Чат GPT, о чём это

Вам понравлась статья?

 

Chat GPT — это чат-бот на основе искусственного интеллекта, разработанный OpenAI, который может генерировать человекоподобные ответы на вводимые пользователем данные. Он использует генеративный предварительно обученный Transformer 3.5 (GPT-3.5) и архитектуру GPT-4, современную языковую модель, которая может понимать и интерпретировать естественный язык.

Разные возможности ChatGPT

Что такое чат GPT?

Chat GPT — это инструмент обработки естественного языка (NLP), который использует алгоритмы машинного обучения для создания текстовых ответов на основе вводимых текстовых подсказок. Chat GPT — это нейронная сеть, обученная на огромном количестве текстовых данных, включая книги, статьи и веб-страницы. Он предназначен для имитации человеческого разговора и может генерировать различные ответы, от простых ответов до сложного и креативного текста.

Что умеет ChatGPT?

Chat GPT можно использовать для широкого спектра приложений, в том числе:

• Ответы на вопросы: Chat GPT может предоставлять информацию по различным темам, включая науку, историю и текущие события.
• Выполнение задач: Chat GPT может выполнять такие задачи, как создание сводок текста, перевод языков и создание подсказок для творческого письма.
• Участие в разговоре: Chat GPT может участвовать в разговорах на естественном языке на различные темы, что делает его полезным для чат-ботов, виртуальных помощников и службы поддержки клиентов.

Предлагаю прочитать статью: Как сделать скриншот экрана, лучшие 10 способов

Почему ChatGPT ,популярность

Chat GPT популярен, потому что он может генерировать высококачественный текст, похожий на человеческий язык. Это делает его полезным для широкого спектра приложений, включая создание контента, обслуживание клиентов и личных помощников. Кроме того, Chat GPT имеет открытый исходный код, что означает, что разработчики могут использовать его для создания собственных приложений и инструментов.

Как работает Chat GPT?

Chat GPT использует алгоритмы глубокого обучения для анализа вводимых текстовых подсказок и генерации ответов на основе шаблонов в данных, на которых он был обучен. Он обучен на огромном корпусе текста, включая книги, статьи и веб-сайты, что позволяет ему понимать языковые нюансы и давать высококачественные ответы.

История создания

1980–90-е годы: рекуррентные нейронные сети
ChatGPT — это версия GPT-3, большой языковой модели, также разработанной OpenAI. Большая языковая модель (или LLM) — это тип нейронной сети, которая была обучена на большом количестве текста. (Нейронные сети — это программное обеспечение, вдохновленное тем, как нейроны в мозге животных сигнализируют друг другу.)

Поскольку текст состоит из последовательностей букв и слов разной длины, языковые модели требуют типа нейронной сети, которая может понимать такого рода данные. Рекуррентные нейронные сети, изобретенные в 1980-х годах, могут обрабатывать последовательности слов, но они медленно обучаются и могут забывать предыдущие слова в последовательности.

В 1997 году ученые-компьютерщики Зепп Хохрайтер и Юрген Шмидхубер исправили это, изобретя сети LSTM (Long Short-Term Memory), рекуррентные нейронные сети со специальными компонентами, которые позволяли дольше сохранять прошлые данные во входной последовательности. LSTM могли обрабатывать строки текста длиной в несколько сотен слов, но их языковые навыки были ограничены.

2017: Трансформеры
Прорыв в сегодняшнем поколении больших языковых моделей произошел, когда команда исследователей Google изобрела трансформеры, своего рода нейронную сеть, которая может отслеживать, где каждое слово или фраза появляется в последовательности. Значение слов часто зависит от значения других слов, которые идут до или после.

Отслеживая эту контекстную информацию, трансформеры могут обрабатывать более длинные строки текста и более точно улавливать значения слов. Например, «хот-дог» означает очень разные вещи в предложениях «Хот-догу нужно давать много воды» и «Хот-дог следует есть с горчицей».

Доступ к чату

2018–2019: GPT и GPT-2
Первые две большие языковые модели OpenAI появились с разницей всего в несколько месяцев. Компания хочет разработать многопрофильный искусственный интеллект общего назначения и считает, что большие языковые модели являются ключевым шагом на пути к этой цели. GPT (сокращение от Generative Pre-trained Transformer) стал первым, превзойдя самые современные эталоны обработки естественного языка в то время.

GPT объединил трансформеры с неконтролируемым обучением, способом обучения моделей машинного обучения на данных (в данном случае на большом количестве текста), которые не были аннотированы заранее. Это позволяет программному обеспечению самостоятельно выявлять закономерности в данных, без необходимости сообщать, на что оно смотрит.

Многие предыдущие успехи в машинном обучении основывались на контролируемом обучении и аннотированных данных, но маркировка данных вручную является медленной работой и, таким образом, ограничивает размер наборов данных, доступных для обучения.

