Technologieaustausch

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Einführung in ChatGPT

ChatGPT VonOpenAI Ein großes Sprachmodell, das auf der Grundlage der GPT-4-Architektur entwickelt wurde. Es kann Texte in natürlicher Sprache verstehen und generieren und wird häufig in Dialogsystemen, der Inhaltserstellung, der Sprachübersetzung und anderen Bereichen eingesetzt. Sie können damit Fragen beantworten, Ratschläge geben, kreative Inhalte generieren und vieles mehr.

Die Trainingsdaten von ChatGPT umfassen hauptsächlich eine große Menge öffentlicher Textdaten, die aus verschiedenen Quellen wie Wikipedia, Nachrichtenartikeln, Büchern, Blogs, Foren usw. stammen. Diese Daten werden vorverarbeitet und bereinigt und dazu verwendet, das Modell zu trainieren, Text in natürlicher Sprache zu verstehen und zu generieren.

Die Modellarchitektur von ChatGPT

Die Modellarchitektur von ChatGPT basiert aufGPT-4 , das heißt, Generative Pre-trained Transformer-Modell (Generative Pre-trained Transformer).Diese Architektur besteht hauptsächlich ausTransformatorEs handelt sich um ein Deep-Learning-Modell, das vollständig auf dem Aufmerksamkeitsmechanismus² basiert.

Konkret umfasst die Architektur von ChatGPT die folgenden Schlüsselteile:

1. Selbstaufmerksamkeitsmechanismus: Dies ist der Kern von Transformer, der die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Positionen in der Sequenz erfasst, indem das Selbstaufmerksamkeitsgewicht jeder Position in der Eingabesequenz berechnet wird.
2. Mehrköpfiger Selbstaufmerksamkeitsmechanismus: Dies ist eine Erweiterung des Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, der Abhängigkeiten auf verschiedenen Ebenen und Winkeln in der Eingabesequenz erfasst, indem mehrere Selbstaufmerksamkeitsköpfe parallel berechnet werden.
3. Feed-Forward-Neuronales Netzwerk: Jede Transformer-Schicht enthält ein Feedforward-Neuronales Netzwerk zur weiteren Verarbeitung und Transformation der Eingabedaten.
4. Encoder und Decoder: Das Transformer-Modell besteht aus mehreren Encoder- und Decoderschichten. Der Encoder ist für die Umwandlung der Eingabesequenz in eine verborgene Darstellung verantwortlich, und der Decoder generiert eine Ausgabesequenz basierend auf diesen verborgenen Darstellungen.

ChatGPT wird in zwei Phasen trainiert: Vortraining und Feinabstimmung. In der Vortrainingsphase werden umfangreiche Textdaten verwendet, um die Grundstruktur und Muster der Sprache zu erlernen. In der Feinabstimmungsphase werden Daten aus bestimmten Aufgaben verwendet, um die Leistung des Modells bei bestimmten Aufgaben zu verbessern.

Die Entwicklung von ChatGPT

historischer Knoten

Die Entwicklungsgeschichte von ChatGPT ist sehr auffällig. Hier sind einige wichtige historische Meilensteine ​​und aktuelle Nachrichten:

1. 2018: OpenAI veröffentlichte das erste generative vorab trainierte Transformatormodell (GPT-1) und markierte damit die Geburtsstunde von ChatGPT.
2. 2019: OpenAI hat GPT-2 mit 1,5 Milliarden Parametern veröffentlicht und demonstriert damit stärkere Fähigkeiten zur Textgenerierung.
3. 2020: GPT-3 wurde veröffentlicht, wobei die Anzahl der Parameter 175 Milliarden erreichte, was die Leistung und den Anwendungsbereich des Modells weiter verbesserte.
4. 2022: ChatGPT wurde offiziell auf der Grundlage der GPT-3.5-Architektur eingeführt und erregte schnell große Aufmerksamkeit in Wissenschaft und Industrie.
5. 2023: OpenAI hat GPT-4 veröffentlicht und damit die Fähigkeiten und Anwendungsszenarien des Modells weiter verbessert.

Das erste Jahr des Ausbruchs

Im Jahr 2022, nach der offiziellen Einführung von ChatGPT auf Basis der GPT-3.5-Architektur, erregte es große Aufmerksamkeit in Wissenschaft und Industrie, was sich vor allem in den folgenden Aspekten widerspiegelte:

1. akademische Aufmerksamkeit：

   • Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).: ChatGPT hat leistungsstarke Fähigkeiten bei der Generierung und dem Verständnis natürlicher Sprache bewiesen und eine umfangreiche Forschung zu umfangreichen Sprachmodellen angeregt¹.
   • interdisziplinäre Anwendungen: Die akademische Gemeinschaft hat begonnen, die Anwendung von ChatGPT in den Bereichen Bildung, Psychologie, Sozialwissenschaften und anderen Bereichen zu untersuchen und seine Leistung und sein Potenzial in verschiedenen Szenarien zu untersuchen¹.

