Jako model języka AI, ChatGPT jest przeznaczony do przetwarzania i generowania języka na podstawie danych, na których został przeszkolony. Jednak, jak każdy system, ChatGPT ma ograniczenia, które warto poznać bardziej szczegółowo.
Po pierwsze, należy zauważyć, że rozmiar danych treningowych ChatGPT jest istotnym czynnikiem określającym jego możliwości. Im większy zbiór danych, tym bardziej zróżnicowana i wszechstronna będzie wiedza i możliwości językowe modelu. Na przykład oryginalna wersja ChatGPT, GPT-1, została przeszkolona na zbiorze danych o wielkości około 40 GB danych tekstowych, podczas gdy bieżąca wersja, GPT-3, została przeszkolona na zbiorze danych o wielkości 570 GB.
Pomimo tak ogromnej ilości danych szkoleniowych, nadal istnieją ograniczenia co do możliwości ChatGPT. Istotnym ograniczeniem jest niezdolność do prawdziwego zrozumienia kontekstu i znaczenia języka w sposób, w jaki robią to ludzie. ChatGPT jest zasadniczo dużym systemem rozpoznawania wzorców, co oznacza, że może generować odpowiedzi, które wydają się być poprawne gramatycznie i semantycznie spójne, ale mogą nie w pełni uchwycić niuanse komunikacji międzyludzkiej.
Kolejnym ograniczeniem ChatGPT jest skłonność do powtarzalności i brak kreatywności. Chociaż model jest w stanie generować nowy tekst na podstawie swoich danych treningowych, może również generować odpowiedzi, które są powtarzalne lub formułowane. Wynika to częściowo z faktu, że model opiera się na wzorcach statystycznych w danych językowych, a nie na prawdziwym zrozumieniu znaczenia słów.
Na koniec warto zauważyć, że na wydajność ChatGPT może mieć wpływ jakość i trafność danych, na których został przeszkolony. Jeśli dane uczące są stronnicze, niekompletne lub zawierają błędy, może to również mieć wpływ na odpowiedzi modelu. Ponadto ChatGPT nie jest w stanie uczyć się na podstawie doświadczenia ani dostosowywać swojego zachowania na podstawie informacji zwrotnych w sposób, w jaki mogą to robić ludzie.
Podsumowując, chociaż ChatGPT jest imponującym modelem językowym o niezwykłych możliwościach, ma ograniczenia. Należą do nich niezdolność do prawdziwego zrozumienia kontekstu i znaczenia języka, skłonność do powtarzania i brak kreatywności oraz podatność na jakość i trafność danych szkoleniowych. W miarę rozwoju technologii sztucznej inteligencji interesujące będzie obserwowanie, w jaki sposób te ograniczenia są rozwiązywane i przezwyciężane w przyszłych iteracjach ChatGPT i innych modeli językowych.
