Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

---

Введение в ChatGPT

ЧатGPT КOpenAI Большая языковая модель, разработанная на основе архитектуры GPT-4. Он может понимать и генерировать текст на естественном языке и широко используется в диалоговых системах, создании контента, языковом переводе и других областях. Вы можете использовать его, чтобы отвечать на вопросы, давать советы, создавать креативный контент и многое другое.

Данные обучения ChatGPT в основном включают в себя большой объем общедоступных текстовых данных, которые поступают из различных источников, таких как Википедия, новостные статьи, книги, блоги, форумы и т. д. Эти данные предварительно обрабатываются, очищаются и используются для обучения модели пониманию и генерации текста на естественном языке.

Модельная архитектура ChatGPT

Модельная архитектура ChatGPT основана наГПТ-4 , то есть модель Generative Pre-trained Transformer (Генераторный предварительно обученный трансформатор).Эта архитектура в основном состоит изТрансформаторЭто модель глубокого обучения, полностью основанная на механизме внимания².

В частности, архитектура ChatGPT включает в себя следующие ключевые части:

1. Механизм самообслуживания: это ядро ​​Transformer, которое фиксирует зависимости между различными позициями в последовательности, вычисляя вес самообслуживания каждой позиции во входной последовательности.
2. Многоголовочный механизм самообслуживания: Это расширение механизма самообслуживания, которое фиксирует зависимости на разных уровнях и под разными углами во входной последовательности путем параллельного вычисления нескольких голов самообслуживания.
3. Нейронная сеть прямого распространения: каждый слой преобразователя содержит нейронную сеть прямого распространения для дальнейшей обработки и преобразования входных данных.
4. Кодер и декодер: Модель Transformer состоит из нескольких слоев кодера и декодера. Кодер отвечает за преобразование входной последовательности в скрытое представление, а декодер генерирует выходную последовательность на основе этих скрытых представлений.

Обучение ChatGPT проходит в два этапа: предварительное обучение и тонкая настройка. На этапе предварительного обучения используются крупномасштабные текстовые данные для изучения базовой структуры и шаблонов языка; на этапе тонкой настройки используются данные конкретных задач, чтобы модель лучше работала в конкретных задачах.

Развитие ChatGPT

исторический узел

История развития ChatGPT очень привлекательна. Вот некоторые ключевые исторические вехи и последние новости:

1. 2018 год: OpenAI выпустила первую генеративную предварительно обученную модель трансформатора (GPT-1), ознаменовав рождение ChatGPT.
2. 2019 год: OpenAI выпустила GPT-2 с 1,5 миллиардами параметров, демонстрируя более широкие возможности генерации текста.
3. 2020 год: Был выпущен GPT-3, количество параметров которого достигло 175 миллиардов, что еще больше улучшило производительность и область применения модели.
4. 2022 год: ChatGPT был официально запущен на основе архитектуры GPT-3.5 и быстро привлек широкое внимание в научных кругах и промышленности.
5. 2023 год: OpenAI выпустила GPT-4, еще больше улучшив возможности модели и сценарии применения.

Первый год вспышки

В 2022 году, после официального запуска ChatGPT на базе архитектуры GPT-3.5, он привлек широкое внимание в научных кругах и промышленности, что в основном выразилось в следующих аспектах:

1. академическое внимание：

   • Исследования обработки естественного языка (НЛП): ChatGPT продемонстрировал мощные возможности генерации и понимания естественного языка, что вдохновило на большое количество исследований крупномасштабных языковых моделей¹.
   • междисциплинарные приложения: Академическое сообщество начало изучать применение ChatGPT в образовании, психологии, социальных науках и других областях, а также изучать его эффективность и потенциал в различных сценариях¹.

2. Проблемы отрасли：

   • Коммерческие приложения: Многие компании начинают интегрировать ChatGPT в службы поддержки клиентов, создания контента, помощников по программированию и другие приложения для повышения эффективности и удобства пользователей².
   • технологическая инновация: Запуск ChatGPT способствовал дальнейшему развитию технологий искусственного интеллекта, и многие компании начали инвестировать и разрабатывать инновационные продукты и услуги на основе крупномасштабных языковых моделей².

Выпуск ChatGPT вызвал обширные обсуждения и заявки. Например, ChatGPT привлек более 1 миллиона регистраций пользователей всего за несколько дней после открытия пробной версии. Кроме того, ChatGPT также широко используется во многих областях, таких как написание кода, создание творческого контента и ведение бесед.

Этика и безопасность ИИ

Выпуск ChatGPT не только демонстрирует прогресс технологии искусственного интеллекта, но и вызывает обширные дискуссии по этике и безопасности искусственного интеллекта, в основном сосредотачиваясь на следующих аспектах:

1. Достоверность и честность информации
   ChatGPT имеет возможность генерировать и распространять информацию, что в определенной степени порождает вопросы достоверности и справедливости информации. Поскольку ChatGPT способен имитировать человеческий разговор, его можно использовать не по назначению, например, для создания фейковых новостей или введения в заблуждение маркетинговых стратегий³.

2. Конфиденциальность и безопасность данных
   Широкое использование ChatGPT также вызвало обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку ChatGPT требует больших объемов данных для обучения, эти данные могут содержать конфиденциальную информацию. Если эти данные используются ненадлежащим образом или разглашаются, они могут представлять угрозу конфиденциальности и безопасности пользователей³.

