ユーザーがジェネレーティブ AI モデルやシステムと対話する方法が、基礎となるトレーニングや推論テクノロジと少なくとも同じくらい重要であるという事実は、このトピックに幅広く取り組んできた人々にとって驚くべきことではありません。
OpenAI は、その ダル-E2 画像生成技術、およびその GPT シリーズは、作家の側で連続した繰り返しと時折の実存的な恐怖で注目を集めてきました.
最新のChatGPTバージョンでは、議論は「学部生がこれを使用して実行可能なタームペーパーを作成する」から「これは、本番環境に置きたいコードをデバッグするのに本当に役立つ」にいくらかシフトしましたが、その魅力と観客。
この記事では、GPT を詳しく見て、GPT がどのように機能するか、最も重要な点であるパフォーマンスなどを確認します。
だから、何ですか AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 から OpenAI?
ChatGPT、OpenAI の最新版 言語モデルは、会話のやり取りを念頭に置いて設計されました。 さまざまな分野で生産性を高めるために利用できる強力なツールです。
これは、チャットベースの Generative Pre-trained Transformer です。 AI研究開発会社OpenAIが開発した、NLPモデルを採用した一種の人工知能(AI)技術です。
以下を使用して、話し言葉または書き言葉を分析し、理解します。 機械学習アルゴリズム、その入力に応じて応答を生成します。
ChatGPTのトレーニング
このモデルは、Open AI を使用してトレーニングされました。 強化学習 Human Feedback (RLHF) から、InstructGPT と同じ手順を採用していますが、データ収集構成に若干の変更が加えられています。
彼らは教師付きの微調整を使用して初期モデルをトレーニングしました。人間の AI トレーナーが対話を行い、ユーザーと AI アシスタントの両方の側で役割を果たしました。 彼らは、トレーナーが返信を作成するのを支援するために、モデルによって書かれたアイデアをトレーナーに提供しました。
研究者は、強化学習の報酬モデルを開発するために、品質によって評価された XNUMX つ以上のモデル回答を含む比較データを収集する必要がありました。
彼らは、AI トレーナーが実施したチャットボットのやり取りを使用して、このデータを取得しました。
研究者は、モデルによって書かれたステートメントを無作為に選び、いくつかの潜在的な結論をサンプリングし、それらをランク付けするよう AI トレーナーに依頼しました。 彼らは、これらの報酬モデルを使用してモデルを調整するために、近位ポリシー最適化を使用できます。
その後、この方法が研究者によって何度も繰り返されました。
2022 年初めにトレーニングを終了した ChatGPT のトレーニングに使用されたモデルは、GPT-3.5 シリーズのものです。 3.5シリーズをより詳しくカバー こちら. Azure AI を利用したスーパーコンピューティング インフラストラクチャでは、 ChatGPT と GPT 3.5 をトレーニングしました.
ChatGPT がどのように優れているか GPT-3?
ChatGPT は、深層学習ベースの GPT-3.5 に基づいて構築されています。 言語モデル 人間のようなテキストを生成します。
ただし、ChatGPT は、テキスト キューを吸収し、独自に作成されたコンテンツを継続しようとした以前の GPT-3 モデルよりも興味深いものです。 はるかに包括的な結果を生み出し、詩を生み出すことさえできます。
メモリは、もう XNUMX つの際立った機能です。 ボットは、チャットで以前のコメントを呼び出して、ユーザーに中継できます。 まだ、OpenAI はボットをレビューとベータ テストに利用できるようにしただけですが、API アクセスは来年に予定されています。
開発者は、API アクセスを使用して ChatGPT を独自のソフトウェアに統合できます。
それの重要性は何ですか?
その可能性を実感するには実際に体験してみる必要がありますが、例えを使って説明するように努めます。 映画「アイアンマン」を見たことがあれば、ジャービスに精通しているかもしれません。
ジャービスは、トニー・スタークの信頼できる AI ヘルパーです。 ChatGPT は、Jarvis の新しいバージョンと考えることができます。 ChatGPT を使用すると、情報をより効率的に取得し、非常に正確な方法で変更、抽出、変更、検証することができます。
ChatGPT をどのように使用しますか?
