Sunʼiy intellekt nima? ChatGPT qanday ishlaydi?

Bir gapni boshlab beraman, siz davom ettiring: «Men maktabga ...»

Koʻpchilik oʻylab oʻtirmay «boraman» deydi. «Uchaman» deyish ham mumkin, lekin bu juda gʻalati eshitiladi. Siz buni qayerdan bilasiz? Hech kim sizga bu qoidani yod oldirmagan. Shunchaki umringiz davomida minglab gaplarni eshitgansiz va qaysi soʻz qaysi soʻzdan keyin koʻproq kelishini sezib qolgansiz.

ChatGPT kabi tizimlarning sirini tushunish uchun mana shu kichik oʻyin yetarli. Ular ham aynan shu ishni qiladi: matnni oʻqiydi va keyingi soʻz nima boʻlishini taxmin qiladi. Faqat buni juda katta hajmda va juda tez bajaradi.

Sunʼiy intellekt nima?

Avval bir narsani aniqlab olaylik. Sunʼiy intellekt, qisqacha AI, bitta dastur emas, butun bir soha. Uning maqsadi kompyuterni odatda inson aqli talab qiladigan ishlarga oʻrgatish: rasmdagi narsani tanish, gapni eshitib tushunish, bir tildan boshqasiga tarjima qilish, qaror qabul qilish.

Bu sohani ichma-ich joylashgan qutilar deb tasavvur qiling. Eng katta quti sunʼiy intellekt. Uning ichida mashinali oʻrganish (inglizcha machine learning) bor: kompyuterga qoidalarni bittalab yozib bermasdan, uni misollardan oʻrganishga majburlash. Uning ichida chuqur oʻrganish (deep learning) bor, yaʼni miyadagi hujayralardan ilhomlangan neyron tarmoqlar yordamida oʻrganish. Eng ichki qutida esa bugun hamma gapirayotgan narsa turadi: ChatGPT, Gemini, Claude kabi katta til modellari.

Demak, «sunʼiy intellekt» deganda koʻpchilik ChatGPT haqida oʻylaydi, lekin aslida u shu keng sohaning eng mashhur yoʻnalishi xolos. Bu maqola ham, video ham asosan shu yoʻnalish haqida.

Ehtimollar oʻyini

«Men maktabga» degan gapdan keyin «boraman» soʻzi kelish ehtimoli juda katta. Videodagi misolda bu taxminan 88 foiz, «uchaman» esa atigi 0,01 foiz atrofida. Bu aniq oʻlchangan raqamlar emas, gʻoyani koʻrsatish uchun olingan misol. Muhimi boshqa narsa: model har bir mumkin boʻlgan davom uchun ehtimol hisoblaydi va eng mos keladiganini tanlaydi.

Model bu ehtimollarni qayerdan biladi? U oʻqitilgan. Oʻqitish jarayonida unga ulkan hajmdagi matnlar koʻrsatiladi va u qaysi soʻz qaysi vaziyatda koʻproq, qaysi biri kamroq kelishini oʻrganib boradi.

Model qanday oʻrganadi?

Mashinali oʻrganishning bir nechta usuli bor. Baʼzan modelga toʻgʻri javoblari belgilab qoʻyilgan misollar beriladi, masalan «bu mushuk rasmi», «bu it rasmi». Buni nazorat ostida oʻrganish (supervised learning) deyishadi. Baʼzan esa javobsiz maʼlumot beriladi va model undagi oʻxshashlik va qonuniyatlarni oʻzi topadi. Bu nazoratsiz oʻrganish (unsupervised learning).

ChatGPT kabi til modellari asosan uchinchi, qiziqroq yoʻl bilan oʻrganadi: oʻz-oʻzidan. Ularga ulkan hajmdagi matn beriladi. Har safar matndagi keyingi soʻz yashiriladi va model uni topishga urinadi. Xato qilsa, ichidagi sozlamalarni biroz toʻgʻrilaydi va yana urinadi. Bu jarayon son-sanoqsiz marta takrorlanadi. Bunda odam har bir misolga javob yozib oʻtirishi shart emas: toʻgʻri javob matnning oʻzida turibdi.

Shundan keyin ikkinchi bosqich keladi. Odamlar model bergan javoblarni oʻqib, qaysi biri yaxshi, qaysi biri yomon ekanini baholaydi. Model shu baholardan ham oʻrganadi va foydaliroq, tushunarliroq suhbatdoshga aylanadi.