2. Bedenken der Branche：

   • Kommerzielle Anwendungen: Viele Unternehmen beginnen damit, ChatGPT in den Kundenservice, die Inhaltserstellung, Programmierassistenten und andere Anwendungen zu integrieren, um die Effizienz und das Benutzererlebnis zu verbessern².
   • technische Innovation: Die Einführung von ChatGPT hat die Weiterentwicklung der KI-Technologie vorangetrieben, und viele Unternehmen haben begonnen, innovative Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage groß angelegter Sprachmodelle² zu investieren und zu entwickeln.

Die Veröffentlichung von ChatGPT löste umfangreiche Diskussionen und Bewerbungen aus. Beispielsweise verzeichnete ChatGPT bereits wenige Tage nach der Testversion mehr als eine Million Benutzerregistrierungen. Darüber hinaus wird ChatGPT auch in vielen Bereichen häufig verwendet, beispielsweise beim Schreiben von Code, beim Generieren kreativer Inhalte und beim Führen von Gesprächen.

KI-Ethik und Sicherheit

Die Veröffentlichung von ChatGPT zeigt nicht nur den Fortschritt der KI-Technologie, sondern löst auch umfangreiche Diskussionen über KI-Ethik und -Sicherheit aus, die sich hauptsächlich auf die folgenden Aspekte konzentrieren:

1. Authentizität und Fairness der Informationen
   ChatGPT verfügt über die Fähigkeit, Informationen zu generieren und zu verbreiten, was in gewissem Maße Probleme mit der Authentizität und Fairness der Informationen mit sich bringt. Da ChatGPT in der Lage ist, menschliche Konversationen zu simulieren, kann es missbraucht werden, beispielsweise zur Erstellung gefälschter Nachrichten oder irreführender Marketingstrategien³.

2. Datenschutz und Sicherheit
   Die weit verbreitete Nutzung von ChatGPT hat auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit aufgeworfen. Da ChatGPT für das Training eine große Datenmenge benötigt, können diese Daten vertrauliche Informationen enthalten. Wenn diese Daten unsachgemäß verwendet werden oder verloren gehen, kann dies eine Gefahr für die Privatsphäre und Sicherheit der Benutzer darstellen³.

3. Algorithmische Voreingenommenheit und Diskriminierung
   Die Trainingsdaten von ChatGPT stammen aus dem Internet und diese Daten können Voreingenommenheit und Diskriminierung enthalten. ChatGPT spiegelt diese Vorurteile möglicherweise unbeabsichtigt bei der Generierung von Inhalten wider, was dazu führen kann, dass bestimmte Gruppen unfair behandelt werden. Dieses Problem der algorithmischen Voreingenommenheit spielt in Diskussionen über die KI-Ethik¹² eine große Rolle.

4. akademische Ethik
   Das Aufkommen von ChatGPT bringt auch Herausforderungen für die akademische Gemeinschaft mit sich. Viele Studierende nutzen ChatGPT, um Hausaufgaben zu erledigen oder Hausarbeiten zu verfassen, was eine Gefahr für die akademische Integrität darstellt. Als Reaktion auf dieses Problem haben viele Schulen und akademische Einrichtungen damit begonnen, die Verwendung von ChatGPT für akademisches Schreiben einzuschränken oder zu verbieten¹.

5. soziale Gerechtigkeit
   Der Aufstieg generativer KI wie ChatGPT könnte die soziale Ungleichheit verschärfen. Beispielsweise können Berufe, die mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz zu tun haben, höhere Gehälter haben, während Berufe, die durch künstliche Intelligenz ersetzt werden, mit Gehaltskürzungen oder sogar Arbeitslosigkeit rechnen müssen. Diese Ungleichheit könnte die digitale Kluft in der Gesellschaft weiter verschärfen¹.

6. Ethik und gesetzliche Regelungen
   Um diese ethischen und sicherheitsrelevanten Fragen anzugehen, formulieren viele Länder und Organisationen entsprechende Gesetze und Vorschriften. Beispielsweise haben die Vereinigten Staaten und das Vereinigte Königreich begonnen, die Ethik und Vertrauenswürdigkeit künstlicher Intelligenz in der Bundespolitik und im rechtlichen Rahmen zu betonen. China erforscht auch wissenschaftliche und technologische Ethiknormen, die seinen tatsächlichen Bedingungen entsprechen².

7. Zukunftsausblick
   Da sich die Technologie in Zukunft weiterentwickelt, werden Fragen der KI-Ethik und -Sicherheit immer komplexer und wichtiger. Es bedarf einer gemeinsamen Anstrengung auf technischer, rechtlicher und sozialer Ebene, um sicherzustellen, dass die Entwicklung künstlicher Intelligenz der Menschheit zugute kommt und gleichzeitig mögliche negative Auswirkungen vermieden werden.

