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Introdução ao ChatGPT

Bate-papoGPT PorIA aberta Um grande modelo de linguagem desenvolvido com base na arquitetura GPT-4. Ele pode compreender e gerar texto em linguagem natural e é amplamente utilizado em sistemas de diálogo, geração de conteúdo, tradução de idiomas e outros campos. Você pode usá-lo para responder perguntas, fornecer conselhos, gerar conteúdo criativo e muito mais.

Os dados de treinamento do ChatGPT incluem principalmente uma grande quantidade de dados de texto público, provenientes de diversas fontes, como Wikipedia, artigos de notícias, livros, blogs, fóruns, etc. Esses dados são pré-processados, limpos e usados ​​para treinar o modelo para compreender e gerar texto em linguagem natural.

Arquitetura do modelo do ChatGPT

A arquitetura do modelo do ChatGPT é baseada emGPT-4 , ou seja, modelo de transformador pré-treinado generativo (transformador pré-treinado generativo).Esta arquitetura é composta principalmente porTransformadorÉ um modelo de aprendizagem profunda baseado inteiramente no mecanismo de atenção².

Especificamente, a arquitetura do ChatGPT inclui as seguintes partes principais:

1. Mecanismo de Autoatenção: Este é o núcleo do Transformer, que captura as dependências entre as diferentes posições na sequência calculando o peso de autoatenção de cada posição na sequência de entrada.
2. Mecanismo de autoatenção multicabeças: Esta é uma extensão do mecanismo de autoatenção, que captura dependências em diferentes níveis e ângulos na sequência de entrada, computando múltiplas cabeças de autoatenção em paralelo.
3. Rede Neural Feed-Forward: Cada camada do Transformer contém uma rede neural feedforward para processar e transformar ainda mais os dados de entrada.
4. Codificador e decodificador: O modelo Transformer é empilhado por várias camadas de codificador e decodificador. O codificador é responsável por converter a sequência de entrada em uma representação oculta e o decodificador gera uma sequência de saída com base nessas representações ocultas.

O ChatGPT é treinado em duas etapas: pré-treinamento e ajuste fino. A fase de pré-treinamento usa dados de texto em grande escala para aprender a estrutura básica e os padrões da linguagem; a fase de ajuste fino usa dados de tarefas específicas para fazer o modelo funcionar melhor em tarefas específicas.

O desenvolvimento do ChatGPT

nó histórico

A história de desenvolvimento do ChatGPT é muito atraente. Aqui estão alguns marcos históricos importantes e notícias de última hora:

1. 2018: OpenAI lançou o primeiro modelo de transformador generativo pré-treinado (GPT-1), marcando o nascimento do ChatGPT.
2. 2019: OpenAI lançou GPT-2 com 1,5 bilhão de parâmetros, demonstrando capacidades mais fortes de geração de texto.
3. 2020: Foi lançado o GPT-3, com o número de parâmetros chegando a 175 bilhões, melhorando ainda mais o desempenho e o escopo de aplicação do modelo.
4. 2022: O ChatGPT foi lançado oficialmente, baseado na arquitetura GPT-3.5, e rapidamente atraiu ampla atenção na academia e na indústria.
5. 2023: OpenAI lançou o GPT-4, melhorando ainda mais as capacidades do modelo e os cenários de aplicação.

O primeiro ano do surto

Em 2022, após o lançamento oficial do ChatGPT baseado na arquitetura GPT-3.5, atraiu ampla atenção da academia e da indústria, refletida principalmente nos seguintes aspectos:

1. atenção acadêmica：

   • Pesquisa em Processamento de Linguagem Natural (PNL): ChatGPT demonstrou capacidades poderosas na geração e compreensão de linguagem natural, inspirando uma grande quantidade de pesquisas em modelos de linguagem em larga escala¹.
   • aplicações interdisciplinares: A comunidade acadêmica começou a explorar a aplicação do ChatGPT na educação, psicologia, ciências sociais e outras áreas, e a estudar seu desempenho e potencial em diferentes cenários¹.

