用戶與生成式人工智能模型和系統的交互方式至少與底層訓練和推理技術一樣重要,這一事實對於那些廣泛研究該主題的人來說肯定不足為奇。
OpenAI 已經成為頭條新聞 達爾-E2 圖片生成技術及其 GPT 系列在每次連續迭代和作家偶爾存在的恐懼中都引起了注意。
爭論已經從“本科生將使用它來製作可行的學期論文”轉變為“這可以真正幫助我調試我想投入生產的代碼”,不過,最新的 ChatGPT 版本似乎擴大了它的吸引力和觀眾。
在本文中,我們將深入研究 GPT,了解它的工作原理,最重要的是,它的性能等等。
那是什麼呢 ChatGPT OpenAI?
ChatGPT,OpenAI 的最新產品 語言模型, 在設計時考慮了對話互動。 它是一個強大的工具,可用於提高您在各種學科中的工作效率。
它是一個基於聊天的生成式預訓練 Transformer。 它是由人工智能研發公司 OpenAI 開發並採用 NLP 模型的一種人工智能 (AI) 技術。
它分析和理解口頭或書面語言使用 機器學習算法,然後根據該輸入生成回复。
ChatGPT 訓練
該模型由 Open AI 利用 強化學習 來自 Human Feedback (RLHF),採用與 InstructGPT 相同的程序,但對數據收集配置進行了細微修改。
他們使用有監督的微調來訓練初始模型:人類 AI 訓練員進行對話,他們扮演雙方——用戶和 AI 助手。 他們為培訓師提供了模型編寫的想法,以幫助他們撰寫回复。
研究人員需要收集比較數據,其中包括兩個或多個按質量評估的模型答案,以便開發強化學習的獎勵模型。
他們使用 AI 培訓師與其進行的聊天機器人交互來獲取這些數據。
研究人員隨機選擇了一份模型編寫的陳述,抽取了一些可能的結論,並要求 AI 培訓師對它們進行排名。 他們可以使用 Proximal Policy Optimization 來調整使用這些獎勵模型的模型。
然後研究人員多次重複該方法。
用於訓練 2022 年初結束訓練的 ChatGPT 的模型來自 GPT-3.5 系列。 更詳細地介紹了 3.5 系列 点击這裡. 在由 Azure AI 提供支持的超級計算基礎設施上, ChatGPT 和 GPT 3.5 都經過訓練.
ChatGPT 如何遠勝於 GPT-3?
ChatGPT 建立在 GPT-3.5 之上,是一種基於深度學習的 語言模型 生成類似人類的文本。
然而,ChatGPT 比之前的 GPT-3 模型更有趣,GPT-XNUMX 模型只是吸收文本提示並試圖繼續其自己創建的內容。 它產生的結果要全面得多,甚至可以產生詩歌。
記憶力是另一個顯著特徵。 機器人可以在聊天中回憶之前的評論並將它們轉發給用戶。 到目前為止,OpenAI 只讓該機器人可用於審查和 Beta 測試,但計劃在明年進行 API 訪問。
開發人員將能夠通過 API 訪問將 ChatGPT 集成到他們自己的軟件中。
它的意義何在?
要真正掌握它的潛力,您實際上需要體驗它,但我會努力使用類比來解釋。 如果你看過鋼鐵俠這部電影,你可能對賈維斯很熟悉。
賈維斯是托尼·斯塔克可靠的人工智能助手。 您可以將 ChatGPT 視為 Jarvis 的年輕版本。 使用ChatGPT,您可以更高效地獲取信息,並以非常精確的方式對其進行修改、提煉、修改和驗證。
你如何使用 ChatGPT?
使用 ChatGPT 非常簡單,您只需要 簽到 然後您將前往 ChatGPT。
現在我們只需編寫提示,它就會使用人工智能自動生成出色的結果。
ChatGPT 功能
ChatGPT 可擴展的廣泛用途使其如此強大。 選項實際上是無限的,無論是解決算術或會計問題、創建報告、演示腳本、博客文章、教程、如上所述的業務策略或代碼片段等。
以下是一些可以利用 ChatGPT 來提高您的效率和產量的類別,以幫助您入門:
- 文檔生成:ChatGPT 可用於製作報告、演示文稿和提案等文件,只需輸入一些關鍵數據,然後讓 ChatGPT 完成其餘的工作。 “你能用圖表和圖表準備一份關於我們季度銷售數字的報告嗎?” 你可以問 ChatGPT。
- 電子郵件回复:ChatGPT 可用於生成量身定制且引人入勝的電子郵件答复,從而節省時間並確保快速、專業地處理關鍵通信。 例如,您可以問 ChatGPT,“我應該如何以友善和專業的方式回應這封電子郵件請求?”
- 數據分析:ChatGPT 可以分析大量數據並發現關鍵模式和見解,幫助團隊做出更好的數據驅動選擇。 “去年我們的銷售統計數據有哪些重要趨勢?” 你可以問 ChatGPT。
- 商業理念:ChatGPT 還可用於通過提供有關行業和市場的一些信息並允許 ChatGPT 產生前瞻性概念和想法來開發新的公司創意。 這可以幫助企業家和商業領袖提出新鮮和原創的新商品、服務和計劃。 “你能為醫療保健行業的新軟件解決方案開發商業創意嗎?” 你可以問 ChatGPT。
- 代碼生成:ChatGPT 支持代碼創建、錯誤檢測和修復。 通過請求有關所需功能的一些詳細信息,它可以生成開發人員可以修改和增強的可用代碼。 通過識別編碼中的常見缺陷和缺陷並提供有關如何修復它們的指導,ChatGPT 還可用於調試程序。 例如,你可以問 ChatGPT “你能構建一個函數來計算數字列表的平均值並指出以下代碼中的任何語法錯誤嗎?”
ChatGPT 的局限性
ChatGPT 對輸入短語的變化或對同一問題的多次嘗試很敏感。 例如,給定一個問題的措辭,模型可以聲稱不知道,但只要稍微改寫一下,它就可以準確回答。
該模型經常非常冗長並且過度使用特定術語,例如重複它是 OpenAI 訓練的語言模型。 這些問題的出現是由於訓練數據中的偏差(訓練員更喜歡看起來更徹底的更長響應)和眾所周知的過度優化問題。
有時,ChatGPT 會生成看似正確但實際上錯誤或荒謬的回复。 解決這個問題很困難,因為:
- 目前,在整個 RL 訓練過程中沒有真實來源。
- 由於謹慎訓練,該模型拒絕了它可以準確回答的查詢;
- 該模型被監督訓練誤導,因為最佳反應更多地取決於模型知道什麼,而不是人類演示者知道什麼。
結論
最後,人工智能研究公司 OpenAI 披露的人工智能聊天機器人 ChatGPT 變得流行起來,因為人們開始使用它來回答作業或檢測代碼中的缺陷。
該聊天機器人已被編程為採用對話方式並進行深度響應。 值得注意的是,它還可以回答後續問題、承認錯誤並拒絕不合適的請求。
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