3. Алгоритмическая предвзятость и дискриминация
   Данные обучения ChatGPT поступают из Интернета, и эти данные могут содержать предвзятость и дискриминацию. ChatGPT может непреднамеренно отражать эти предубеждения при создании контента, что приводит к несправедливому обращению с определенными группами. Проблема алгоритмической предвзятости приобретает большое значение в дискуссиях об этике ИИ¹².

4. академическая этика
   Появление ChatGPT также создает проблемы для академического сообщества. Многие студенты используют ChatGPT для выполнения заданий или написания работ, что представляет угрозу академической честности. В ответ на эту проблему многие школы и академические учреждения начали ограничивать или запрещать использование ChatGPT для написания академических работ¹.

5. социальная справедливость
   Развитие генеративного искусственного интеллекта, такого как ChatGPT, может усугубить социальное неравенство. Например, профессии, связанные с разработкой искусственного интеллекта, могут иметь более высокую зарплату, а профессии, замененные искусственным интеллектом, могут столкнуться с сокращением заработной платы или даже безработицей. Это неравенство может еще больше усугубить цифровой разрыв в обществе¹.

6. Этика и правовые нормы
   Для решения этих вопросов этики и безопасности многие страны и организации разрабатывают соответствующие законы и правила. Например, Соединенные Штаты и Великобритания начали подчеркивать этику и надежность искусственного интеллекта в федеральной политике и правовых рамках. Китай также изучает нормы научной и технологической этики, которые соответствуют его реальным условиям².

7. прогноз на будущее
   В будущем, по мере развития технологий, вопросы этики и безопасности ИИ станут более сложными и важными. Необходимы совместные усилия на техническом, юридическом и социальном уровнях, чтобы развитие искусственного интеллекта могло принести пользу человечеству, избегая при этом потенциальных негативных последствий.

Эти дискуссии не только способствуют здоровому развитию технологий искусственного интеллекта, но и побуждают все слои общества уделять больше внимания вопросам этики и безопасности искусственного интеллекта.

Новая технология ChatGPT

В последние годы развитие ChatGPT привлекло всеобщее внимание. Последняя версия, основанная на архитектуре GPT-4, объединяет ряд новых технологий для дальнейшего повышения производительности и расширения области применения. В этой статье будут представлены последние технические достижения ChatGPT и его приложений в различных областях, а также показаны некоторые реальные примеры кода и диалогов.

Нвидиа

1. Технический прогресс

мультимодальное обучение: GPT-4 не только поддерживает текст, но также может обрабатывать несколько типов данных, таких как изображения и аудио, что позволяет ему хорошо работать в большем количестве сценариев применения.

Обучение с подкреплением и обратной связью с человеком (RLHF) : Благодаря технологии обучения с подкреплением обратной связи от человека ChatGPT может лучше понимать и генерировать ответы, соответствующие человеческим ожиданиям. Этот подход использует вмешательство человека для улучшения машинного обучения.

Большее количество параметров: Количество параметров GPT-4 было значительно увеличено, что позволило ему лучше работать при решении сложных задач.

Оптимизированная архитектура трансформатора: использует оптимизированную архитектуру Transformer для повышения эффективности вычислений и качества генерации модели.

безопасность и этика: Улучшенная фильтрация вредоносного и вводящего в заблуждение контента для обеспечения безопасности и надежности создаваемого контента.

2. Области применения

обучать: ChatGPT используется для разработки интеллектуальных систем обучения и вспомогательных инструментов обучения, помогающих учащимся и преподавателям повысить эффективность обучения и преподавания.

медицинский: В медицинской сфере ChatGPT используется для первичной медицинской консультации и психологической поддержки.

Бизнес: ChatGPT широко используется в системах обслуживания клиентов для обеспечения автоматизированной поддержки клиентов и повышения их удовлетворенности.

исследовать: Исследователи используют ChatGPT для проведения обзора литературы, анализа данных и написания статей, чтобы ускорить процесс научных исследований.

3. Примеры кода

Ниже приведен пример использования ChatGPT для генерации кода, показывающий, как использовать ChatGPT для генерации кода Python для вычисления суммы двух чисел:

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())

Сгенерированный код может выглядеть так:

def add_numbers(a, b):
    return a   b

4. Примеры диалогов

Вот пример разговора ChatGPT, который показывает, как ChatGPT может вести естественный диалог с пользователем:

пользователь:Что такое ChatGPT?

ЧатGPT : ChatGPT — это крупномасштабная языковая модель, разработанная OpenAI на основе архитектуры GPT-4. Он может понимать и генерировать текст на естественном языке и широко используется в диалоговых системах, создании контента, языковом переводе и других областях. Вы можете использовать его, чтобы отвечать на вопросы, давать советы, создавать креативный контент и многое другое.

пользователь:Какие данные обучения для ChatGPT?

ЧатGPT : данные обучения ChatGPT в основном включают в себя большой объем общедоступных текстовых данных, которые поступают из различных источников, таких как Википедия, новостные статьи, книги, блоги, форумы и т. д. Эти данные предварительно обрабатываются, очищаются и используются для обучения модели пониманию и генерации текста на естественном языке.

пользователь: Какова модельная архитектура ChatGPT?

ЧатGPT : Архитектура модели ChatGPT основана на GPT-4, модели генеративного предварительно обученного трансформатора. Эта архитектура в основном состоит из Transformer, который представляет собой модель глубокого обучения, полностью основанную на механизме внимания.

На этих примерах мы можем увидеть мощные возможности ChatGPT в технологиях и приложениях. В будущем, благодаря постоянному развитию технологий, ChatGPT будет играть важную роль во многих областях.