Как работает chatgpt

Теоретическая консистенция декодирования напрямую связывает и, в то же время, фундаментально противопоставляет цели Креативной Генерации (Creative Generation, CG) и Информационного Поиска (Information Retrieval, IR). Эта связь основана на выводе о том, что для каждой из этих диаметрально противоположных целей требуется свой, статистически обоснованный класс алгоритмов декодирования, чтобы гарантировать, что процесс генерации соответствует целевой функции потерь, на минимизацию которой модель была обучена. 1. Формализация целей через функции потерь Ключ к пониманию этой связи заключается в том, как каждая цель проксимируется статистически: 1. Цель Креативной Генерации (CG): Основное назначение CG — создать разнообразные, новые образцы, которые точно имитируют истинное стохастическое распределение человеческого языка (P true ​ ). Эта цель проксимируется минимизацией Кросс-Энтропии для всей последовательности. 2. Цель Информационного Поиска (IR): Основное назначение IR — найти "правильный" или наиболее точный ответ (например, в задачах Q&A или фактчекинга). Эта цель проксимируется минимизацией N-gram Hamming Loss (обобщение 0-1 потери, которая измеряет точность совпадения токенов). 2. Дихотомия Консистенции Декодирования Теоретический анализ консистенции устанавливает четкую дихотомию, определяя, какой тип декодера — детерминированный или стохастический — является согласованным (consistent) с заданной целью. А. Консистенция для Креативной Генерации (CG) Для задач...