Но именно GPT-2 вызвал больший ажиотаж. OpenAI заявила, что настолько обеспокоена тем, что люди будут использовать GPT-2 «для создания вводящих в заблуждение, предвзятых или оскорбительных выражений», что не будет выпускать полную модель. Как меняются времена.

2020:GPT-3
GPT-2 был впечатляющим, но продолжение OpenAI, GPT-3, заставило челюсти отвиснуть. Его способность генерировать человекоподобный текст была большим скачком вперед. GPT-3 может отвечать на вопросы, обобщать документы, создавать истории в разных стилях, переводить между английским, французским, испанским и японским и другими языками. Его мимикрия сверхъестественна.

Один из самых замечательных выводов заключается в том, что преимущества GPT-3 были достигнуты за счет замены существующих методов, а не изобретения новых. GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров (значения в сети, которые корректируются во время обучения) по сравнению с 2,1 миллиардами GPT-5. Он также был обучен на гораздо большем количестве данных.

Но обучение тексту, взятому из Интернета, приносит новые проблемы. GPT-3 впитал большую часть дезинформации и предрассудков, которые он нашел в Интернете, и воспроизвел их по запросу. Как признал OpenAI: «Модели, обученные в Интернете, имеют предубеждения в масштабе Интернета».

Декабрь 2020 года: токсичный текст и другие проблемы
В то время как OpenAI боролся с предубеждениями GPT-3, остальной мир технологий столкнулся с громкой расплатой за неспособность обуздать токсичные тенденции в ИИ. Ни для кого не секрет, что большие языковые модели могут писать ложный — даже ненавистный — текст, но исследователи обнаружили, что решение этой проблемы не входит в список дел большинства крупных технологических компаний.

Когда Тимнит Гебру, содиректор команды Google по этике ИИ, стал соавтором статьи, в которой подчеркивался потенциальный вред, связанный с большими языковыми моделями (включая высокие вычислительные затраты), это не приветствовалось старшими менеджерами внутри компании. В декабре 2020 года Гебру уволили с работы.

Январь 2022 г.: InstructGPT
OpenAI попытался уменьшить количество дезинформации и оскорбительного текста, которые производит GPT-3, используя обучение с подкреплением для обучения версии модели на предпочтениях тестировщиков-людей (метод, называемый обучением с подкреплением на основе обратной связи с человеком или RLHF).

Результат, InstructGPT, лучше следовал инструкциям людей, использующих его, известный как «выравнивание» на жаргоне ИИ, и производил меньше оскорбительных выражений, меньше дезинформации и меньше ошибок в целом. Короче говоря, InstructGPT менее плохой, если только его не попросят им стать.

Май–июль 2022 г.: OPT, BLOOM
Распространенная критика больших языковых моделей заключается в том, что стоимость их обучения затрудняет их создание для всех, кроме самых богатых лабораторий. Это вызывает опасения, что такой мощный ИИ создается небольшими корпоративными командами за закрытыми дверями, без надлежащего контроля и без участия более широкого исследовательского сообщества.

В ответ на это несколько совместных проектов были разработаны большие языковые модели и выпущены бесплатно для любого исследователя, который хочет изучить и улучшить технологию. Meta построила и отдала OPT, реконструкцию GPT-3. И Hugging Face возглавил консорциум из около 1 исследователей-добровольцев для создания и выпуска BLOOM.

Декабрь 2022 г.: ChatGPT

Даже OpenAI поражен тем, как был принят ChatGPT. В первой демонстрации компании, которую она дала мне за день до запуска ChatGPT в Интернете, она была представлена как постепенное обновление InstructGPT. Как и эта модель,

ChatGPT был обучен с использованием обучения с подкреплением на обратной связи от тестировщиков-людей, которые оценили его производительность как плавного, точного и безобидного собеседника. По сути, OpenAI обучил GPT-3 освоить разговорную игру и пригласил всех прийти и поиграть. С тех пор миллионы из нас играют.

Предлагаю прочитать статью:  Две полезные функции в ватсап

5 допустимых применений Chat

Различные формы где можно применить ChatGPT

1. Генерация контента
   С помощью ChatGPT вы можете создавать высококачественный и привлекательный контент для своего блога, веб-сайта или учетных записей в социальных сетях. Он может помочь в составлении новостных статей, создании заголовков, создании маркетинговых текстов и даже в создании тематических идей.Включив ключевые слова и скорректировав вывод в соответствии со своими предпочтениями, вы можете создавать контент, соответствующий вашему бренду и целевой аудитории.
2. Чат-боты, виртуальные помощники и поддержка клиентов
   Используя API ChatGPT, компании могут создавать чат-ботов с искусственным интеллектом, виртуальных помощников и службы поддержки, способные разговаривать по-человечески. Эти продвинутые чат-боты могут отвечать на вопросы, предлагать рекомендации, генерировать идеи и даже участвовать в расширенных взаимодействиях. С помощью ChatGPT ваш бизнес может оптимизировать процессы и повысить качество как для внутренних, так и для внешних пользователей.
3. Языковой перевод
   Модель может быть применена для перевода текста между языками с впечатляющей точностью, помогая в изучении языка, общении и обмене информацией.Его использование в этой области настолько многообещающе, что платформа для изучения языков Duolingo объявила о запуске Duolingo Max, нового уровня подписки, который использует GPT-4 для предоставления персонализированных ответов и включения обучающих ролевых игр.
4. Интерактивные игры и рассказывание историй
   ChatGPT может быть интегрирован в видеоигры или интерактивные игры, такие как Dungeons & Dragons, для создания динамичных и увлекательных диалогов или повествований. Он может генерировать сюжетные идеи, развивать персонажей или даже создавать целые вымышленные миры, помогая писателям и разработчикам игр.
5. Образование и репетиторство
   Модель может быть использована в качестве инструмента обучения, предоставляя объяснения, отвечая на вопросы или предлагая обратную связь по различным предметам. Его потенциальные приложения в этой области обширны, и он может принести пользу как студентам, так и преподавателям различными способами, такими как:

