Cách các chatbot cũng như ChatGPT học hỏi thông tin

 GPT là viết tắt của "Generative Pre-training Transformer", đây là một công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng của ngôn ngữ tự nhiên. GPT là một mô hình học sâu (deep learning) đã được đào tạo để tạo ra và đưa ra các phản hồi tự động cho các câu hỏi hoặc lời nhắn.

GPT được đào tạo bằng cách sử dụng một số lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như các đoạn văn bản, bài báo, hội thoại và các tài liệu khác. GPT sử dụng mô hình học tăng cường (reinforcement learning) để cải thiện khả năng trả lời và đưa ra các phản hồi.

Khi nhận được một câu hỏi hoặc lời nhắn, GPT sử dụng mô hình ngôn ngữ (language model) của mình để phản hồi với các đoạn văn bản chính xác và hợp lý. Mô hình này sử dụng một số kỹ thuật như attention, sequence modeling, và transformer architecture để đưa ra các phản hồi chất lượng cao.

GPT được sử dụng trong nhiều ứng dụng ngôn ngữ tự nhiên như chatbot, tạo nội dung, dịch thuật và phân tích dữ liệu. Khối lượng dữ liệu lớn đã cho phép GPT học hỏi thông tin từ các cuộc đàm thoại và đưa ra các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh và nhu cầu của người dùng.

Khi được cung cấp một câu hỏi hoặc yêu cầu từ một người dùng, chatbot GPT sẽ tìm kiếm thông tin từ các nguồn khác nhau để đưa ra câu trả lời hoặc đưa ra giải pháp cho yêu cầu. Chatbot GPT sử dụng các thuật toán dựa trên mô hình ngôn ngữ tự nhiên và văn bản chiến thuật để có thể sản xuất các kết quả chính xác và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Để hoạt động hiệu quả, GPT-3 được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm khoảng 45 terabyte văn bản thu thập từ trên 10 triệu trang web. Nhờ vào việc đào tạo này, chatbot GPT có thể học và nhận biết các mẫu và cấu trúc ngôn ngữ tự nhiên để đưa ra những câu trả lời chính xác và logic. Nó có khả năng phát hiện và sử dụng các biểu thức, từ ngữ và cấu trúc câu phức tạp.

Với khả năng giúp đỡ người dùng tư vấn và trả lời các câu hỏi một cách nhanh chóng và chính xác, chatbot GPT đã trở thành một công nghệ đột phá được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng trò chuyện như hỗ trợ khách hàng, giáo dục và nghiên cứu.