Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

---

ChatGPT:n esittely

ChatGPT Tekijä:OpenAI Suuri kielimalli, joka on kehitetty GPT-4-arkkitehtuuriin perustuen. Se voi ymmärtää ja tuottaa luonnollisen kielen tekstiä, ja sitä käytetään laajalti dialogijärjestelmissä, sisällön luomisessa, kielen kääntämisessä ja muilla aloilla. Sen avulla voit vastata kysymyksiin, antaa neuvoja, luoda luovaa sisältöä ja paljon muuta.

ChatGPT:n koulutusdata sisältää pääasiassa suuren määrän julkista tekstidataa, joka tulee eri lähteistä, kuten Wikipediasta, uutisartikkeleista, kirjoista, blogeista, foorumeista jne. Nämä tiedot esikäsitellään ja puhdistetaan ja niitä käytetään mallin kouluttamiseen ymmärtämään ja luomaan luonnollisen kielen tekstiä.

ChatGPT:n malliarkkitehtuuri

ChatGPT:n malliarkkitehtuuri perustuuGPT-4 , eli Generatiivinen esikoulutettu muuntajamalli (Generative Pre-traained Transformer).Tämä arkkitehtuuri koostuu pääasiassaMuuntajaSe on syväoppimismalli, joka perustuu kokonaan huomiomekanismiin².

Erityisesti ChatGPT:n arkkitehtuuri sisältää seuraavat avainosat:

1. Itsehuomiomekanismi: Tämä on Transformerin ydin, joka kaappaa sekvenssin eri asemien väliset riippuvuudet laskemalla syöttösekvenssin kunkin kohdan itsehuomiopainon.
2. Monipään itsetarkkailumekanismi: Tämä on itsetarkkailumekanismin laajennus, joka kaappaa riippuvuudet eri tasoilla ja eri kulmissa syöttösekvenssissä laskemalla useita itsehuomiopäitä rinnakkain.
3. Feed-Forward -hermoverkko: Jokainen muuntajakerros sisältää myötäkytkentäisen neuroverkon syöttödatan jatkokäsittelyä ja muuntamista varten.
4. Enkooderi ja dekooderi: Transformer-malli on pinottu useilla kooderi- ja dekooderikerroksilla. Enkooderi on vastuussa tulosekvenssin muuntamisesta piilotetuksi esitykseksi, ja dekooderi luo tulossekvenssin näiden piiloesitysten perusteella.

ChatGPT:tä koulutetaan kahdessa vaiheessa: esikoulutus ja hienosäätö. Esikoulutusvaiheessa käytetään laajamittaista tekstidataa kielen perusrakenteen ja -mallien oppimiseen. Hienosäätövaiheessa käytetään tietoja tietyistä tehtävistä, jotta malli toimisi paremmin tietyissä tehtävissä.

ChatGPT:n kehitys

historiallinen solmu

ChatGPT:n kehityshistoria on erittäin silmiinpistävä. Tässä on joitain tärkeitä historiallisia virstanpylväitä ja uutisia:

1. 2018: OpenAI julkaisi ensimmäisen generatiivisen esikoulutetun muuntajamallin (GPT-1), joka merkitsi ChatGPT:n syntymää.
2. 2019: OpenAI julkaisi GPT-2:n 1,5 miljardilla parametrilla, mikä osoittaa vahvemmat tekstinluontiominaisuudet.
3. 2020: GPT-3 julkaistiin, ja parametrien määrä nousi 175 miljardiin, mikä parantaa entisestään mallin suorituskykyä ja sovellusaluetta.
4. 2022: ChatGPT lanseerattiin virallisesti GPT-3.5-arkkitehtuuriin perustuen, ja se herätti nopeasti laajaa huomiota yliopistoissa ja teollisuudessa.
5. 2023: OpenAI julkaisi GPT-4:n, mikä parantaa entisestään mallin ominaisuuksia ja sovellusskenaarioita.

Epidemian ensimmäinen vuosi

Vuonna 2022 GPT-3.5-arkkitehtuuriin perustuvan ChatGPT:n virallisen lanseerauksen jälkeen se herätti laajaa huomiota tiedemaailmassa ja teollisuudessa, mikä heijastui pääasiassa seuraavista näkökohdista:

1. akateeminen huomio：

   • Natural Language Processing (NLP) -tutkimus: ChatGPT on osoittanut voimakkaita kykyjä luonnollisen kielen luomisessa ja ymmärtämisessä, mikä inspiroi suuren määrän tutkimusta laajamittaisista kielimalleista¹.
   • monitieteisiä sovelluksia: Akateeminen yhteisö on alkanut tutkia ChatGPT:n sovelluksia kasvatustieteissä, psykologiassa, yhteiskuntatieteissä ja muilla aloilla sekä tutkia sen suorituskykyä ja mahdollisuuksia eri skenaarioissa¹.