2. Preocupações da indústria：

   • aplicações comerciais: Muitas empresas estão começando a integrar o ChatGPT ao atendimento ao cliente, geração de conteúdo, assistentes de programação e outros aplicativos para melhorar a eficiência e a experiência do usuário².
   • inovação tecnológica: O lançamento do ChatGPT promoveu o desenvolvimento da tecnologia de IA e muitas empresas começaram a investir e desenvolver produtos e serviços inovadores baseados em modelos de linguagem de grande escala².

O lançamento do ChatGPT desencadeou extensas discussões e aplicações. Por exemplo, o ChatGPT atraiu mais de 1 milhão de registros de usuários apenas alguns dias após a abertura do teste. Além disso, o ChatGPT também é amplamente utilizado em muitas áreas, como escrever código, gerar conteúdo criativo e conduzir conversas.

Ética e segurança da IA

O lançamento do ChatGPT não só demonstra o progresso da tecnologia de IA, mas também desencadeia extensas discussões sobre ética e segurança da IA, concentrando-se principalmente nos seguintes aspectos:

1. Autenticidade e justiça da informação
   O ChatGPT tem a capacidade de gerar e disseminar informação, o que até certo ponto traz questões de autenticidade e equidade da informação. Como o ChatGPT é capaz de simular conversas humanas, ele pode ser mal utilizado, como para a criação de notícias falsas ou estratégias de marketing enganosas³.

2. Privacidade e segurança de dados
   O uso generalizado do ChatGPT também levantou preocupações sobre a privacidade e segurança dos dados. Como o ChatGPT requer grandes quantidades de dados para treinamento, esses dados podem conter informações confidenciais. Se esses dados forem usados ​​indevidamente ou vazados, poderão representar uma ameaça à privacidade e segurança do usuário³.

3. Viés algorítmico e discriminação
   Os dados de treinamento do ChatGPT vêm da Internet e podem conter preconceitos e discriminação. O ChatGPT pode refletir inadvertidamente esses preconceitos ao gerar conteúdo, resultando no tratamento injusto de certos grupos. Esta questão do preconceito algorítmico tem grande importância nas discussões sobre a ética da IA¹².

4. ética acadêmica
   O surgimento do ChatGPT também traz desafios à comunidade acadêmica. Muitos estudantes usam o ChatGPT para concluir tarefas ou escrever trabalhos, o que representa uma ameaça à integridade acadêmica. Em resposta a este problema, muitas escolas e instituições acadêmicas começaram a restringir ou proibir o uso do ChatGPT para redação acadêmica¹.

5. Justiça social
   A ascensão da IA ​​generativa, como o ChatGPT, poderia exacerbar a desigualdade social. Por exemplo, as profissões relacionadas com o desenvolvimento da inteligência artificial podem ter salários mais elevados, enquanto as profissões substituídas pela inteligência artificial podem enfrentar cortes salariais ou mesmo desemprego. Esta desigualdade pode agravar ainda mais a exclusão digital da sociedade¹.

6. Ética e regulamentos legais
   Para lidar com estas questões éticas e de segurança, muitos países e organizações estão a formular leis e regulamentos relevantes. Por exemplo, os Estados Unidos e o Reino Unido começaram a enfatizar a ética e a fiabilidade da inteligência artificial nas políticas federais e nos quadros jurídicos. A China também está a explorar normas éticas científicas e tecnológicas adequadas às suas condições reais².

7. perspectiva futura
   No futuro, à medida que a tecnologia continua a evoluir, as questões de ética e segurança da IA ​​tornar-se-ão mais complexas e importantes. É necessário um esforço conjunto a nível técnico, jurídico e social para garantir que o desenvolvimento da inteligência artificial possa beneficiar a humanidade, evitando potenciais impactos negativos.

Estas discussões não só promovem o desenvolvimento saudável da tecnologia de IA, mas também levam todos os setores da sociedade a prestar mais atenção às questões éticas e de segurança da IA.