ChatGPT の使用は非常に簡単です。 サインイン ChatGPT に移動します。
プロンプトを作成するだけで、人工知能を使用して自動的に優れた結果が生成されます。
ChatGPT 機能
ChatGPT を拡張できる幅広い目的が、ChatGPT を非常に強力なものにしています。 算術や会計の問題の解決、レポートの作成、プレゼンテーション用のスクリプト、ブログ記事、チュートリアル、上記のようなビジネス戦略、コード スニペットなど、オプションは事実上無限です。
以下は、ChatGPT を利用して効率と生産性を向上させ、作業を開始するのに役立ついくつかのカテゴリです。
- ドキュメントの生成: ChatGPT を使用すると、いくつかの重要なデータを入力するだけで、後は ChatGPT に任せることで、レポート、プレゼンテーション、提案などの論文を作成できます。 「チャートやグラフを使って、四半期ごとの売上高に関するレポートを作成できますか?」 ChatGPTに尋ねることができます。
- メール返信: ChatGPT を使用して、カスタマイズされた魅力的な電子メールの回答を生成することで、時間を節約し、重要なコミュニケーションを迅速かつ専門的に処理することができます。 たとえば、ChatGPT に「このメール リクエストに親切でプロフェッショナルな方法でどのように対応すればよいですか?」と尋ねることができます。
- データ解析: ChatGPT は、膨大な量のデータを分析し、重要なパターンと洞察を発見し、チームがより良いデータ駆動型の選択を行うのを支援します。 「昨年の販売統計の重要な傾向は何ですか?」 ChatGPTに尋ねることができます。
- ビジネスアイデア: ChatGPT は、業界や市場に関する情報を提供し、ChatGPT が将来のコンセプトやアイデアを生み出せるようにすることで、新しい会社のアイデアを開発するためにも使用できます。 これは、起業家やビジネス リーダーが新鮮で独創的な新しい商品、サービス、イニシアチブを思いつくのに役立ちます。 「ヘルスケア業界で新しいソフトウェア ソリューションのビジネス アイデアを開発できますか?」 ChatGPT に質問できます。
- コード生成: ChatGPT では、コードの作成、エラーの検出、修復が可能です。 必要な機能に関するいくつかの詳細を要求することで、開発者が変更および拡張できる使用可能なコードが生成される場合があります。 コーディングの一般的な欠陥と欠陥を特定し、それらを修正する方法に関するガイダンスを提供することにより、ChatGPT はプログラムのデバッグにも使用できます。 たとえば、ChatGPT に「数値のリストの平均を計算し、次のコードの構文エラーを指摘する関数を作成できますか?」と尋ねることができます。
ChatGPT の制限事項
ChatGPT は、入力フレーズの変更や、同じ質問に対する複数回の試行に敏感です。 たとえば、質問の XNUMX つの言い回しが与えられた場合、モデルは無知であると主張できますが、少し言い換えると、モデルは正確に答えることができます。
モデルは非常に冗長であることが多く、OpenAI でトレーニングされた言語モデルであることを繰り返すなど、特定の用語を使いすぎています。 これらの問題は、トレーニング データの偏り (トレーナーは、より詳細に見えるより長い応答を好む) と、よく知られている過度の最適化の懸念の結果として発生します。
ChatGPT は、正しいように見えても、実際には虚偽またはばかげた返信を生成することがあります。 次の理由により、この問題の修正は困難です。
- 現在、RL トレーニング全体に信頼できる情報源はありません。
- モデルは、注意トレーニングの結果として正確に答えることができるクエリを拒否します。
- 最良の応答は、人間のデモンストレーターが知っていることよりもモデルが知っていることに依存するため、モデルは教師付きトレーニングによって誤解されます。
まとめ
最後に、人工知能研究会社 OpenAI によって明らかにされた AI チャットボットである ChatGPT は、個人が学校の課題に答えたり、コードの欠陥を検出したりするために使用し始めたときに人気を博しました。
チャットボットは、会話スタイルで詳細に応答するようにプログラムされています。 特に、フォローアップの質問に応答したり、エラーを告白したり、不適切な要求を拒否したりすることもできます.
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