Det faktum, at hvordan en bruger interagerer med generative AI-modeller og -systemer er mindst lige så væsentlig som de underliggende trænings- og inferensteknologier, er bestemt ikke en overraskelse for dem, der har arbejdet meget med emnet.
OpenAI har allerede skabt overskrifter med sin DALL-E2 billedgenererende teknologi, og dens GPT-serie har høstet opmærksomhed med hver på hinanden følgende iteration og lejlighedsvis eksistentiel frygt hos forfattere.
Debatten har skiftet noget fra "undergrads vil bruge dette til at producere brugbare eksamensopgaver" til "dette kan virkelig hjælpe mig med at fejlsøge kode, som jeg vil sætte i produktion" med den nyeste ChatGPT-version, der dog ser ud til at udvide dens appel og publikum.
I denne artikel tager vi et dybt kig på GPT for at se, hvordan det fungerer, og vigtigst af alt, hvordan det fungerer og meget mere.
Så hvad er det? ChatGPT fra OpenAI?
ChatGPT, OpenAIs nyeste sprogmodel, blev designet med samtaleinteraktioner i tankerne. Det er et stærkt værktøj, der kan bruges til at øge din produktivitet i en række forskellige discipliner.
Det er en chat-baseret Generative Pre-trained Transformer. Det er en slags kunstig intelligens (AI)-teknologi, der blev udviklet af AI-forsknings- og udviklingsfirmaet OpenAI og anvendte en NLP-model.
Den analyserer og forstår talt eller skrevet sprog ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer, producerer derefter svar afhængigt af det input.
Træning af ChatGPT
Denne model blev trænet ved hjælp af Open AI Forstærkningslæring fra Human Feedback (RLHF), der anvender de samme procedurer som InstructGPT, men med mindre ændringer i dataindsamlingskonfigurationen.
De brugte overvåget finjustering til at træne en indledende model: menneskelige AI-trænere gav dialoger, hvor de spillede på begge sider - brugeren og en AI-assistent. De gav underviserne modelskrevne ideer til at hjælpe dem med at sammensætte deres svar.
Forskere skulle indsamle sammenligningsdata, som omfattede to eller flere modelsvar vurderet efter kvalitet, for at udvikle en belønningsmodel for forstærkende læring.
De brugte chatbot-interaktionerne, som AI-trænere udførte med den, for at få disse data.
Forskere valgte en modelskrevet erklæring tilfældigt, prøvede et par potentielle konklusioner og bad AI-trænere om at rangere dem. De kan bruge proksimal politikoptimering til at justere modellen ved hjælp af disse belønningsmodeller.
Metoden blev derefter gentaget flere gange af forskerne.
Den model, der blev brugt til at træne ChatGPT, som afsluttede træningen i begyndelsen af 2022, er fra GPT-3.5-serien. 3.5-serien er dækket mere detaljeret link.. På en supercomputing-infrastruktur drevet af Azure AI, ChatGPT og GPT 3.5 blev trænet.
Hvordan ChatGPT er langt bedre end GPT-3?
ChatGPT er bygget på GPT-3.5, en dyb læringsbaseret sprogmodel der genererer menneskelignende tekst.
ChatGPT er dog mere interessant end den tidligere GPT-3-model, som blot absorberede tekst-signaler og søgte at fortsætte med sit eget oprettede indhold. Det giver langt mere omfattende resultater og kan endda generere poesi.
Hukommelse er et andet kendetegn. Botten kan genkalde tidligere kommentarer i en chat og videresende dem til brugeren. Så endnu har OpenAI kun gjort botten tilgængelig for gennemgang og beta-test, men API-adgang er planlagt til næste år.
Udviklere vil være i stand til at integrere ChatGPT i deres egen software med API-adgang.
Hvad er betydningen af det?
For virkelig at forstå dets potentiale, skal du faktisk opleve det, men jeg vil gøre en indsats for at forklare ved hjælp af en analogi. Du er måske bekendt med Jarvis, hvis du nogensinde har set filmen Iron Man.
Jarvis er Tony Starks pålidelige AI-hjælper. Du kan tænke på ChatGPT som en yngre version af Jarvis. Med ChatGPT kan du opnå information mere effektivt og ændre, destillere, modificere og validere den på en meget nøjagtig måde.
Hvordan bruger du ChatGPT?