2. Teollisuuden huolenaiheet：

   • kaupalliset sovellukset: Monet yritykset ovat alkaneet integroida ChatGPT:tä asiakaspalveluun, sisällöntuotantoon, ohjelmointiavustajiin ja muihin sovelluksiin tehokkuuden ja käyttökokemuksen parantamiseksi².
   • teknologinen innovaatio: ChatGPT:n lanseeraus on edistänyt tekoälyteknologian jatkokehitystä, ja monet yritykset ovat alkaneet investoida ja kehittää innovatiivisia tuotteita ja palveluita, jotka perustuvat suuriin kielimalleihin².

ChatGPT:n julkaisu herätti laajoja keskusteluja ja sovelluksia. Esimerkiksi ChatGPT keräsi yli miljoona käyttäjärekisteröintiä vain muutaman päivän sisällä kokeilujakson avaamisesta. Lisäksi ChatGPT:tä käytetään laajasti myös monilla aloilla, kuten koodin kirjoittamisessa, luovan sisällön luomisessa ja keskustelujen johtamisessa.

Tekoälyn etiikka ja turvallisuus

ChatGPT:n julkaisu ei ainoastaan ​​osoita tekoälyteknologian edistymistä, vaan myös käynnistää laajat keskustelut tekoälyn etiikasta ja turvallisuudesta, keskittyen pääasiassa seuraaviin näkökohtiin:

1. Tietojen aitous ja oikeudenmukaisuus
   ChatGPT:llä on kyky tuottaa ja levittää tietoa, mikä tuo jossain määrin kysymyksiä tiedon aitoudesta ja oikeudenmukaisuudesta. Koska ChatGPT pystyy simuloimaan ihmisten keskustelua, sitä voidaan käyttää väärin esimerkiksi valeuutisten tai harhaanjohtavien markkinointistrategioiden luomiseen³.

2. Tietosuoja ja tietosuoja
   ChatGPT:n laaja käyttö on myös herättänyt huolta tietosuojasta ja turvallisuudesta. Koska ChatGPT vaatii suuria tietomääriä harjoitteluun, nämä tiedot voivat sisältää arkaluonteisia tietoja. Jos näitä tietoja käytetään väärin tai vuotaa, ne voivat muodostaa uhan käyttäjien yksityisyydelle ja turvallisuudelle³.

3. Algoritminen harha ja syrjintä
   ChatGPT:n koulutustiedot tulevat Internetistä, ja nämä tiedot voivat sisältää harhaa ja syrjintää. ChatGPT saattaa vahingossa heijastaa näitä harhoja luodessaan sisältöä, minkä seurauksena tiettyjä ryhmiä kohdellaan epäoikeudenmukaisesti. Tämä algoritmisen harhakysymys nostaa esiin keskusteluissa tekoälyn etiikasta¹².

4. akateeminen etiikka
   ChatGPT:n syntyminen tuo haasteita myös akateemiselle yhteisölle. Monet opiskelijat käyttävät ChatGPT:tä tehtävien suorittamiseen tai papereiden kirjoittamiseen, mikä uhkaa akateemista rehellisyyttä. Vastauksena tähän ongelmaan monet koulut ja korkeakoulut ovat alkaneet rajoittaa tai kieltää ChatGPT:n käyttöä akateemisessa kirjoittamisessa¹.

5. sosiaalinen oikeudenmukaisuus
   Generatiivisen tekoälyn, kuten ChatGPT:n, nousu saattaa pahentaa sosiaalista eriarvoisuutta. Esimerkiksi tekoälyn kehittämiseen liittyvissä ammateissa voi olla korkeammat palkat, kun taas tekoälyllä korvatuissa ammateissa palkkaleikkaukset tai jopa työttömyys. Tämä eriarvoisuus voi entisestään pahentaa yhteiskunnan digitaalista kuilua¹.

6. Etiikka ja lakimääräykset
   Näiden eettisten ja turvallisuusongelmien ratkaisemiseksi monet maat ja organisaatiot laativat asiaankuuluvia lakeja ja määräyksiä. Esimerkiksi Yhdysvallat ja Iso-Britannia ovat alkaneet korostaa tekoälyn etiikkaa ja luotettavuutta liittovaltion politiikassa ja lainsäädännössä. Kiina tutkii myös tieteellisiä ja teknologisia eettisiä normeja, jotka sopivat sen todellisiin oloihin².

7. tulevaisuuden näkymät
   Tulevaisuudessa teknologian kehittyessä tekoälyn eettisistä ja turvallisuuskysymyksistä tulee monimutkaisempia ja tärkeämpiä. Teknisellä, oikeudellisella ja sosiaalisella tasolla tarvitaan yhteisiä ponnisteluja sen varmistamiseksi, että tekoälyn kehittäminen voi hyödyttää ihmiskuntaa samalla kun vältetään mahdolliset kielteiset vaikutukset.

Nämä keskustelut eivät ainoastaan ​​edistä tekoälyteknologian tervettä kehitystä, vaan saavat myös kaikki yhteiskunnan osa-alueet kiinnittämään enemmän huomiota tekoälyn etiikkaan ja turvallisuuskysymyksiin.

