Hvor får ChatGPT informasjonen fra?

22 timer siden 54 visninger

ChatGPT henter informasjon fra en rekke ulike kilder som bøker, leksikon og artikler på internett. Denne store mengden tekst gir grunnlaget for hvordan den forstår språk og svarer på spørsmål. Systemet er trent på et omfattende utvalg av offentlig tilgjengelig data.

Kommentar 0 liker

Kanskje du også vil spørre om dette?Mer

Hvor får ChatGPT informasjonen fra? Kilder forklart

hvor får chatgpt informasjonen fra er et vanlig spørsmål når man utforsker kunstig intelligens. Å forstå hvilke kilder systemet benytter seg av gir bedre innsikt i hvordan teknologien fungerer og hvordan den behandler tilgjengelig tekst.

Hvor får ChatGPT informasjonen fra?

ChatGPT, en avansert språkmodell, trenes på et omfattende datasett med tekst fra internett, som inkluderer artikler, bøker, leksikon og andre kilder. Denne enorme mengden informasjon gjør at modellen kan lære og generere informative svar basert på den kunnskapen den har tilegnet seg.

Grunnleggende treningsdata og kilder

For å forstå hvordan ChatGPT fungerer, må man se på hva er chatgpt trent på. Modellen henter sin grunnleggende forståelse fra milliarder av ord og tegn samlet inn fra offentlig tilgjengelige nettsider, bøker, nyhetsartikler og diskusjonsfora. Om lag 60 prosent av dette treningsgrunnlaget består av filtrerte nettsider og artikler som dekker et bredt spekter av emner, mens resten fordeler seg på digitale bøker og oppslagsverk.

Når en modell trenes på denne enorme mengden data, lærer den ikke bare enkeltord, men også sammenhenger, grammatikk og fakta om verden. Moderne versjoner har blitt trent på anslagsvis 13 trillioner tokens, noe som tilsvarer millioner av bøker. Det er dette enorme digitale biblioteket som utgjør modellens faste, innebygde hukommelse.

Sanntidssøk og dynamisk informasjonsinnhenting

Selv om treningsdataene gir et solid fundament, har ChatGPT også tilgang til dynamiske verktøy for å hente fersk informasjon. Når brukere stiller spørsmål om dagsaktuelle hendelser eller nyheter som ligger etter modellens faste kunnskapsgrense, kan systemet utføre live nettsøk via eksterne indekser som Microsoft Bing.

Undersøkelser viser at omtrent 46 prosent av alle brukerforespørsler utløser et aktivt nettsøk for å hente oppdatert informasjon, mens de resterende 54 prosentene besvares utelukkende fra den faste treningshukommelsen. Når et søk gjennomføres, velger modellen ut relevante nettsider, leser innholdet og syntetiserer et svar komplett med kildehenvisninger.

Hvordan menneskelig tilbakemelding former kunnskapen

Rå tekstdata fra internett er ofte støyende, partiske eller unøyaktige. For å sikre at ChatGPT svarer på en trygg, nyttig og nøyaktig måte, gjennomgår modellen en omfattende finjusteringsprosess ved hjelp av menneskelig veiledning.

Metoden kalles ofte for forsterkende læring basert på menneskelige tilbakemeldinger. Menneskelige evaluatorer rangerer ulike svar fra modellen, noe som hjelper den til å prioritere troverdige forklaringer og unngå upassende eller feilaktig innhold. Dette skaper et etisk og funksjonelt filter som former måten hvor henter chatgpt informasjon fra blir omsatt til svar.

Faste treningsdata versus sanntidssøk

ChatGPT benytter to ulike metoder for å levere svar: fast, forhåndstrent kunnskap og dynamiske nettsøk. Her er en sammenligning av disse to tilnærmingene.

Fast treningshukommelse

Historiske data, bøker, leksikon og offentlige nettsider samlet over flere år
Svært rask respons siden informasjonen allerede ligger lagret i modellens parametere
Ideell for generelle konsepter, programmering, historie og språkforståelse
Kan ikke oppfange hendelser eller oppdateringer som skjedde etter treningsperioden uten eksterne verktøy

Sanntidssøk via nettet (⭐ Anbefalt for dagsaktuelle spørsmål)

Aktive nettsider, nyhetsartikler og ferske databaser hentet via søkemotorer som Bing
Noe langsommere fordi systemet må skanne og analysere nettsider i sanntid
Perfekt for dagsrevyen, aksjekurser, værdata og nylig publisert forskning
Avhenger av at eksterne nettsider er tilgjengelige og inneholder korrekt informasjon

For de fleste faglige og generelle spørsmål fungerer den faste hukommelsen utmerket. Men så fort brukeren trenger ferske tall eller nyheter, trer nettsøket inn som et avgjørende supplement for å sikre korrekte svar.

Bruken av ChatGPT i en hektisk hverdag

Mai, en 30 år gammel markedsfører i Oslo, trengte å finne ferske bransjetall for en presentasjon, men hun visste at eldre språkmodeller ofte manglet oppdatert informasjon.

Første forsøk: Hun spurte direkte uten nettsøk aktivert, og fikk generelle svar basert på eldre statistikk fra tidligere år som ikke passet til årets markedsforhold.

Etter å ha forstått hvordan systemet fungerer, aktiverte hun funksjonen som tillater nettsøk. ChatGPT formulerte automatisk søkestrenger og hentet ferske bransjerapporter.

Resultat: Presentasjonen ble oppdatert med korrekte tall, og Mai sparte over to timers manuelt søkearbeid på nettet.

Viktige begreper

Kombinasjon av fast og fersk kunnskap

ChatGPT henter informasjon fra en blanding av enorme, forhåndstrente databaser og live nettsøk som dekker ferske hendelser.

Bruk av eksterne søkeindekser

Når systemet trenger oppdaterte data, benyttes Microsoft Bings søkeindeks til å hente og evaluere relevante nettsider i sanntid.

Menneskelig finjustering gir kvalitet

Rå data fra internett blir raffinert gjennom menneskelig veiledning og tilbakemeldinger for å sikre trygge og nyttige svar.

Neste relaterte informasjon

Bruker ChatGPT private samtaler til å trene seg opp?

OpenAI bruker som regel ikke standard personlige samtaler til å trene fremtidige modeller uten samtykke, men det er alltid lurt å unngå å dele sensitive personopplysninger i chatten.

Hvorfor gir ChatGPT noen ganger feil svar?

Modellen forutsier ord basert på sannsynlighet fremfor å sjekke en fasit. Hvis treningsdataene inneholder feil eller misvisende informasjon, kan modellen gjenskape disse feilene.

Hvis du vil lære mer om mulighetene med denne teknologien, kan du lese om Hva kan ChatGPT brukes til?.

Kan jeg hindre at nettsider brukes i treningen?

Eiere av nettsider kan blokkere spesifikke roboter gjennom tekstfiler som robot.txt, noe som hindrer systemet i å skanne innholdet for fremtidig trening.