Как обучают искусственный интеллект?

Обучение нейросети — это долгий процесс подбора миллиардов внутренних параметров модели так, чтобы её ответы всё точнее совпадали с правильными. Начинается всё с огромного массива текстов, изображений или другого материала: модели показывают кусок данных, просят предсказать пропущенную часть (например, следующее слово в предложении), сравнивают её ответ с реальным продолжением и чуть-чуть подправляют параметры в сторону меньшей ошибки. Это повторяется миллиарды раз подряд.

После такого базового этапа, который называют предобучением, модель уже неплохо понимает язык, но плохо умеет вести себя как помощник: может грубить, уходить от темы или отвечать не на тот вопрос. Поэтому дальше идёт дообучение на более узком наборе примеров хороших диалогов, а затем этап с участием живых людей: специалисты оценивают несколько вариантов ответа модели на один вопрос и отмечают, какой лучше, а модель дальше подстраивают под эти оценки.

Понять, что модель чему-то научилась, можно по результатам на специальных тестовых наборах задач, которые она не видела при обучении — по математике, программированию, чтению текста. Но важно помнить: высокий результат на тесте не гарантирует такого же качества на реальных, непохожих на тест вопросах пользователей, поэтому серьёзные компании перед выпуском модели дополнительно проверяют её на живых сценариях использования, а не только на формальных экзаменах.