Kaip AI kalbos modelis, ChatGPT skirta apdoroti ir generuoti kalbą pagal duomenis, kuriais ji buvo išmokyta. Tačiau, kaip ir bet kuri sistema, „ChatGPT“ turi apribojimų, kuriuos verta ištirti išsamiau.
Pirma, svarbu pažymėti, kad ChatGPT mokymo duomenų dydis yra svarbus veiksnys, lemiantis jo gebėjimus. Kuo didesnis duomenų rinkinys, tuo įvairesnės ir išsamesnės bus modelio žinios ir kalbos galimybės. Pavyzdžiui, pradinė ChatGPT versija GPT-1 buvo parengta naudojant maždaug 40 GB tekstinių duomenų duomenų rinkinį, o dabartinė versija GPT-3 buvo parengta naudojant 570 GB duomenų rinkinį.
Nepaisant šio didžiulio treniruočių duomenų kiekio, „ChatGPT“ galimybės vis dar yra ribotos. Vienas reikšmingų apribojimų yra jo nesugebėjimas iš tikrųjų suprasti kalbos kontekstą ir prasmę taip, kaip tai daro žmonės. „ChatGPT“ iš esmės yra didelė modelio atpažinimo sistema, o tai reiškia, kad ji gali generuoti atsakymus, kurie atrodo gramatiškai teisingi ir semantiškai nuoseklūs, tačiau gali visiškai nesuvokti žmonių bendravimo niuansų.
Kitas „ChatGPT“ apribojimas yra jo polinkis kartotis ir kūrybiškumo trūkumas. Nors modelis gali generuoti naują tekstą pagal mokymo duomenis, jis taip pat gali pateikti pasikartojančius arba formulinius atsakymus. Taip yra iš dalies dėl to, kad modelis pagrįstas statistiniais kalbos duomenų modeliais, o ne tikru žodžių prasmės supratimu.
Galiausiai verta paminėti, kad „ChatGPT“ našumui įtakos gali turėti duomenų, su kuriais jis buvo apmokytas, kokybė ir tinkamumas. Jei mokymo duomenys yra šališki, neišsamūs arba juose yra klaidų, modelio atsakymai taip pat gali turėti įtakos. Be to, „ChatGPT“ negali pasimokyti iš patirties arba koreguoti savo elgesio pagal atsiliepimus taip, kaip gali žmonės.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors ChatGPT yra įspūdingas kalbos modelis, turintis puikių galimybių, jis turi apribojimų. Tai apima jos nesugebėjimą iš tikrųjų suprasti kalbos konteksto ir prasmės, polinkį kartotis ir kūrybiškumo stoką bei jautrumą mokymo duomenų kokybei ir tinkamumui. AI technologijai toliau tobulėjant, bus įdomu pamatyti, kaip šie apribojimai bus sprendžiami ir įveikiami būsimose ChatGPT ir kitų kalbų modelių kartojimų metu.