Diese Diskussionen fördern nicht nur die gesunde Entwicklung der KI-Technologie, sondern veranlassen auch alle Bereiche der Gesellschaft, den Ethik- und Sicherheitsfragen der KI mehr Aufmerksamkeit zu schenken.

ChatGPT neue Technologie

In den letzten Jahren hat die Entwicklung von ChatGPT große Aufmerksamkeit erregt. Die neueste Version basierend auf der GPT-4-Architektur integriert eine Reihe neuer Technologien, um ihre Leistung und ihren Anwendungsbereich weiter zu verbessern. In diesem Artikel werden die neuesten technischen Fortschritte von ChatGPT und seinen Anwendungen in verschiedenen Bereichen vorgestellt und einige tatsächliche Code- und Konversationsbeispiele gezeigt.

Nvidia

1. Technologischer Fortschritt

Multimodales Lernen: GPT-4 unterstützt nicht nur Text, sondern kann auch mehrere Datentypen wie Bilder und Audio verarbeiten, sodass es in mehr Anwendungsszenarien eine gute Leistung erbringt.

Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF) : Durch die Lerntechnologie zur Verstärkung des menschlichen Feedbacks kann ChatGPT Antworten besser verstehen und generieren, die den menschlichen Erwartungen entsprechen. Dieser Ansatz nutzt menschliches Eingreifen, um maschinelles Lernen zu verbessern.

Größere Anzahl von Parametern: Die Anzahl der Parameter von GPT-4 wurde erheblich erhöht, wodurch die Leistung bei der Bewältigung komplexer Aufgaben verbessert wird.

Optimierte Transformer-Architektur: Verwendet eine optimierte Transformer-Architektur, um die Berechnungseffizienz und Generierungsqualität des Modells zu verbessern.

Sicherheit und Ethik: Verbesserte Filterung schädlicher und irreführender Inhalte, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit der generierten Inhalte zu gewährleisten.

2. Anwendungsbereiche

erziehen: ChatGPT wird verwendet, um intelligente Nachhilfesysteme und zusätzliche Lehrmittel zu entwickeln, um Schülern und Lehrern dabei zu helfen, die Lern- und Lehreffizienz zu verbessern.

medizinisch: Im medizinischen Bereich wird ChatGPT zur gesundheitlichen Erstberatung und psychologischen Unterstützung eingesetzt.

Geschäft: ChatGPT wird häufig in Kundendienstsystemen verwendet, um automatisierten Kundensupport bereitzustellen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Forschung: Forscher nutzen ChatGPT, um Literaturrecherchen, Datenanalysen und das Verfassen von Aufsätzen durchzuführen und so den wissenschaftlichen Forschungsprozess zu beschleunigen.

3. Codebeispiele

Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung von ChatGPT zum Generieren von Code. Es zeigt, wie ChatGPT zum Generieren von Python-Code zum Berechnen der Summe zweier Zahlen verwendet wird:

import openai

# 设置API密钥
openai.api_key = 'your-api-key'

# 定义请求
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="写一个Python函数来计算两个数的和。",
  max_tokens=50
)

# 输出生成的代码
print(response.choices[0].text.strip())

Der generierte Code könnte so aussehen:

def add_numbers(a, b):
    return a   b

4. Dialogbeispiele

Hier ist ein Beispiel einer ChatGPT-Konversation, die zeigt, wie ChatGPT eine natürliche Konversation mit einem Benutzer führen kann:

Benutzer:Was ist ChatGPT?

ChatGPT : ChatGPT ist ein von OpenAI entwickeltes umfangreiches Sprachmodell, das auf der GPT-4-Architektur basiert. Es kann Texte in natürlicher Sprache verstehen und generieren und wird häufig in Dialogsystemen, der Inhaltserstellung, der Sprachübersetzung und anderen Bereichen eingesetzt. Sie können damit Fragen beantworten, Ratschläge geben, kreative Inhalte generieren und vieles mehr.

Benutzer:Was sind die Trainingsdaten von ChatGPT?

ChatGPT : Die Trainingsdaten von ChatGPT umfassen hauptsächlich eine große Menge öffentlicher Textdaten, die aus verschiedenen Quellen wie Wikipedia, Nachrichtenartikeln, Büchern, Blogs, Foren usw. stammen. Diese Daten werden vorverarbeitet und bereinigt und dazu verwendet, das Modell zu trainieren, Text in natürlicher Sprache zu verstehen und zu generieren.

Benutzer：Was ist die Modellarchitektur von ChatGPT?

ChatGPT : Die Modellarchitektur von ChatGPT basiert auf GPT-4, dem Generative Pre-trained Transformer-Modell. Diese Architektur besteht hauptsächlich aus Transformer, einem Deep-Learning-Modell, das vollständig auf dem Aufmerksamkeitsmechanismus basiert.

Anhand dieser Beispiele können wir die leistungsstarken Fähigkeiten von ChatGPT in Bezug auf Technologie und Anwendungen erkennen. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie wird ChatGPT in Zukunft in weiteren Bereichen eine wichtige Rolle spielen.