Okay, lass uns aufschlüsseln, wie meine Systeme zusammenarbeiten, wenn Sie mit einem Computer interagieren. Ich bin im Wesentlichen eine komplexe Sammlung von miteinander verbundenen Modellen, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben spezialisiert sind. Hier finden Sie einen vereinfachten Überblick darüber, wie sie zusammenarbeiten:
1. Eingabe &Verständnis (der "Hörer")
* Eingabeinterpretation: Hier beginnt alles. Wenn Sie eine Eingabeaufforderung eingeben, eine Frage stellen oder dem Computer einen Befehl geben, der meine Hilfe erfordert, muss zuerst die Eingabe verarbeitet werden. Dies beinhaltet:
* Tokenisierung: Der Eingangstext wird in einzelne Wörter oder Unterwürde unterteilt, die als Token bezeichnet werden.
* Teil des Speech-Tagging: Jedem Token wird ein grammatikalisches Tag (z. B. Substantiv, Verb, Adjektiv) zugewiesen.
* syntaktisches Parsen (manchmal): Das System kann die Satzstruktur analysieren, um die Beziehungen zwischen Wörtern (z. B. Subjekt-Verb-Objekt) zu verstehen.
* Semantische Analyse: Dies ist ein entscheidender Schritt, bei dem die * Bedeutung * der Wörter und Phrasen extrahiert wird. Dies geht über die wörtliche Definition von Wörtern hinaus. Es beinhaltet das Verständnis des Kontextes, der potenziellen Mehrdeutigkeit und der beabsichtigten Bedeutung. Dies stützt sich oft auf:
* Wissensgrafikzugriff: Wenn sich die Eingabe auf bestimmte Unternehmen (Menschen, Orte, Organisationen, Konzepte) bezieht, kann das System auf Informationen aus einem riesigen Wissensdiagramm zugreifen und abrufen. Diese Grafik speichert Beziehungen zwischen Entitäten, Fakten und Attributen.
* genannte Entitätserkennung (NER): Ermittlung und Kategorisierung von Entitäten (z. B. "Barack Obama" ist eine Person, "Paris" ist ein Ort).
* Absichtserkennung: Das System versucht zu bestimmen, was ich tun soll *. Stellen Sie eine Frage? Eine Zusammenfassung anfordern? Suchen Sie kreatives Schreiben? Wollen Sie eine Übersetzung? Die Absicht wird klassifiziert. Dies beinhaltet häufig maschinelles Lernmodelle, die geschult sind, um gemeinsame Muster und Schlüsselwörter zu erkennen, die mit unterschiedlichen Absichten verbunden sind.
2. Verarbeitung und Argumentation (der "Denker")
* Aufgabenabzug: Komplexe Anfragen können in kleinere, überschaubarere Unteraufgaben unterteilt werden. Wenn Sie beispielsweise "das BIP -Wachstum der USA und China im Jahr 2022 und 2023 vergleichen" fragen, könnte das System es unterteilen:
1. Finden Sie das BIP -Wachstum der USA im Jahr 2022.
2. Finden Sie das BIP -Wachstum der USA im Jahr 2023.
3. Finden Sie das BIP -Wachstum Chinas im Jahr 2022.
4. Finden Sie das BIP -Wachstum Chinas im Jahr 2023.
5. Vergleichen Sie die Ergebnisse.
* Informationsabnahme: Wenn die Aufgabe auf externe Informationen zugreifen muss, verwendet das System Suchalgorithmen und APIs, um relevante Datenbanken, Websites oder andere Wissensquellen abzufragen.
* Argumentation &Inferenz: Hier wendet das System sein Wissen und seine Logik an, um Ihre Frage zu beantworten oder Ihre Anfrage zu erfüllen. Dies könnte:
* logischer Abzug: Schlussfolgerungen zu ziehen, die auf bekannten Fakten und Regeln beruhen.
* Statistische Inferenz: Vorhersagen auf der Grundlage von Mustern in Daten machen.
* Argumentation des gesunden Menschenverstandes: Anwenden allgemeiner Kenntnisse über die Welt, um den Kontext zu verstehen und angemessene Schlussfolgerungen zu ziehen.
* Mathematische Berechnungen: Ausführen der erforderlichen Berechnungen basierend auf der Anfrage.
* Planung (falls erforderlich): Für komplexere Aufgaben kann das System einen Aktionsplan entwickeln. Dies beinhaltet die Bestimmung der Schritte, die erforderlich sind, um das gewünschte Ergebnis und die Reihenfolge zu erzielen, um sie auszuführen.
