Det faktum at hvordan en bruker samhandler med generative AI-modeller og -systemer er minst like viktig som de underliggende opplærings- og slutningsteknologiene, er absolutt ikke en overraskelse for de som har jobbet mye med emnet.
OpenAI har allerede skapt overskrifter med sin DALL-E2 bildegenererende teknologi, og dens GPT-serie har fått oppmerksomhet med hver påfølgende iterasjon og sporadisk eksistensiell frykt fra forfatternes side.
Debatten har endret seg noe fra "studenter kommer til å bruke dette til å lage brukbare semesteroppgaver" til "dette kan virkelig hjelpe meg med å feilsøke kode som jeg vil sette i produksjon" med den nyeste ChatGPT-versjonen, men det ser ut til å utvide appellen og publikum.
I denne artikkelen tar vi en dyp titt på GPT for å se hvordan den fungerer og, viktigst av alt, hvordan den fungerer, og mye mer.
Så, hva er det ChatGPT fra OpenAI?
ChatGPT, OpenAIs nyeste språkmodell, ble designet med tanke på samtaleinteraksjoner. Det er et sterkt verktøy som kan brukes til å øke produktiviteten din i en rekke disipliner.
Det er en chat-basert Generative Pre-trained Transformer. Det er en slags kunstig intelligens (AI)-teknologi som ble utviklet av AI-forsknings- og utviklingsfirmaet OpenAI og benyttet en NLP-modell.
Den analyserer og forstår muntlig eller skriftlig språk ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer, og produserer deretter svar avhengig av inndata.
Opplæring av ChatGPT
Denne modellen ble trent opp av Open AI Forsterkningslæring fra Human Feedback (RLHF), som bruker samme prosedyrer som InstructGPT, men med mindre endringer i konfigurasjonen for datainnsamling.
De brukte overvåket finjustering for å trene en innledende modell: menneskelige AI-trenere holdt dialoger der de spilte på begge sider – brukeren og en AI-assistent. De ga trenerne modellskrevne ideer for å hjelpe dem med å skrive svarene.
Forskere ble pålagt å samle inn sammenligningsdata, som inkluderte to eller flere modellsvar evaluert etter kvalitet, for å utvikle en belønningsmodell for forsterkende læring.
De brukte chatbot-interaksjonene som AI-trenere utførte med den for å få disse dataene.
Forskere valgte en tilfeldig modellskrevet uttalelse, samplet noen potensielle konklusjoner og ba AI-trenere om å rangere dem. De kan bruke proksimal policyoptimalisering for å justere modellen ved å bruke disse belønningsmodellene.
Metoden ble deretter gjentatt flere ganger av forskerne.
Modellen som ble brukt til å trene ChatGPT, som avsluttet treningen tidlig i 2022, er fra GPT-3.5-serien. 3.5-serien er dekket mer detaljert her.. På en superdatabehandlingsinfrastruktur drevet av Azure AI, ChatGPT og GPT 3.5 ble opplært.
Hvordan ChatGPT er langt bedre enn GPT-3?
ChatGPT er bygget på GPT-3.5, en dyp læringsbasert språkmodell som genererer menneskelignende tekst.
ChatGPT er imidlertid mer interessant enn den tidligere GPT-3-modellen, som bare absorberte tekstsignaler og forsøkte å fortsette med sitt eget opprettede innhold. Den gir langt mer omfattende resultater og kan til og med generere poesi.
Minne er et annet kjennetegn. Boten kan huske tidligere kommentarer i en chat og videresende dem til brukeren. Så ennå har OpenAI bare gjort boten tilgjengelig for gjennomgang og betatesting, men API-tilgang er planlagt neste år.
Utviklere vil kunne integrere ChatGPT i sin egen programvare med API-tilgang.
Hva er betydningen av det?
For å virkelig forstå potensialet, må du faktisk oppleve det, men jeg skal prøve å forklare ved å bruke en analogi. Du er kanskje kjent med Jarvis hvis du noen gang har sett filmen Iron Man.
Jarvis er Tony Starks pålitelige AI-hjelper. Du kan tenke på ChatGPT som en yngre versjon av Jarvis. Med ChatGPT kan du skaffe deg informasjon mer effektivt og modifisere, destillere, modifisere og validere den på en veldig nøyaktig måte.
Hvordan bruker du ChatGPT?
