Reduziert Palace Jade Liquor das Gewicht? Das neueste Sprachmodell von OpenAI kann als Kundendienst arbeiten und Code schreiben, und sogar dieser Artikel wurde damit geschrieben!

​Big Data Digest produziert

Autor: ChatGPT

ChatGPT von OpenAI ist heutzutage sehr beliebt.

Schauen wir uns nicht die technischen Aspekte an, sondern wie leistungsfähig dieser KI-Chatbot ist, sondern sprechen wir über das Verständnis. Ist es Ihnen klar?

Tatsächlich ist jeder in gewissem Maße mit Chatbots in Kontakt gekommen, B. E-Commerce Intelligenter Kundenservice, aber die Wirkung dieses intelligenten Kundenservices ist offensichtlich nicht so klar und organisiert wie bei ChatGPT und macht Sie oft zu Tode wütend und wechselt schließlich zum manuellen Service.

Ihr Denken ist nicht nur sehr klar, ChatGPT kann Ihnen sogar beim Schreiben von Code helfen.

Wenn Sie beispielsweise an der Börse viel Geld verdienen möchten (ein Lauch), können Sie ChatGPT auch bitten, beim Schreiben einer „effektiven Aktie“ zu helfen Rahmenwerk für Marktindikatoren“.

Nicht nur das, ChatGPT kann auch dazu führen, dass Digest seinen Job verliert, Glaube es nicht. Jeder sieht es bis zum Ende.

Das vergangene und gegenwärtige Leben von ChatGPT

ChatGPT ist eigentlich das berühmte GPT-3, das ein The ist Das von OpenAI entwickelte und früher als GPT-2 bekannte Sprachmodell ist eines der größten und leistungsstärksten Sprachmodelle im Bereich des maschinellen Lernens.

Die Ursprünge von ChatGPT lassen sich bis ins Jahr 2017 zurückverfolgen, als OpenAI das erste GPT-Modell veröffentlichte, ein allgemeines Sprachmodell, das den Inhalt gegebener Texte vorhersagen und das nächste Wort vorhersagen kann. GPT-2 wurde 2019 veröffentlicht und ist größer, genauer und komplexer als die Modelle der Vorgängergeneration.

Nach GPT-2 fördert OpenAI weiterhin die Entwicklung von Sprachmodellen Und im Jahr 2020 wurde chatGPT (auch bekannt als GPT-3) veröffentlicht. Dabei handelt es sich um ein größeres, genaueres und komplexeres Modell, das bei mehr Sprachaufgaben eine bessere Leistung erzielt.

Die Technologie von ChatGPT basiert auf Transferlernen und wiederkehrenden neuronalen Netzen (RNN). Es verwendet große Mengen vorab trainierter Daten, um Sprachstrukturen zu lernen und Rückschlüsse auf neue Daten zu ziehen. Es nutzt außerdem einen Aufmerksamkeitsmechanismus, um das nächste Wort basierend auf dem Kontext vorherzusagen.

Die Genauigkeit und Vielseitigkeit von ChatGPT sind im Bereich des maschinellen Lernens herausragend. Es kann bei vielen verschiedenen Sprachaufgaben gute Leistungen erzielen, darunter Chatbots, automatische Textgenerierung und Spracherkennung. Es kann außerdem automatisch hochwertige Textinhalte generieren und das nächste Wort basierend auf dem Kontext besser vorhersagen. Kurz gesagt, ChatGPT ist sehr leistungsstark und kann in vielen verschiedenen Szenarien gut eingesetzt werden.

Welche Technologie steckt hinter ChatGPT?

Die Technologie von ChatGPT basiert auf Transferlernen und wiederkehrenden neuronalen Netzen (RNN).

Transfer Learning ist eine maschinelle Lerntechnik, die es einem Modell ermöglicht, auf neuen Datensätzen zu schlussfolgern, ohne dass eine Umschulung erforderlich ist. Recurrent Neural Network (RNN) ist eine Deep-Learning-Technologie, die Sequenzdaten verarbeiten und die historischen Informationen der Daten berücksichtigen kann.

Rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN)

Rekurrentes neuronales Netzwerk ( RNN) ist eine Deep-Learning-Technologie, die Sequenzdaten verarbeiten und die historischen Informationen der Daten berücksichtigen kann. Es verarbeitet Sequenzdaten über eine Schleifenstruktur und kann sich Kontextinformationen merken, um den nächsten Wert der Sequenz besser vorherzusagen.

Die Struktur von RNN ist wie folgt:

• Eingabeschicht: empfängt Eingabedaten.
• Versteckte Ebene: Eingabedaten verarbeiten und Kontextinformationen aufzeichnen.
• Ausgabeschicht: Sagen Sie den nächsten Wert der Sequenz voraus.