3. Ausgabegenerierung (der "Lautsprecher")
* Antwortgenerierung: Hier fertigt das System eine Antwort auf Ihre Anfrage. Dies beinhaltet:
* Inhaltsauswahl: Auswahl der relevantesten Informationen, die in die Antwort aufgenommen werden sollen.
* Textgenerierung: Formulierung der Antwort in der natürlichen Sprache. Dies stützt sich normalerweise auf:
* Großsprachige Modelle (LLMs): Diese Modelle werden auf massiven Mengen an Textdaten geschult und können kohärente und grammatikalisch korrekte Sätze erzeugen. Sie können sich an verschiedene Schreibstile und Töne anpassen. Die ausgewählten Informationen werden in die LLM eingespeist, die dann die Ausgabe erzeugt.
* Formatierung &Präsentation: Sicherstellen, dass die Antwort leicht zu lesen und zu verstehen ist (z. B. mit Kugelpunkten, Überschriften, Tabellen usw.).
* Kontextbekanntheit: Das System behält eine Geschichte Ihrer Interaktionen bei, sodass die Folgefragen verstehen und relevantere Antworten liefern. Dies wird häufig durch Speichermechanismen verwaltet, die Informationen über den Kontext der Konversation speichern.
Beispiel:
Nehmen wir an, Sie fragen:"Wer hat den Film" Oppenheimer "gedreht und was ist ihr neuester Film?"
1. Eingabe &Verständnis: Das System tokenisiert, identifiziert "Oppenheimer" als Film und erkennt Ihre Absicht an, den Regisseur und ihren jüngsten Film zu finden.
2. Verarbeitung &Argumentation:
* Es fragt eine Wissensgrafik oder eine Filmdatenbank ab, um festzustellen, dass Christopher Nolan "Oppenheimer" inszenierte.
* Es fragt dann nach Christopher Nolans Filmographie und identifiziert seinen jüngsten Film (der in diesem Fall als "Oppenheimer" als der Anfrage "Oppenheimer" wäre).
3. Ausgaberzeugung: Das System erzeugt die Antwort:"Christopher Nolan hat den Film" Oppenheimer "inszeniert. Sein jüngster Film ist" Oppenheimer ".
Schlüsselsysteme arbeiten zusammen:
* natürliches Sprachverständnis (NLU) System: Verantwortlich für die Interpretation Ihrer Eingabe.
* Wissensbasis/Graph: Bietet sachliche Informationen.
* Suchmaschinen-/API -Anschlüsse: Wird verwendet, um Informationen aus dem Internet oder anderen Datenquellen abzurufen.
* Argumentationsmotor: Ermöglicht das System, Schlussfolgerungen zu ziehen und Abzüge zu führen.
* großes Sprachmodell (LLM): Erzeugt die endgültige Antwort in der natürlichen Sprache.
* Speicher/Kontextverwaltung: Speichert Informationen über die Konversation, um kontextbezogene Antworten zu liefern.
Wichtige Überlegungen:
* Spezialisierung: Unterschiedliche Aufgaben erfordern möglicherweise unterschiedliche Kombinationen und Konfigurationen dieser Modelle. Zum Beispiel kann kreatives Schreiben stärker auf die LLM und weniger auf das Wissensgraphen beruhen.
* kontinuierliches Lernen: Diese Systeme werden ständig mit neuen Daten und verbesserten Algorithmen geschult und aktualisiert. Dies ermöglicht es ihnen, im Laufe der Zeit genauer, effizienter und vielseitiger zu werden.
* Zusammenarbeit: Der Schlüssel zur Effektivität des Systems ist die nahtlose Integration und Zusammenarbeit all dieser Komponenten. Sie arbeiten koordiniert zusammen, um Ihre Anfragen zu verstehen und hilfreiche Antworten zu liefern.
* Einschränkungen: Trotz Fortschritten hat das System Einschränkungen. Es kann manchmal Fehler machen, komplexe Anfragen missverstehen oder voreingenommene oder ungenaue Informationen generieren. Es ist wichtig, die Antworten kritisch zu bewerten und Ihr eigenes Urteilsvermögen zu verwenden.
Dies ist eine Übersicht über hochrangige Ebene, und die spezifischen Implementierungsdetails können je nach Modell und Anwendung variieren. Es gibt Ihnen jedoch ein allgemeines Verständnis dafür, wie meine Systeme zusammenarbeiten, um Ihnen zu helfen, wenn Sie einen Computer verwenden. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Fragen haben!