• Персонализированное обучение: ChatGPT может помочь создать индивидуальный опыт обучения, адаптируясь к индивидуальным потребностям, интересам и уровню навыков учащихся. Он может рекомендовать учебные ресурсы, предоставлять дополнительные материалы или предлагать мероприятия, соответствующие целям и стилям обучения учащихся.
• Репетиторство по предметам: Обширные знания модели в предметной области позволяют ей помогать учащимся по широкому кругу предметов, таких как математика, естественные науки, история и словесность. Он может давать объяснения, отвечать на вопросы или предлагать рекомендации по конкретным темам, помогая учащимся лучше понимать и запоминать информацию.
• Помощь в выполнении домашних заданий и обратная связь: ChatGPT может помочь учащимся выполнить домашнее задание, предоставив подсказки, пошаговые решения или конструктивные отзывы об их работе. Это также может помочь с корректурой, выявлением ошибок и предложением улучшений в письменных заданиях учащихся.
• Учебное пособие и подготовка к экзамену: Модель может генерировать викторины, практические вопросы или карточки, чтобы помочь учащимся повторить и укрепить свое понимание материала курса. Он также может помочь учащимся в создании эффективных учебных планов и предложить стратегии сдачи тестов для повышения их успеваемости на экзаменах.

ChatGPT также может помочь учителям, создавая планы уроков, викторины или учебные материалы, адаптированные к индивидуальным потребностям учащихся.

Предлагаю прочитать статью:  Сколько зарабатывает модель в России и за границей. Виды и разновидности моделей, топ и обучение

Эти пять вариантов использования дают представление о потенциале этой преобразующей технологии.

5 плохих сторон Chat

Плохие стороны

1. Ограниченное контекстное меню

   Контекстное окно ChatGPT ограничивает его способность обрабатывать и сохранять контекст из очень длинных текстовых отрывков или многооборотных разговоров.

2. Неполные или устаревшие знания

   Данные обучения модели доходят до сентября 2021 года, а это означает, что ответы ChatGPT могут не содержать последней информации по некоторым предметам.

   Его база знаний также ограничена текстовыми данными, на которых он был обучен, которые могут не охватывать все темы или области всесторонне.

3. Невозможность проверки фактов или доступа к информации в режиме реального времени
   ChatGPT полагается исключительно на свои ранее существовавшие знания из своих обучающих данных, что означает, что он не может проверять факты, получать доступ к информации в режиме реального времени, проводить исследования в реальном времени или сообщать о текущих событиях. Это ограничение может привести к неточностям, ложным срабатываниям, ложноотрицательным результатам или устаревшей информации в ответах, что делает его менее надежным для задач, требующих актуальной или проверенной фактов.Это область, в которой Bing Chat сияет, потому что Bing, в отличие от ChatGPT, включает результаты поисковых систем. Если вы используете ChatGPT для получения фактов, обязательно перепроверьте предоставленную информацию.
4. Чрезмерное использование общих или чрезмерно многословных ответов
   Текст, написанный искусственным интеллектом, иногда бывает чрезмерно многословным, общим или повторяющимся, что может снизить качество и эффективность его результатов. Это может быть особенно проблематично в ситуациях, когда требуются краткие или предметно-ориентированные ответы.
5. Отсутствие здравого смысла
   ChatGPT может бороться с рассуждениями здравого смысла или пониманием неявных знаний, которые люди считают интуитивными.Это может привести к неправильным или бессмысленным ответам или правдоподобно звучащим, но неправильным ответам, даже если кажется, что модель генерирует связный текст.ChatGPT обладает замечательными возможностями в понимании естественного языка, но, как конечный пользователь, вы должны признать его многочисленные ограничения, чтобы вы могли принимать более обоснованные решения при использовании языковой модели. Его текущие ограничения также побуждают исследователей OpenAI работать над дальнейшими достижениями в языковых моделях искусственного интеллекта и повышать общую эффективность и безопасность технологии.

предлагаю посмотреть видео: Длительность 15м. 29с

 

Вам понравлась статья?