Потому что отличить правду от лжи будет слишком сложно с вычислительной точки зрения. Если вам потребуется проверить какие-то 10 фактов, то вы заплатите, например, 10 тысяч долларов и получите ответ. Но не все смогут или захотят воспользоваться таким сервисом». Помните, что подвергаете свой аккаунт опасности, используя виртуальный номер. Он не передаётся вам в бесконечное владение, а предоставляется ненадолго в аренду.
- Допустим, мы хотим, чтобы все «1» притягивались в одно место, а все «2» — в другое.
- Но каким‑то образом в процессе обучения он неявно обнаруживает их — и затем, похоже, хорошо им следует.
- Интуитивно, эти модели оценки Reward должны иметь такую же способность понимать входной текст, как и модель, необходимая для синтеза текста.
- Говоря о семантической грамматике, мы можем провести аналогию с силлогистической логикой.
- Более того, в API есть возможность контроля текстовой тональности, степени эмоционального окраса, набора ключевых слов для конкретной целевой аудитории и т.д., чего нет у ChatGPT.
Неясно, как «исправить это» и сохранить возможность обучать систему с разумной эффективностью. Но, предположительно, это позволит будущему ChatGPT делать ещё больше «мозгоподобных вещей». Конечно, есть много вещей, которые мозг делает не так хорошо — в частности, связанных с несводимыми вычислениями. И для них и мозгу, и таким вещам, как ChatGPT, приходится искать «внешние инструменты» — например, Wolfram Language.
Краткий обзор модели (для тех, кто хочет всё узнать быстрее)
При этом нейросеть не имеет доступа к интернету, чтобы посмотреть актуальные новости, и не может ничего знать о событиях, произошедших после этого. Так что в случаях, когда речь заходит о новостях, система выдаёт некие собственные «версии» на заданную тему. Учёные, программисты и энтузиасты активно исследуют возможности ChatGPT с первых дней его появления в открытом доступе. Широкую известность получили работы, в которых ему предлагалось ответить на вопросы, которые обычно применяют для оценки квалификации людей различных профессий.
Системы предыдущих поколений с такими проблемами не справлялись. ChatGPT — это большая языковая модель (LLM — Large Language Model). Модели больших языков обучаются на огромных объемах данных, чтобы точно предсказать, какое слово будет следующим в предложении. Большие языковые модели https://cryptocat.org/ выполняют задачу предсказания следующего слова в последовательности слов. В нем важна мысль, которую хотел донести автор, а этого у нейронной сети нет принципиально. С помощью нейронных сетей можно искать идеи или генерировать развлекательный контент, для которого суть не важна.
Давайте просто отметим, что ChatGPT работает, используя пару сотен миллиардов весов — сравнимых по количеству с общим количеством слов (или токенов) обучающих данных, которые ему были предоставлены. В некотором смысле удивительно (хотя эмпирически это наблюдается и в меньших аналогах ChatGPT), что «размер сети», которая хорошо работает, настолько сопоставим с размером обучающих данных. Ведь дело, конечно, не в том, что каким‑то образом внутри ChatGPT напрямую хранится весь этот текст из Интернета, книг и так далее. Потому что на самом деле внутри ChatGPT находится куча чисел с точностью чуть меньше 10 знаков, которые являются своего рода распределённым кодированием совокупной структуры всего этого текста. Часть текстов ему подавали несколько раз, часть — только один.
Семантическая грамматика и сила вычислительного языка
ChatGPT может ошибаться и допускать фактические ошибки, поэтому после завершения генерации проверьте приведенные факты, обратившись к надежным источникам Что такое medium или экспертам. Бот может генерировать текстовый контент в разных стилях. Это позволит создавать более подходящий под ситуацию контент.
Можно думать об эмбеддингах как о попытке представить «сущность» чего‑то массивом чисел — со свойством, что «подобные вещи» представлены близкими числами. Напомню, если вы ещё не столкнулись с технологией, ChatGPT — это чат-бот с применением искусственного интеллекта. Он умеет работать в диалоге и поддерживает запросы на естественных языках. Тренировали его методами обучения с учителем и обучения с подкреплением. Технически работают все версии одинаково, используя архитектуру трансформера. Это значит, что у них есть энкодер, который обрабатывает входящий текст, и декодер, который генерирует исходящий.