At bruge ChatGPT er virkelig simpelt, du skal bare log ind og du vil blive ledet til ChatGPT.
Nu skal vi bare skrive prompten, og det vil automatisk generere fantastiske resultater ved hjælp af kunstig intelligens.
ChatGPT-funktioner
Det brede udvalg af formål, som ChatGPT kan udvides til, er det, der gør det så kraftfuldt. Mulighederne er praktisk talt ubegrænsede, hvad enten det drejer sig om at løse aritmetiske eller regnskabsmæssige problemer, oprette rapporter, scripts til præsentationer, blogindlæg, tutorials, forretningsstrategier som den, der er nævnt ovenfor, eller kodestykker osv.
Her er nogle kategorier, hvor ChatGPT kan bruges til at øge din effektivitet og produktion for at hjælpe dig i gang:
- Dokumentgenerering: ChatGPT kan bruges til at producere papirer som rapporter, præsentationer og forslag ved blot at indtaste nogle få kritiske data og lade ChatGPT klare resten. "Kan du udarbejde en rapport om vores kvartalsvise salgstal med diagrammer og grafer?" du kan spørge ChatGPT.
- Email svar: ChatGPT kan bruges til at producere skræddersyede og engagerende e-mail-svar, hvilket sparer tid og sikrer, at kritisk kommunikation håndteres hurtigt og professionelt. For eksempel kan du spørge ChatGPT: "Hvordan skal jeg reagere på denne e-mailanmodning på en venlig og professionel måde?"
- Dataanalyse: ChatGPT kan analysere store mængder af data og opdage kritiske mønstre og indsigt, og hjælpe teams med at træffe bedre datadrevne valg. "Hvad er de væsentlige tendenser i vores salgsstatistikker over det sidste år?" du kan spørge ChatGPT.
- Forretningsidéer: ChatGPT kan også bruges til at udvikle nye virksomhedsideer ved at levere nogle oplysninger om industrien og markedet og lade ChatGPT producere potentielle koncepter og ideer. Dette kan hjælpe iværksættere og virksomhedsledere med at komme med friske og originale nye varer, tjenester og initiativer. "Kan du udvikle forretningsidéer til en ny softwareløsning i sundhedssektoren?" du kan spørge ChatGPT.
- Kodegenerering: ChatGPT muliggør oprettelse af kode, fejlfinding og reparation. Ved at anmode om nogle få detaljer om den nødvendige funktionalitet, kan det generere brugbar kode, som en udvikler kan ændre og forbedre. Ved at identificere almindelige fejl og defekter i kodning og give vejledning i, hvordan man løser dem, kan ChatGPT også bruges til at fejlsøge programmer. For eksempel kan du spørge ChatGPT "Kan du bygge en funktion til at beregne gennemsnittet af en liste med tal og påpege eventuelle syntaksfejl i følgende kode?"
Begrænsninger af ChatGPT
ChatGPT er følsom over for ændringer i inputsætninger eller flere forsøg på det samme spørgsmål. For eksempel, givet én formulering af et spørgsmål, kan modellen hævde uvidenhed, men givet en lille omformulering, kan den svare præcist.
Modellen er ofte meget omfattende og overbruger specifikke termer, såsom at gentage, at det er en OpenAI-trænet sprogmodel. Disse problemer opstår som et resultat af skævheder i træningsdataene (trænere foretrækker længere svar, der virker mere grundige) og velkendte bekymringer om overoptimering.
Nogle gange genererer ChatGPT svar, der ser ud til at være rigtige, men som faktisk er falske eller absurde. Det er svært at løse dette problem, fordi:
- I øjeblikket er der ingen kilde til sandhed i hele RL-uddannelsen.
- Modellen afviser en forespørgsel, som den kan besvare nøjagtigt som følge af forsigtighedstræning;
- Modellen vildledes af overvåget træning, da den bedste respons afhænger mere af, hvad modellen ved, end hvad den menneskelige demonstrant ved.
Konklusion
Endelig er ChatGPT, en AI-chatbot afsløret af kunstig intelligens-forskningsfirmaet OpenAI, blevet populær, da enkeltpersoner begyndte at bruge den til at besvare skolearbejde eller opdage fejl i kode.
Chatbotten er programmeret til at engagere sig i en samtalestil og reagere i dybden. Det kan især også svare på opfølgende spørgsmål, indrømme fejl og afvise uegnede anmodninger.
Giv en kommentar