Az adott példán keresztül bemutatok egy egyszerűsített működést, hogy hogyan keletkezik válasz egy mélytanuláson alapuló neuronhálózatú generatív nyelvi modell segítségével a kérdésre „Jellemezd egy összetett mondatban a reneszánsz korszakát.”
- Adatgyűjtés: Első lépésben szükségünk van elegendő adatra, amely tartalmazza a reneszánsz korszakával kapcsolatos szöveges anyagokat, például történelmi leírásokat, esszéket, könyveket stb. Ezeket az adatokat felhasználjuk a modell tanításához, hogy megtanulja a reneszánsz korszakát jellemző nyelvi struktúrákat és szóhasználatot.
- Adat előkészítése: Az adatokat előkészítjük, hogy alkalmasak legyenek a modell számára. Ez magában foglalhatja a szöveg tisztítását, tokenizálását (a szöveg darabokra bontása), a szavak számokká vagy vektorokká való átalakítását stb. Ezután az adatokat felosztjuk tanító- és teszthalmazra.
- Modell tanítása: A tanítóadathalmazon a modellt betanítjuk a reneszánsz korszakát jellemző nyelvi struktúrák és szavak modellezésére. A tanítás során a modell a bemeneti adatokat feldolgozza, és megpróbálja előre jelezni a következő szót vagy szavakat a sorozatban. Az optimalizáló algoritmus segítségével a modell az iterációk során finomhangolja a súlyokat és a paramétereket, hogy minimalizálja a veszteséget és maximalizálja a predikciók pontosságát.
- Predikciók generálása: Miután a modellt betanítottuk, átadhatunk neki egy kérdést, például „Jellemezd egy összetett mondatban a reneszánsz korszakát.” A modell előrejelzéseket készít a következő szavakra vagy szavakhoz tartozó valószínűségekről, kiindulva az eddig beírt szavaktól. Ez a predikció alapján a modell kiválaszt egy vagy több szót, és ezeket hozzáadja a generált válaszhoz. A folyamat ismétlődik, amíg el nem érjük a kívánt hosszúságot vagy egy megállási feltétel teljesül.
Például a modell válasza lehet: „A reneszánsz korszak a 14. és 17. század közötti időszak volt Európában, amelyet a művészet, tudomány és kultúra jelentős fejlődése jellemezett. Ebben az időszakban a humanizmus, az antikvitás iránti érdeklődés és a művészi újjászületés dominált. A reneszánsz időszakban megjelentek olyan művészeti stílusok, mint a festészetben a perspektíva és az olajfesték használata, valamint a szobrászatban a klasszikus görög és római inspiráció. Ezenkívül a reneszánsz korszakban jelentős tudományos és felfedező expedíciók zajlottak, amelyek alapjaiban változtatták meg a világképet és az emberek gondolkodását.”
Fontos megjegyezni, hogy a pontos válasz kimenete és minősége erősen függ a modell tanításának minőségétől, a rendelkezésre álló adatmennyiségtől és a modell architektúrájától. Egy valós generatív nyelvi modell sokkal összetettebb lehet és többféle technika is alkalmazható a jobb minőségű válaszok eléréséhez.