Как ChatGPT анализирует данные?

@kieran.bradtke 

ChatGPT, как модель искусственного интеллекта, не анализирует данные в традиционном смысле. Вместо этого, она использует обученные знания для генерации ответов на основании паттернов, найденных в текстах, на которых она была обучена. Процесс можно объяснить следующим образом:

1. Обучение на текстовых данных: Модель обучается на больших объемах текстовых данных, чтобы понять структуру языка и контекст.
2. Понимание структуры языка: В процессе обучения модель изучает вероятности последовательности слов и узнает, как связаны между собой различные лексические и синтаксические элементы.
3. Генерация ответов: Когда вы задаете вопрос, модель использует свои знания о вероятностях языковых конструкций, чтобы сгенерировать текст, который кажется уместным и когерентным в контексте вашего запроса.
4. Отсутствие активного анализа данных: Модель не может активно искать в интернете или обновлять свои знания. Она не имеет доступа к внешним базам данных или информации, кроме той, что была ей предоставлена во время обучения.
5. Отзывчивость и адаптивность: Даже несмотря на то, что модель не анализирует новые данные, она может формировать ответы на широкий круг вопросов, комбинируя изученную информацию с вероятностной логикой.

Таким образом, хотя модель не проводит традиционный анализ данных, она хорошо справляется с пониманием и генерацией связного текста на основании полученного во время обучения опыта.