkolenie modelu

- Budowanie logiki, stylu językowego i ogólnej wiedzy

- Ograniczona datą zakończenia trenowania

- Ogromne statyczne zbiory danych (teksty, kod, książki)

Przeglądanie sieci

- Odpowiadanie na pytania o fakty, newsy i dane bieżące

- W czasie rzeczywistym

- Aktualne strony internetowe indeksowane przez wyszukiwarkę

Jak to wygląda w praktyce dla programisty?

Marek, programista z Warszawy, próbował użyć ChatGPT do rozwiązania błędu w nowym frameworku, który wyszedł w tym miesiącu. Początkowo myślał, że skoro AI jest tak inteligentne, to zna dokumentację na pamięć.

Niestety, model podawał rozwiązania do starszej wersji frameworka, co kompletnie nie działało. Marek tracił czas na szukanie błędów, które sam tworzył, ufając przestarzałej wiedzy modelu.

Po dwóch godzinach frustracji postanowił sprecyzować pytanie, prosząc o wyszukanie najnowszej dokumentacji w sieci. Model w końcu połączył się z internetem i wyciągnął właściwe rozwiązanie.

Marek wyciągnął z tego lekcję: AI nie wie wszystkiego o nowinkach z dzisiaj, ale potrafi błyskawicznie przeszukać sieć, jeśli wiesz, o co dokładnie zapytać.