Trening modelu
1Definicja
Proces "uczenia" modelu AI na ogromnych zbiorach danych, podczas którego algorytm dostosowuje miliardy wewnętrznych parametrów, aby nauczyć się rozpoznawać wzorce i wykonywać zadania.
2Co to oznacza w praktyce
Wyobraź sobie, że pokazujesz dziecku miliony zdjęć kotów i psów, za każdym razem mówiąc "to kot" lub "to pies". Po jakimś czasie dziecko samo zaczyna rozpoznawać różnicę. Trening modelu AI działa podobnie, tyle że na nieporównywalnie większą skalę. Trening modeli takich jak GPT-4 wymaga: • Terabajtów danych (duża część internetu). • Tysięcy superkomputerów pracujących przez wiele tygodni. • Dziesiątek milionów dolarów budżetu. Efektem jest "wytrenowany model" – plik, który można potem używać do generowania odpowiedzi.
3Dlaczego to ma znaczenie
Trening to najbardziej kosztowna i czasochłonna faza życia modelu. To on determinuje całą wiedzę i możliwości AI. Zrozumienie tego procesu pomaga docenić, dlaczego modele "nie wiedzą" o wydarzeniach po dacie zakończenia treningu (cut-off date).
Najczęstszy błąd
Mylenie treningu (jednorazowego, kosztownego procesu tworzenia modelu) z używaniem modelu (tanie i szybkie wysyłanie zapytań przez API). Gdy rozmawiasz z ChatGPT, model NIE uczy się na bieżąco z Twojej rozmowy.