Grenser utenfor chatten: Forstå ChatGPTs begrensninger

ChatGPT er et nytt teknologisk vidunder som gjør underverker med enkel tekst. Det har gjort livet vårt mye enklere, og vi slipper å lete på internett for å finne relevant informasjon.

Men har du noen gang lurt på om den har noen begrensninger? All teknologi har begrensninger, og det har også ChatGPT. I denne artikkelen skal vi lære om ChatGPTs begrensninger for å skape bevissthet og hjelpe deg med å bruke den mer effektivt.

Oversikt over ChatGPT

ChatGPT er en språkmodell utviklet av OpenAI, basert på GPT-arkitekturen (Generative Pre-trained Transformer). Den representerer neste generasjon av AI-språkmodeller og ble lansert som en del av GPT-3.5-versjonen.

ChatGPT er utviklet for å generere menneskelignende tekst og føre interaktive samtaler med brukerne. Den kan forstå og generere tekst på flere språk og har et bredt spekter av bruksområder, inkludert kundestøtte, innholdsproduksjon, språkoversettelse og mye mer.

Språkmodeller for ChatGPT

GPT-modellene bygger på Transformer-arkitekturen, som ble introdusert i den banebrytende artikkelen "Attention is All You Need" av Vaswani et al. i 2017. Transformer-arkitekturen revolusjonerte oppgaver innen naturlig språkbehandling ved å utnytte selvoppmerksomhetsmekanismer, slik at modellen effektivt kan fange opp langtrekkende avhengigheter og kontekstuelle forhold i tekst.

Den primære språkmodellen som brukes i ChatGPT, GPT-3, inneholder et svimlende antall parametere (175 milliarder i GPT-3.5), noe som gjør den til en av de kraftigste og mest dataintensive språkmodellene som noensinne er laget. Denne enorme skalaen bidrar til modellens evne til å generere menneskelignende tekst og utføre et bredt spekter av naturlige språkbehandlingsoppgaver, inkludert generering av samtaler, språkoversettelse, spørsmålssvar og mye mer.

ChatGPT Begrensninger

Det er viktig å merke seg at selv om ChatGPT er en kraftig språkmodell, har den likevel sine begrensninger. Noen ganger kan den produsere plausibelt klingende, men feilaktige eller meningsløse svar.

I tillegg kan den, i likhet med andre AI-modeller, ha skjevheter i dataene den ble trent på. OpenAI jobber kontinuerlig med å forbedre og videreutvikle systemet basert på tilbakemeldinger fra brukerne og bruk i den virkelige verden. La oss se nærmere på begrensningene.

Mangel på sunn fornuft

GPT-3 mangler forståelse for den virkelige verden og sunn fornuft. Selv om den kan generere sammenhengende og kontekstuelt passende tekst, har den ikke en virkelig forståelse av verden og kan produsere svar som er faktamessig feil eller meningsløse.

Følsomhet for input-fraseringer

Modellens svar kan være svært følsomme for hvordan et spørsmål eller en ledetekst er formulert. Små endringer i ordlyden kan føre til svært forskjellige svar, noe som kan være utfordrende for brukere som ønsker konsistente svar.

Lange svar og overdreven bruk av fraser

ChatGPT kan være svært omstendelig og kan gjenta seg selv, noe som kan føre til lengre svar enn nødvendig. Den kan også bruke for mange fraser eller opptre repetitivt.

Manglende kildeangivelse

Modellen kan ikke verifisere nøyaktigheten av informasjonen den gir, og det finnes ingen innebygd mekanisme for å bekrefte kildene til informasjonen den genererer. Det betyr at den kan produsere plausibel, men misvisende eller falsk informasjon.

Fordommer

GPT-3 er trent på et stort korpus av Internett-tekst, som kan inneholde skjevheter i dataene. Som et resultat av dette kan modellen generere forutinntatte eller fordomsfulle svar på sensitive emner eller oppføre seg partisk under samtaler.

Manglende evne til å oppklare uklarheter

Ved tvetydige spørsmål eller forespørsler om avklaring gjetter modellen ofte hva brukeren mener, noe som kan føre til misforståelser.

Begrenset kontekstvindu

Selv om ChatGPT kan bevare konteksten i løpet av en samtale, er det likevel en grense for hvor mye kontekst den kan bevare. I lengre samtaler kan konteksten bli fragmentert, noe som fører til mindre sammenhengende svar.

Upassende svar

På grunn av opplæringsdataene kan ChatGPT noen ganger produsere svar som er politisk partiske, støtende eller upassende. OpenAI har implementert sikkerhetstiltak, men slike svar kan likevel forekomme av og til.

Høye kostnader

Det kan være dyrt å få tilgang til GPT-3 og andre lignende språkmodeller via API-er, spesielt ved omfattende bruk.

Mangel på sanntidsoppdateringer

Som en ferdig trent modell har GPT-3 ikke tilgang til sanntidsinformasjon utover treningsdataene. Det betyr at den kanskje ikke er oppdatert på de siste hendelsene eller utviklingstrekkene. Her er et eksempel:

Selv om den nåværende presidenten er Droupadi MurmuGPT 3.5 har ingen informasjon om dette.

