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    ChatGPT投入

    发布时间:2023-03-12 09:11:53     稿源: 创意岭    阅读: 50        问大家

    大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ChatGPT投入的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

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    本文目录:

    ChatGPT投入

    一、ChatGPT会取代人工吗?

    ChatGPT不会完全取代人工。

    首先,ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”,也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型,其流畅对话的背后是大量文本数据,机器智能一旦被概念框架限定,就只能在既有框架内运行,有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类,生而不同,正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。

    其次,ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力,而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识,我的回答不包含意见或情感”。

    关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案:

    我不会替代人类,作为一个AI程序,我可以帮助人类解决困难和提高工作效率,但我永远无法用自己的感情去了解人类,也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。

    在那条看不见前路的黑暗隧道中,也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴,正视它、直面它、利用它,毕竟,人工智能的前缀依然是“人工”。

    二、chatgpt原理

    ChatGPT 是 OpenAI 发布的最新语言模型,比其前身 GPT-3 有显著提升。与许多大型语言模型类似,ChatGPT 能以不同样式、不同目的生成文本,并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性上具有更优的表现。它代表了 OpenAI 最新一代的大型语言模型,并且在设计上非常注重交互性。

    OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT,其中的强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」(RLHF)的训练方法,该方法在训练中使用人类反馈,以最小化无益、失真或偏见的输出。

    本文将剖析 GPT-3 的局限性及其从训练过程中产生的原因,同时将解释 RLHF 的原理和理解 ChatGPT 如何使用 RLHF 来克服 GPT-3 存在的问题,最后将探讨这种方法的局限性。

    该方法的一个非常明显的局限性是,在将语言模型与人类意图保持一致的过程中,用于 fine-tuning 模型的数据会受到各种错综复杂的主观因素的影响,主要包括:

    • 生成 demo 数据的人工标注者的偏好;

    • 设计研究和编写标签说明的研究人员;

    • 选择由开发人员制作或由 OpenAI 客户提供的 prompt;

    • 标注者偏差既包含在 RM 模型训练中,也包含在模型评估中。

    三、chatgpt 是什么

    ChatGPT是一个原型人工智能聊天机器人,专注于可用性和对话。

    ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI研发的聊天机器人程序 ,于2022年11月30日发布。

    它拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知天文下知地理,还能根据聊天的上下文进行互动的能力,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

    ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

    ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback,即基于人类反馈的强化学习)。RLHF 解决了生成模型的一个核心问题,即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。

    ChatGPT是AIGC(AI- Generated Content,人工智能生成内容)技术进展的成果,该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。

    四、chatgpt是什么?

    ChatGPT是美国OpenAI研发的聊天机器人程序

    以上就是关于ChatGPT投入相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。


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