L03. Як ШІ складає відповідь

Ви навчитеся відрізняти наданий факт від здогадки у відповіді ШІ. Відведіть близько 30 хвилин на пояснення й приклад із чашкою. Потрібні книга та аркуш; чат поки відкривати не потрібно.

На занятті

Викладач пропонує кілька продовжень фрази про чашку Олени. Разом відділіть те, що звучить доречно, від того, що справді відомо, а потім обговоріть роль навчання моделі.

Модель навчають до нашої розмови

Уявімо програму, яка має впізнавати чашку на фотографії. Неможливо вручну перелічити всі чашки: вони різних кольорів, повернуті під різними кутами, стоять у тіні. Під час машинного навчання системі показують багато прикладів і змінюють внутрішні числові налаштування — параметри. Поступово вона краще знаходить корисні закономірності.

Одне з основних завдань навчання мовної моделі — передбачати частини тексту за оточенням. На багатьох прикладах модель засвоює мовні зв’язки, стилі й способи виконання завдань. Подальше навчання допомагає краще дотримуватися інструкцій. [F210]

Коли ви надсилаєте повідомлення, модель використовує вже налаштовані параметри та отриманий текст. Ваше уточнення змінює матеріал для наступної відповіді, а не миттєво перенавчає модель. Чи використовує сервіс розмови для майбутнього навчання, визначають його окремі правила.

Звідки береться наступне слово

Продовжіть фразу: «Олена поставила чашку на…». Ви можете запропонувати «стіл» або «полицю». Якщо перед цим написано, що вона прибирає робоче місце, один варіант здається доречнішим. Оточення допомагає вибору.

Модель теж обчислює ймовірні продовження, але оперує токенами — невеликими частинами даних. У тексті це може бути слово, частина слова або знак. Обраний фрагмент додається до вже створеного тексту, після чого процес продовжується. Це спрощений опис основного механізму; у сучасній системі можуть додаватися окремі кроки міркування й робота інструментів. [F211]

Граматично вдале продовження не обов’язково правдиве. Якщо ми не повідомили, де Олена поставила чашку, модель не може встановити це лише з красивого речення. Вигадана конкретика, подана як факт, називається галюцинацією моделі.

[[VIS:f5_model_operation]]

Модель, застосунок та агент

Модель складає відповідь. Застосунок дає вам поле повідомлення, кнопки й історію розмов; він може пропонувати кілька моделей. Тому ChatGPT — назва продукту, а не однієї незмінної моделі.

Агент поєднує модель із циклом дій: отримав завдання, обрав інструмент, побачив результат, продовжив. Для прохання «порахуй суму» він може скористатися калькулятором. Для прохання «відкрий файл» потрібен доступ до цього файла.

Спробуйте на папері відрізнити відоме від припущення. Початкові дані:

Олена має чашку, зошит і телефон.
Вона хоче звільнити місце для роботи.
Де зараз стоїть чашка, не сказано.

Придатне доручення майбутньому чату: «Запропонуй порядок прибирання. Не описуй початкове розташування речей як відомий факт». Можлива порада — спочатку прибрати чашку в безпечне місце. Непридатне твердження — «чашка стоїть біля ноутбука»: ноутбук узагалі не згаданий.

> [FIX] Відповідь додає подробицю, якої немає в матеріалі. Назвіть її прямо: «Розташування чашки невідоме. Прибери це твердження, збережи загальну пораду».

Вибирайте за потрібним результатом

Для пояснення чи чернетки почніть із ChatGPT, Claude або Gemini; для свіжих фактів потрібні пошук і відкриті джерела. Для файлів сайту придатні Codex, Claude Code або Antigravity з доступом до папки. Зображення створює чи редагує окремий графічний інструмент, а розпізнавання мовлення перетворює звук на текст для субтитрів. Це різні задачі, навіть коли кнопки зібрано в одному застосунку. Практику з оформленням у Canva та субтитрами в Clipchamp знайдете в уроках про контент.

Практика вдома

• Запишіть на папері три правдиві відомості про інший предмет, наприклад книжку: назву, колір обкладинки й мову. Місце, де вона лежить, не зазначайте.
• Складіть два речення: одне лише з цих фактів, друге — з доданою здогадкою про місце. На аркуші «Факт і здогадка» підкресліть непідтверджене й поясніть, яких даних бракує. Правильна перевірка знаходить додану подробицю, навіть коли вона звучить правдоподібно.

Самотест

• Навчання й відповідь на повідомлення — те саме?
• Помічник написав, що чашка стоїть біля ноутбука, хоча місця й ноутбука в даних немає. Це факт чи здогадка?
• У ChatGPT можна вибрати різні моделі. Чому назва застосунку не означає одну модель?

Слова, які знадобляться

• Параметри — числові налаштування навченої моделі.
• Генерування — побудова результату за поточним запитом.
• Токен — одиниця, якою модель опрацьовує дані.
• Галюцинація — неправдивий або непідтверджений зміст, поданий як факт.