Tu neapmāci savu AI — tu tam iedod atmiņu

Īsā atbilde: savu ChatGPT apmācīt nevar — modelis no tavām sarunām nemācās neko. Tas, ko ikdienā sauc par «apmācīšanu», īstenībā ir saglabāts konteksts: teksts, ko rīks pārlasa katras sarunas sākumā. Un tā ir laba ziņa, jo tekstu — atšķirībā no modeļa — tu vari uzrakstīt, izlasīt un izlabot pats.

«Es apmācīju savu čatu.» «Apmāci AI ar saviem datiem.» «Mans AI ir iemācījies, kā es strādāju.» Šīs frāzes dzird visur, tās skan loģiski — un tieši tāpēc tās ir tik dzīvelīgas. Pētījums žurnālā Big Data & Society rāda, ka pat intensīvi lietotāji mēdz ticēt, ka čatbots no viņiem mācās kā cilvēks. Bet šīs frāzes apraksta lietu, kas nenotiek. Un, kad saproti, kas notiek īstenībā, strādāt ar mākslīgo intelektu kļūst nevis grūtāk, bet vieglāk.

Ko īsti nozīmē «apmācīt» AI

Valodas modeļa apmācīšana — tas, ko angliski sauc par fine-tuning, — ir process, kurā mainās pats modelis. Tam vajag milzīgu piemēru apjomu, nopietnu skaitļošanas jaudu un komandu, kas to vada. To dara OpenAI, Anthropic un Google, būvējot pašus modeļus, un retos gadījumos arī lieli uzņēmumi ar saviem datiem un budžetu.

Tava saruna čata logā šo procesu nekādi neietekmē. Modelis, ar kuru tu runā šodien, ir tieši tas pats, ar kuru runāji pirms mēneša — vienalga, cik daudz tu tam pa šo laiku esi izstāstījis. Viena atruna: sarunas kopīgā masā var nonākt nākamo modeļu apmācībā — OpenAI privātajiem lietotājiem to dara pēc noklusējuma (iestatījumos var izslēgt), Anthropic — tikai tad, ja pats atļauj. Bet arī tad tas kaut kad nākotnē uzlabo visiem kopīgo modeli, ne tavu personīgo šodien.

Kas īstenībā notiek, kad ChatGPT «atceras»

Sarunas laikā modelim ir tikai viena «atmiņa»: ar katru tavu ziņu tas saņem un pārlasa visu līdzšinējo sarunu no sākuma. Kad saruna beidzas vai kļūst pārāk gara, tas viss pazūd.

Un funkcijas, kas izskatās pēc mācīšanās, — ChatGPT atmiņa, projektu norādījumi, Gemini Gems? Tur nekas netiek apmācīts. Tas ir saglabāts teksts. Piezīmes, ko rīks klusi pieliek klāt katrai tavai jaunai sarunai, un modelis tās izlasa tieši tāpat kā tavu ziņu.

Kolēģis nemācās — atceras mape.

Iedomājies jaunu kolēģi, kuram katru rītu ir pilnīga amnēzija — bet uz galda viņam ir mape ar piezīmēm par tevi un jūsu darbu. Katru rītu viņš to izlasa un trīsdesmit sekundēs atkal zina visu, kas jāzina. Kolēģis nemācās — atceras mape.

Kāpēc tā nav tikai vārdu spēle

Pirmkārt, gaidas. «Gan jau tas ar laiku iemācīsies, kā man vajag» — neiemācīsies. Kas nav ierakstīts vai saglabāts, tā nākamajā sarunā vienkārši nav. AI, kas zina tevi un tavu darbu, nerodas pats no sevis — to izveido. Un tas ir parasts, izdarāms darbs, ne maģija.

Otrkārt, kontrole. Apmācītu modeli tu nevari atvērt un palabot. Saglabātu tekstu — vari: izlasīt, ko rīks par tevi pierakstījis, izlabot greizo, izdzēst lieko. Tava AI «atmiņa» ir dokuments, ne melnā kaste. Manā sistēmanalītiķa pasaulē tam ir garlaicīgs vārds — konfigurācija. Es savu AI neesmu apmācījis ne minūti, bet tas zina manu darbu, manus projektus un manu rakstīšanas stilu — jo es tam uzrakstīju, kas jāzina.

Treškārt, pārdevēju valoda. Kad kāds sola «apmācīsim tavu AI ar taviem datiem», pajautā, ko tieši viņi darīs. Visbiežāk atbilde ir: ieliks tekstu norādījumos vai projektā — tas pats, ko tu pats vari izdarīt šovakar bez maksas. Tas nenozīmē, ka palīdzība ir bezvērtīga: labi uzrakstīts konteksts ir prasme. Tas nozīmē, ka vārds «apmācīt» tur ir uzvalks, kas uzvilkts parastam dokumentam.

Pareizais jautājums

Nevis «kā apmācīt savu AI», bet «kā iedot AI kontekstu, kas paliek». Atbilde uz to ir konkrēta: bāzes iestatījumi, konteksta fails, atmiņas uzkopšana. Praktiskais gājiens pa soļiem — kā likt ChatGPT atcerēties tevi un tavu darbu. Un, ja gribi to izdarīt līdz galam un ar rokām, — praktiska AI apmācība latviski piecos soļos.