Nova tecnologia ChatGPT

Nos últimos anos, o desenvolvimento do ChatGPT atraiu ampla atenção. A versão mais recente baseada na arquitetura GPT-4 integra uma série de novas tecnologias para melhorar ainda mais seu desempenho e escopo de aplicação. Este artigo apresentará o progresso técnico mais recente do ChatGPT e suas aplicações em vários campos e mostrará alguns exemplos reais de código e conversação.

Nvidia

1. Progresso tecnológico

aprendizagem multimodal: GPT-4 não apenas oferece suporte a texto, mas também pode lidar com vários tipos de dados, como imagens e áudio, fazendo com que tenha um bom desempenho em mais cenários de aplicativos.

Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (RLHF) : Por meio da tecnologia de aprendizagem por reforço de feedback humano, o ChatGPT pode compreender melhor e gerar respostas que atendam às expectativas humanas. Essa abordagem usa intervenção humana para aprimorar o aprendizado de máquina.

Maior número de parâmetros: O número de parâmetros do GPT-4 foi aumentado significativamente, fazendo com que ele tenha um melhor desempenho ao lidar com tarefas complexas.

Arquitetura otimizada do Transformer: Adota uma arquitetura de transformador otimizada para melhorar a eficiência do cálculo e a qualidade de geração do modelo.

segurança e ética: Filtragem aprimorada de conteúdo prejudicial e enganoso para garantir a segurança e a confiabilidade do conteúdo gerado.

2. Áreas de aplicação

educar: ChatGPT é usado para desenvolver sistemas de tutoria inteligentes e ferramentas auxiliares de ensino para ajudar alunos e professores a melhorar o aprendizado e a eficiência do ensino.

médico: Na área médica, o ChatGPT é utilizado para realizar consultas iniciais de saúde e apoio psicológico.

Negócios: ChatGPT é amplamente utilizado em sistemas de atendimento ao cliente para fornecer suporte automatizado ao cliente e melhorar a satisfação do cliente.

pesquisar: Os pesquisadores usam o ChatGPT para realizar revisão de literatura, análise de dados e redação de artigos para acelerar o processo de pesquisa científica.

3. Exemplos de código

A seguir está um exemplo de uso do ChatGPT para gerar código, mostrando como usar o ChatGPT para gerar código Python para calcular a soma de dois números:

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())

O código gerado pode ficar assim:

def add_numbers(a, b):
    return a   b

4. Exemplos de diálogo

Aqui está um exemplo de conversa ChatGPT que mostra como o ChatGPT pode ter uma conversa natural com um usuário:

do utilizador:O que é ChatGPT?

Bate-papoGPT : ChatGPT é um modelo de linguagem em larga escala desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT-4. Ele pode compreender e gerar texto em linguagem natural e é amplamente utilizado em sistemas de diálogo, geração de conteúdo, tradução de idiomas e outros campos. Você pode usá-lo para responder perguntas, fornecer conselhos, gerar conteúdo criativo e muito mais.

do utilizador:Quais são os dados de treinamento do ChatGPT?

Bate-papoGPT : Os dados de treinamento do ChatGPT incluem principalmente uma grande quantidade de dados de texto público, provenientes de várias fontes, como Wikipedia, artigos de notícias, livros, blogs, fóruns, etc. Esses dados são pré-processados, limpos e usados ​​para treinar o modelo para compreender e gerar texto em linguagem natural.

do utilizador：Qual é a arquitetura do modelo do ChatGPT?

Bate-papoGPT : A arquitetura do modelo do ChatGPT é baseada no GPT-4, que é o modelo do Transformador Generativo Pré-treinado. Essa arquitetura é composta principalmente pelo Transformer, que é um modelo de aprendizado profundo totalmente baseado no mecanismo de atenção.

Através destes exemplos, podemos ver as poderosas capacidades do ChatGPT em tecnologia e aplicações. No futuro, com o avanço contínuo da tecnologia, o ChatGPT desempenhará um papel importante em mais áreas.