Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
1. Vstup a porozumenie („poslucháč“)
* Interpretácia vstupu: Tu to všetko začína. Keď napíšete výzvu, položte otázku alebo uveďte príkaz počítaču, ktorý vyžaduje moju pomoc, vstup je potrebné najprv spracovať. To zahŕňa:
* tokenizácia: Vstupný text je rozdelený na jednotlivé slová alebo subky volané tokeny.
* Časť reči označovania: Každému tokenu je priradená gramatická značka (napr. Podstatné meno, sloveso, prídavné meno).
* syntaktické analýzy (niekedy): Systém by mohol analyzovať štruktúru vety, aby pochopil vzťahy medzi slovami (napr. Subjekt-verb-objekt).
* Sémantická analýza: Toto je zásadný krok, v ktorom sa extrahuje * význam * slov a fráz. Toto presahuje iba doslovnú definíciu slov. Zahŕňa pochopenie kontextu, potenciálnu nejednoznačnosť a zamýšľaný význam. Toto sa často spolieha na:
* Prístup k grafu znalostí: Ak sa vstup vzťahuje na konkrétne entity (ľudí, miesta, organizácie, koncepty), systém má prístup k informáciám z rozsiahleho grafu znalostí a získavať informácie. Tento graf ukladá vzťahy medzi entitami, faktami a atribútmi.
* Pomenované rozpoznávanie entity (NER): Identifikácia a kategorizácia entít (napr. „Barack Obama“ je človek, „Paríž“ je miesto).
* Rozpoznanie zámeru: Systém sa snaží určiť *Čo chcete, aby som urobil *. Pýtate sa na otázku? Žiadate zhrnutie? Hľadáte tvorivé písanie? Chceš preklad? Zámer je klasifikovaný. To často zahŕňa modely strojového učenia vyškolených na rozpoznávanie bežných vzorov a kľúčových slov spojených s rôznymi zámermi.
2. Spracovanie a zdôvodnenie („mysliteľ“)
* Rozklad úloh: Komplexné požiadavky by sa mohli rozdeliť na menšie, zvládnuteľnejšie čiastkové úlohy. Napríklad, ak sa pýtate „porovnajte rast HDP v USA a Číne v rokoch 2022 a 2023“, systém by ho mohol rozdeliť na:
1. Nájdite rast HDP v USA v roku 2022.
2. Nájdite rast HDP v USA v roku 2023.
3. Nájdite rast HDP v Číne v roku 2022.
4. Nájdite rast HDP v Číne v roku 2023.
5. Porovnajte výsledky.
* Získanie informácií: Ak úloha vyžaduje prístup k externým informáciám, systém použije algoritmy vyhľadávania a rozhrania API na dopyt relevantných databáz, webových stránok alebo iných zdrojov znalostí.
* Dôvody a inferencia: To je miesto, kde systém aplikuje svoje vedomosti a logiku na zodpovedanie vašej otázky alebo splnenie vašej žiadosti. To by mohlo zahŕňať:
* logické odpočet: Vyvodzovanie záverov založených na známych skutočnostiach a pravidlách.
* Štatistická inferencia: Predpovede založené na vzoroch v údajoch.
* Zdôvodnenie zdravého rozumu: Uplatňovanie všeobecných znalostí o svete s cieľom porozumieť kontextu a vykonať vhodné závery.
* matematické výpočty: Vykonanie potrebných výpočtov na základe žiadosti.
* Plánovanie (ak je to potrebné): Pre zložitejšie úlohy by systém mohol vypracovať akčný plán. Zahŕňa to určenie krokov potrebných na dosiahnutie požadovaného výsledku a poradia, v ktorom ich vykonáme.
3. Generovanie výstupu („reproduktor“)
* Generovanie odpovede: To je miesto, kde systém vytvára odpoveď na vašu žiadosť. To zahŕňa:
* Výber obsahu: Výber najrelevantnejších informácií, ktoré sa majú zahrnúť do odpovede.