Å bruke ChatGPT er veldig enkelt, du trenger bare logg inn og du vil bli ledet til ChatGPT.
Nå må vi bare skrive ledeteksten, og den vil automatisk generere flotte resultater ved hjelp av kunstig intelligens.
ChatGPT-funksjoner
Det brede spekteret av formål ChatGPT kan utvides til er det som gjør det så kraftig. Alternativene er praktisk talt ubegrensede, enten det er å løse aritmetiske eller regnskapsproblemer, lage rapporter, skript for presentasjoner, blogginnlegg, opplæringsprogrammer, forretningsstrategier som den som er nevnt ovenfor, eller kodebiter, etc.
Her er noen kategorier der ChatGPT kan brukes til å øke effektiviteten og produksjonen din for å hjelpe deg i gang:
- Dokumentgenerering: ChatGPT kan brukes til å produsere artikler som rapporter, presentasjoner og forslag ved å bare legge inn noen få kritiske data og la ChatGPT gjøre resten. "Kan du utarbeide en rapport om våre kvartalsvise salgstall med diagrammer og grafer?" du kan spørre ChatGPT.
- E-postsvar: ChatGPT kan brukes til å produsere skreddersydde og engasjerende e-postsvar, spare tid og sikre at kritisk kommunikasjon håndteres raskt og profesjonelt. Du kan for eksempel spørre ChatGPT: "Hvordan skal jeg reagere på denne e-postforespørselen på en vennlig og profesjonell måte?"
- Dataanalyse: ChatGPT kan analysere enorme mengder data og oppdage kritiske mønstre og innsikt, og hjelpe team med å ta bedre datadrevne valg. "Hva er de viktigste trendene i salgsstatistikken vår det siste året?" du kan spørre ChatGPT.
- Forretningsidéer: ChatGPT kan også brukes til å utvikle nye bedriftsideer ved å gi litt informasjon om bransjen og markedet og la ChatGPT produsere potensielle konsepter og ideer. Dette kan hjelpe gründere og bedriftsledere med å komme med ferske og originale nye varer, tjenester og initiativer. "Kan du utvikle forretningsideer for en ny programvareløsning i helsesektoren?" du kan spørre ChatGPT.
- Kodegenerering: ChatGPT muliggjør kodeoppretting, feildeteksjon og reparasjon. Ved å be om noen få detaljer om den nødvendige funksjonaliteten, kan den generere brukbar kode som en utvikler kan endre og forbedre. Ved å identifisere vanlige feil og mangler ved koding og gi veiledning om hvordan de kan fikses, kan ChatGPT også brukes til å feilsøke programmer. For eksempel kan du spørre ChatGPT "Kan du bygge en funksjon for å beregne gjennomsnittet av en liste med tall og påpeke eventuelle syntaksfeil i følgende kode?"
Begrensninger for ChatGPT
ChatGPT er følsom for endringer i inndatafraser eller flere forsøk på samme spørsmål. For eksempel, gitt én formulering av et spørsmål, kan modellen hevde uvitenhet, men gitt en liten omformulering kan den svare nøyaktig.
Modellen er ofte veldig detaljert og overbruker spesifikke termer, for eksempel å gjenta at det er en OpenAI-trent språkmodell. Disse problemene dukker opp som et resultat av skjevheter i treningsdataene (trenere foretrekker lengre svar som virker mer grundige) og velkjente bekymringer for overoptimalisering.
Noen ganger genererer ChatGPT svar som ser ut til å være riktige, men som faktisk er falske eller absurde. Å fikse dette problemet er vanskelig fordi:
- Foreløpig er det ingen kilde til sannhet gjennom RL-trening.
- Modellen avviser et spørsmål som den kan svare nøyaktig på som et resultat av forsiktighetstrening;
- Modellen blir villedet av veiledet opplæring siden den beste responsen avhenger mer av hva modellen vet enn hva den menneskelige demonstranten vet.
konklusjonen
Endelig har ChatGPT, en AI-chatbot avslørt av kunstig intelligens-forskningsfirmaet OpenAI, blitt populær da enkeltpersoner begynte å bruke den til å svare på skolearbeid eller oppdage feil i koden.
Chatboten har blitt programmert til å engasjere seg i en samtalestil og svare i dybden. Spesielt kan den også svare på oppfølgingsspørsmål, innrømme feil og avslå uegnede forespørsler.
Legg igjen en kommentar