Relatert artikkel: ChatGPT-forskningsoppgave: Er det legitimt og etisk forsvarlig?

Årsaker til meningsløse og feilaktige svar fra ChatGPT

Det kan være flere årsaker til at ChatGPT, eller en hvilken som helst annen språkmodell, gir meningsløse og feilaktige svar. Selv om språkmodeller som ChatGPT er kraftige og kan generere menneskelignende tekst, er de ikke perfekte og har iboende begrensninger. Her er noen årsaker til meningsløse og feilaktige svar:

Mangel på forståelse

Språkmodeller som ChatGPT mangler ekte forståelse og sunn fornuft. De genererer svar basert på mønstre i dataene de er trent på, uten at de egentlig forstår innholdet. Denne begrensningen kan føre til svar som høres plausible ut, men som mangler faktisk mening.

Tvetydighet i oppdragene

Hvis brukerens spørsmål eller ledetekst er tvetydig eller mangler tilstrekkelig kontekst, kan ChatGPT ha problemer med å generere passende svar. Tvetydighet kan føre til at modellen gjør feil antagelser eller gjetninger.

Ufullstendige eller utilstrekkelige opplæringsdata

Språkmodeller krever store og varierte treningsdatasett for å generalisere effektivt. Hvis opplæringsdataene er ufullstendige eller ikke dekker visse emner på en omfattende måte, kan det hende at modellen ikke responderer nøyaktig på disse emnene.

En rekke oppgaver som støttes av ChatGPT

ChatGPT er en allsidig språkmodell som støtter et bredt spekter av oppgaver på tvers av ulike domener. Den naturlige språkbehandlingen gjør det mulig å utføre en rekke oppgaver, inkludert, men ikke begrenset til:

Tekstgenerering
Oversettelse av språk
Besvarelse av spørsmål
Oppsummering av tekst
Språkforståelse
Programmeringshjelp
Oppfordringer til kreativ skriving
Matematisk problemløsning
Informasjonsinnhenting
Hjelpe til med forskning

Dette er bare noen få eksempler på de mange ulike oppgavene som ChatGPT kan støtte. Bruksområdene utvides stadig etter hvert som utviklere og brukere finner innovative måter å utnytte språkbehandlingsfunksjonene på.

Les også: Utforsking av AIs rolle i akademisk forskning

Innholdsskaping gjennom samtale ved hjelp av ChatGPT

Innholdsskaping gjennom samtale ved hjelp av ChatGPT innebærer en mer interaktiv tilnærming til generering av skriftlig innhold. I stedet for å gi én enkelt beskjed, deltar brukeren i en samtale frem og tilbake med språkmodellen. Denne interaktive samtalen gjør det mulig for brukerne å avgrense og spesifisere innholdskravene sine gradvis. Slik fungerer innholdsproduksjon med ChatGPT:

Innlede samtalen

Brukeren starter samtalen ved å sende en innledende melding til ChatGPT. Denne meldingen kan være et generelt tema eller en spesifikk forespørsel om hvilken type innhold de ønsker å lage.

Videreføring av samspillet

ChatGPT svarer på brukerens melding og genererer tekst basert på inndataene. Brukeren kan deretter gi tilbakemelding eller be om avklaringer for å veilede innholdsgenereringsprosessen.

Raffinering av innholdet

Gjennom en rekke utvekslinger finjusterer brukeren forespørselen iterativt ved å gi mer spesifikke instruksjoner, be om flere detaljer eller be om endringer i den genererte teksten.

Iterativ tilbakemelding

Brukerens tilbakemeldinger er avgjørende for å sikre at det genererte innholdet oppfyller brukerens krav. Samtalen fortsetter helt til brukeren er fornøyd med det endelige innholdet.

Generering av det endelige innholdet

Etter flere interaksjoner mottar brukeren det ønskede innholdet, som kan være i form av en artikkel, et blogginnlegg eller noe annet skriftlig basert på konteksten for samtalen.

ChatGPT har virkelig revolusjonert prosessen med å skape innhold, men hvis du følger den blindt, kan du havne i trøbbel. Hvis du integrerer denne AI-modellen samtidig som du bruker intelligensen din og forstår begrensningene i ChatGPT, kan det hjelpe deg med å skape innhold.

Bunnlinjen

Selv om ChatGPT representerer et betydelig fremskritt innen naturlig språkbehandling og har vist imponerende evner, er det ikke uten begrensninger. Når vi ser på fremtiden for AI-språkmodeller, vil det å ta tak i disse begrensningene være et viktig skritt for å utvikle feltet og sikre at AI-teknologien blir en trygg og nyttig del av våre liv.

Online infografikkprodusent for vitenskap

Er du på jakt etter et pålitelig infografikkverktøy som gjør det enkelt å lage designene dine? Som forsker vet du hvor viktig det er med visualiseringer og infografikk som et supplement til forskningsartiklene dine, så her er et verktøy som du kan bruke... Mind the Graph designet utelukkende for å lage kvalitetsinfografikk relatert til vitenskap. Registrer deg nå for å lære mer.

Begynn å skape med Mind the Graph