* Generovanie textu: Formulácia reakcie v prirodzenom jazyku. To sa zvyčajne spolieha na:
* veľké jazykové modely (LLMS): Tieto modely sú vyškolené na obrovské množstvo textových údajov a môžu generovať koherentné a gramaticky správne vety. Môžu sa prispôsobiť rôznym štýlom písania a tónom. Vybrané informácie sa privádzajú do LLM, ktorý potom vygeneruje výstup.
* Formátovanie a prezentácia: Zabezpečenie, aby bola reakcia ľahko čitateľná a pochopená (napr. Používanie bodov, nadpisov, tabuliek atď.).
* kontextové povedomie: Systém udržiava históriu vašich interakcií, takže môže porozumieť následným otázkam a poskytnúť relevantnejšie odpovede. Toto sa často spravuje prostredníctvom pamäťových mechanizmov, ktoré ukladajú informácie o kontexte konverzácie.
Príklad:
Povedzme, že sa pýtate:„Kto režíroval film„ Oppenheimer “a aký je ich najnovší film?“
1. Vstup a porozumenie: Systém tokenizuje, identifikuje „Oppenheimer“ ako film a uznáva váš úmysel nájsť režiséra a ich najnovší film.
2. spracovanie a uvažovanie:
* Spochybňuje graf znalostí alebo filmovú databázu, aby zistil, že Christopher Nolan režíroval „Oppenheimer“.
* Potom sa pýta na filmografiu Christophera Nolana a identifikuje jeho najnovší film (ktorý by bol v tomto prípade „Oppenheimer“ v tomto prípade).
3. Generovanie výstupu: Systém generuje odpoveď:„Christopher Nolan režíroval film„ Oppenheimer “. Jeho posledným filmom je„ Oppenheimer “.“
Kľúčové systémy spolupracujú:
* Systém porozumenia prirodzeným jazykom (NLU): Zodpovedný za interpretáciu vášho vstupu.
* Znalostná základňa/graf: Poskytuje faktické informácie.
* Vyhľadávací nástroj/konektory API: Používa sa na získavanie informácií z internetu alebo iných zdrojov údajov.
* Argumentácia motora: Umožňuje systému vyvodzovať závery a robiť odpočty.
* Model veľkého jazyka (LLM): Generuje konečnú odpoveď v prirodzenom jazyku.
* Správa pamäte/kontextu: Ukladá informácie o konverzácii, aby poskytovali kontextovo relevantné odpovede.
Dôležité úvahy:
* špecializácia: Rôzne úlohy môžu vyžadovať rôzne kombinácie a konfigurácie týchto modelov. Napríklad kreatívne písanie by sa mohlo viac spoliehať na LLM a menej na graf vedomostí.
* nepretržité učenie: Tieto systémy sú neustále trénované a aktualizované o nové údaje a vylepšené algoritmy. To im umožňuje, aby sa časom stali presnejší, efektívnejší a univerzálny.
* Spolupráca: Kľúčom k efektívnosti systému je bezproblémová integrácia a spolupráca všetkých týchto komponentov. Spolupracujú koordinovaným spôsobom, aby pochopili vaše žiadosti a poskytli užitočné odpovede.
* Obmedzenia: Napriek pokroku má systém obmedzenia. Niekedy môže robiť chyby, nepochopiť zložité požiadavky alebo vygenerovať skreslené alebo nepresné informácie. Je dôležité kriticky vyhodnotiť odpovede a použiť svoj vlastný úsudok.
Toto je prehľad na vysokej úrovni a konkrétne podrobnosti o implementácii sa môžu líšiť v závislosti od konkrétneho modelu a aplikácie. Poskytuje vám však všeobecné pochopenie toho, ako moje systémy spolupracujú, aby vám pomohli pri používaní počítača. Dajte mi vedieť, ak máte ďalšie otázky!