Token: soʻzning boʻlagi

Hozirgacha «keyingi soʻz» dedik, lekin aniqrogʻi, model soʻz bilan emas, token bilan ishlaydi. Token soʻzning bir boʻlagi. Qisqa va koʻp uchraydigan soʻz bitta token boʻlishi mumkin, uzunroq yoki kam uchraydigan soʻz esa bir nechta boʻlakka boʻlinadi. Qoʻshimchalari koʻp tillarda, jumladan oʻzbek tilida, bitta soʻz koʻpincha bir nechta tokenga toʻgʻri keladi.

Matnni qanday boʻlaklarga boʻlishni har bir model oʻzicha belgilaydi. Qiziqsangiz, quyidagi manbalardagi tokenizator sahifasiga matn yozib, u qanday boʻlinishini oʻzingiz koʻrishingiz mumkin.

Javob qanday yoziladi?

Endi hammasini birlashtiramiz. Siz savol yozasiz. Model uni oʻqiydi va javobning birinchi tokenini taxmin qiladi. Keyin shu tokenni matnga qoʻshib, keyingisini taxmin qiladi. Keyin yana. Tokenlardan soʻzlar, soʻzlardan gaplar, gaplardan butun javob hosil boʻladi. ChatGPT javobi ekranda asta-sekin, boʻlakma-boʻlak paydo boʻlishini kuzatgan boʻlsangiz, aynan shu jarayonni koʻrgansiz.

Oʻylab qarasangiz, hayratlanarli: «keyingi soʻzni taxmin qil» degan oddiy vazifadan juda aqlli koʻrinadigan tizim paydo boʻladi. Albatta, haqiqiy jarayon bu yerda yozilganidan ancha murakkab. Lekin oddiy tilda mohiyati shu.

LLM: katta til modeli

Bunday tizimlarni inglizcha Large Language Model, qisqacha LLM deyishadi. Oʻzbekchasi katta til modeli. «Til modeli», chunki u yozma matnlarda oʻqitilgan va matn qanday davom etishini taxmin qilishni oʻrgangan.

«Katta» soʻzi esa ikki narsani bildiradi. Birinchisi, modelning ichidagi sozlanadigan raqamlar soni. Ularni parametrlar deyishadi. Oʻqitish paytida model aynan shu raqamlarni toʻgʻrilab boradi. Bunday modellarda parametrlar milliardlab boʻladi: masalan, OpenAI 2020-yilda eʼlon qilgan modelda 175 milliard parametr bor edi. Eng kattalarida bu son bir trilliondan ham oshadi. Ikkinchisi, oʻqitish uchun ishlatilgan matn hajmi. Bunday modellar trillionlab soʻzdan iborat matnlarda oʻqitiladi.

Nega «sunʼiy»?

Inson aqli tabiatning mahsuli. Bu tizimdagi «aql»ni esa odamlar yaratgan: dastur yozgan, maʼlumot yigʻgan, modelni oʻqitgan. Shuning uchun u sunʼiy intellekt deb ataladi. Uning ishlash usuli esa, yuqorida koʻrganimizdek, keyingi soʻzni taxmin qilish.

Bu farqni yodda tutish foydali. Model javobni biror joydan tayyor holda olib bermaydi va odamga oʻxshab «bilib» ham gapirmaydi. U oʻrgangan ehtimollar asosida eng mos keladigan davomni yozadi. Shuning uchun uning javoblari koʻpincha juda yaxshi chiqadi, lekin baʼzan u ishonch bilan xato ham gapirishi mumkin.

Oʻzingiz sinab koʻring

Sunʼiy intellektni hech ishlatib koʻrmagan odamga bularning hammasi mavhum tuyulishi mumkin. Eng yaxshi yoʻl: ChatGPT, Gemini yoki Claude kabi chatbotlardan birini ochib, oddiy savol yozib koʻring. Javob qanday paydo boʻlayotganini kuzating. Endi bilasiz: u har safar keyingi boʻlakni taxmin qilmoqda.

Keyingi qismda: mashhur AI modellar bilan tanishamiz. Yopiq va ochiq modellarning farqi nimada va qaysi ish uchun qaysi vositani tanlash kerak?