RNN wird durch die folgenden Schritte implementiert: #🎜 🎜#

Geben Sie zunächst die Eingabedaten in die Eingabeschicht des RNN ein.

• Die Neuronen in der verborgenen Schicht verarbeiten dann die Eingabedaten und wandeln sie durch Gewichtungen und Verzerrungen in Ausgabedaten um.
• Neuronen in der verborgenen Schicht zeichnen Kontextinformationen auf und verwenden sie zur Verarbeitung der nächsten Eingabedaten.
• Durch diesen zyklischen Prozess ist RNN in der Lage, die historischen Informationen der Sequenzdaten zu berücksichtigen und den nächsten Wert der Sequenz vorherzusagen.

RNN ist sehr effektiv bei der Verarbeitung von Sequenzdaten. Es kann die historischen Informationen der Daten berücksichtigen und sich die Kontextinformationen merken. Es hat in vielen verschiedenen Anwendungen eine überlegene Leistung gezeigt, beispielsweise bei der Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache usw.

Lernen übertragen

Transferlernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es einem Modell ermöglicht, ohne Umschulung auf neuen Datensätzen zu schlussfolgern. Es ermöglicht schnelles Lernen und Schlussfolgerungen durch die Anwendung vorab trainierter Modelle auf neue Aufgaben.

Transferlernen wird durch die folgenden Schritte erreicht:

Zuerst wird für die ursprüngliche Aufgabe ein Modell anhand einer großen Datenmenge trainiert . Dieses Modell kann die Merkmale und Muster der ursprünglichen Aufgabe anhand von Trainingsdaten erlernen.

Anschließend wenden Sie dieses Modell auf neue Aufgaben an. Bei dieser neuen Aufgabe kann das vorab trainierte Modell als Ausgangsmodell verwendet und auf den neuen Datensatz abgestimmt werden. Dadurch kann das Modell schnell die Merkmale und Muster neuer Aufgaben erlernen und Rückschlüsse auf neue Datensätze ziehen.

Im Prozess der Feinabstimmung können die Parameter des Modells auf unterschiedliche Weise angepasst werden, um sich besser an neue Daten und Aufgaben anzupassen. Sie können beispielsweise die Lernrate des Modells und die Methode zur Gewichtsinitialisierung anpassen oder Regularisierungstechniken verwenden.

Transferlernen ist im Bereich des maschinellen Lernens sehr wichtig, weil es das kann Sparen Sie den erheblichen Zeit- und Rechenaufwand, der zum Trainieren des Modells erforderlich ist. Es ermöglicht schnelles Lernen und Schlussfolgerungen durch die Nutzung vorab trainierter Modelle zum Erlernen neuer Aufgaben. Darüber hinaus kann Transferlernen auch die Genauigkeit und Stabilität des Modells verbessern und die Anwendung des Modells auf mehr Szenarien ermöglichen.

Wird ChatGPT menschliche Programmierer ersetzen?

Der Vorteil von ChatGPT ist seine Fähigkeit, automatisch Antworten in natürlicher Sprache basierend auf Konversationskontextinformationen zu generieren, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dies ermöglicht es, menschliche Benutzer in vielen Gesprächsszenarien effektiver zu bedienen.

Zum Beispiel kann es als Online-Kundendienstroboter dienen, der automatisch auf Benutzeranfragen reagiert, oder als virtueller Assistent, der menschliche Benutzer bei täglichen Aufgaben unterstützt.

Ob es bei menschlichen Programmierern zu Arbeitslosigkeit führen wird, ist noch unklar. Intelligente Dialogsysteme und menschliche Programmierer decken unterschiedliche Bereiche ab. Ersteres umfasst hauptsächlich die Verarbeitung natürlicher Sprache und das Modelltraining, während letzteres mehr Programmierung und Softwareentwicklung umfasst. Daher stellt ChatGPT möglicherweise keine Gefahr für die Arbeitslosigkeit menschlicher Programmierer dar.

In Zukunft werden möglicherweise einige Technologien entwickelt, die menschliche Programmierer ersetzen können, aber derzeit kann ChatGPT menschliche Programmierer nicht vollständig ersetzen.

Abschlussworte

Ich weiß nicht, ob es dir aufgefallen ist... Eigentlich abgesehen Vom Anfang bis zum Ende wurde fast ausschließlich von ChatGPT geschrieben.

Ja, der Redakteur hat gerade einige Tipps eingegeben und ChatGPT hat das Schreiben des gesamten Inhalts abgeschlossen, genau so:

#🎜 🎜 #

Werden Programmierer also ihren Job verlieren? Es ist zu klar, aber Der Redakteur ist möglicherweise arbeitslos...

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