ChatGPT uusi tekniikka

Viime vuosina ChatGPT:n kehittäminen on herättänyt laajaa huomiota. Uusin GPT-4-arkkitehtuuriin perustuva versio integroi useita uusia teknologioita parantaakseen entisestään sen suorituskykyä ja sovellusaluetta. Tämä artikkeli esittelee ChatGPT:n ja sen sovellusten uusimman teknisen kehityksen eri aloilla ja näyttää joitain todellisia koodi- ja keskusteluesimerkkejä.

Nvidia

1. Tekninen kehitys

multimodaalinen oppiminen: GPT-4 ei tue vain tekstiä, vaan pystyy myös käsittelemään useita tietotyyppejä, kuten kuvia ja ääntä, mikä tekee siitä toimivan hyvin useammissa sovelluksissa.

Vahvistava oppiminen ihmispalautteen avulla (RLHF) : Ihmisen palautteen vahvistavan oppimisteknologian avulla ChatGPT voi paremmin ymmärtää ja tuottaa vastauksia, jotka vastaavat ihmisten odotuksia. Tämä lähestymistapa käyttää ihmisen väliintuloa koneoppimisen tehostamiseen.

Suurempi määrä parametreja: GPT-4:n parametrien määrää on lisätty merkittävästi, minkä ansiosta se toimii paremmin monimutkaisten tehtävien käsittelyssä.

Optimoitu muuntaja-arkkitehtuuri: Ottaa käyttöön optimoidun Transformer-arkkitehtuurin parantaakseen mallin laskentatehokkuutta ja sukupolven laatua.

turvallisuus ja etiikka: Tehostettu haitallisen ja harhaanjohtavan sisällön suodatus luodun sisällön turvallisuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi.

2. Käyttöalueet

kouluttaa: ChatGPT:tä käytetään älykkäiden tutorointijärjestelmien ja apuvälineiden kehittämiseen auttamaan opiskelijoita ja opettajia parantamaan oppimisen ja opetuksen tehokkuutta.

lääketieteellinen: Lääketieteen alalla ChatGPT:tä käytetään antamaan alustavaa terveysneuvontaa ja psykologista tukea.

Business: ChatGPT:tä käytetään laajasti asiakaspalvelujärjestelmissä automaattisen asiakastuen tarjoamiseen ja asiakastyytyväisyyden parantamiseen.

tutkimusta: Tutkijat käyttävät ChatGPT:tä kirjallisuuden katsaukseen, data-analyysiin ja paperin kirjoittamiseen nopeuttaakseen tieteellistä tutkimusprosessia.

3. Esimerkkejä koodista

Seuraavassa on esimerkki ChatGPT:n käyttämisestä koodin luomiseen, ja se näyttää kuinka ChatGPT:n avulla luodaan Python-koodi kahden luvun summan laskemiseksi:

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())

Luotu koodi saattaa näyttää tältä:

def add_numbers(a, b):
    return a   b

4. Dialogiesimerkkejä

Tässä on esimerkki ChatGPT-keskustelusta, joka näyttää, kuinka ChatGPT voi käydä luonnollisen keskustelun käyttäjän kanssa:

käyttäjä: Mikä on ChatGPT?

ChatGPT : ChatGPT on OpenAI:n kehittämä laajamittainen kielimalli, joka perustuu GPT-4-arkkitehtuuriin. Se voi ymmärtää ja tuottaa luonnollisen kielen tekstiä, ja sitä käytetään laajalti dialogijärjestelmissä, sisällön luomisessa, kielen kääntämisessä ja muilla aloilla. Sen avulla voit vastata kysymyksiin, antaa neuvoja, luoda luovaa sisältöä ja paljon muuta.

käyttäjä:Mitä ovat ChatGPT:n harjoitustiedot?

ChatGPT : ChatGPT:n koulutusdata sisältää pääasiassa suuren määrän julkista tekstidataa, joka tulee eri lähteistä, kuten Wikipediasta, uutisartikkeleista, kirjoista, blogeista, foorumeista jne. Nämä tiedot esikäsitellään ja puhdistetaan ja niitä käytetään mallin kouluttamiseen ymmärtämään ja luomaan luonnollisen kielen tekstiä.

käyttäjä：Mikä on ChatGPT:n malliarkkitehtuuri?

ChatGPT : ChatGPT:n malliarkkitehtuuri perustuu GPT-4:ään, joka on Generative Pre-trained Transformer -malli. Tämä arkkitehtuuri koostuu pääasiassa Transformerista, joka on syväoppimismalli, joka perustuu täysin huomiomekanismiin.

Näiden esimerkkien avulla voimme nähdä ChatGPT:n tehokkaat ominaisuudet tekniikassa ja sovelluksissa. Tulevaisuudessa teknologian jatkuvan kehittymisen myötä ChatGPT:llä on tärkeä rooli useammilla aloilla.