ChatGPT: как пользоваться
Кроме того, разработчики предлагают платную подписку ChatGPT Plus, которая гарантирует бесперебойную работу чат-бота даже в часы загруженности. В сети появилось множество примеров общения в Chat GPT, и мы покажем самые примечательные ответы бота. Чтобы начать пользоваться сервисом вам понадобится ключ API, который можно найти в настройках в личном кабинете.
Так ChatGPT повышает скорость и качество обслуживания лидов и покупателей, а также увеличивает не только уровень удовлетворенности клиентов, но и их лояльность. За счет таких метрик как SSI у LaMDA есть преимущество, потому что один из критериев качества основан на сопоставлении ответов с авторитетными источниками при обучении, поэтому большинство ответов объяснимы и могут быть подтвержденными. Опыт использования ChatGPT говорит о том, что синтезируемые ответы могут быть слишком абстрактными, иногда даже противоречивыми и не соответствующими действительности (как будто взятые из Википедии).
Сервисы с поддержкой ChatGPT, которые доступны в России
Тот факт, что это работает, является важным ключом к пониманию того, что ChatGPT «на самом деле делает» и как это связано со структурой языка и мышления. Почему нужно просто сложить вместе векторы эмбеддингов лексемы‑значения и лексемы‑позиции? Просто были испробованы различные способы, и этот способ, похоже, работает. И это часть мифов о нейронных сетях, что в некотором смысле можно докопаться до деталей, просто проведя достаточное обучение, без необходимости «понимать на инженерном уровне», как именно нейронная сеть в итоге настроила себя. Хорошо, так что же на самом деле делает ChatGPT (или, скорее, сеть GPT-3, на которой она основана)? Итак, мы наконец‑то готовы обсудить, что же находится внутри ChatGPT.
ChatGPT ответил, что это Гватемала, хотя правильный ответ — Никарагуа[33]. В декабре 2022 года веб-сайт вопросов и ответов Stack Overflow запретил использование ChatGPT для генерации ответов на вопросы, сославшись на фактически неоднозначный характер ответов ChatGPT[34]. Адвокат Стивен Шварц попал под суд из-за того, что использовал в деле реально не существующие прецеденты, которые выдал ему ChatGPT[35]. Экономист Тайлер Коуэн выразил обеспокоенность по поводу его влияния на демократию, сославшись на способность любого человека писать автоматические комментарии в попытке повлиять на процесс принятия новых нормативных актов[36]. Акс Шарма из Bleeping Computer отметил, что ChatGPT способен писать вредоносные программы и фишинговые электронные письма[37]. Затем нужно ввести запрос, и нейросеть ответит на том же языке.
Нейронные сети
Теперь пользователи присоединяются к списку ожидания, чтобы получить ChatGPT. Для получения СМС от OpenAI вам нужно найти номер за пределами России. Система избегает вопросов о конкретных людях и актуальных событиях с помощью фильтров, а также не ответит на философские запросы о смысле жизни и прочие подобные вещи — выдаст сообщение об ошибке. ChatGPT разбирается в музыке, сериалах, фильмах, играх и книгах.
Однако, если мы сравниваем модели ChatGPT и Chatsonic наиболее интересны различия именно в обработке текстовых данных. Она использует только ту информацию, которую видела в процессе предобучения. При этом, как было указано ранее, данные для обучения последних моделей типа GPT-3.5 (основа ChatGPT) ограничены июнем 2021 года, следовательно модель ChatGPT не знает о событиях, произошедших после этого периода. В целом, несоответствие обучаемых данных времени представляет собой значительное ограничение для предобученных языковых моделей и является источником ряда фактических ошибок. Основной инструмент борьбы с данным явлением – retrieval-блок, который включается при генерации предсказания, когда у модели спрашивают какую-либо фактическую информацию, которая может изменяться со временем.
Google Docs
Но вместо того, чтобы просто определять фиксированную область в последовательности, между которой могут быть связи, трансформеры вводят понятие «внимания», т. Идею «уделять внимание» некоторым частям последовательности больше, чем другим. Возможно, когда‑нибудь будет иметь смысл просто запускать общую нейронную сеть и настраивать её в процессе обучения.
Laisser un commentaire