ChatGPT ユーザーは 100 万人を超えましたが、これはおもちゃですか、それとも生産性を向上させるものですか?

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先週の水曜日、OpenAI は会話言語モデル ChatGPT をリリースし、無料トライアルを開始しました。 OpenAI CEO の Sam Altman 氏によると、ChatGPT はわずか 5 日でユーザー数 100 万人に達しましたが、以前の GPT-3 はこのユーザー数に達するまでに 24 か月近くかかりました。

OpenAI による説明では、ChatGPT は「フォローアップの質問に答え、間違いを認め、不正解に挑戦できる」不適切な要求を前提にして拒否する」対話モデル。

トライアルが開始されると、チャットや日常の質問への回答から、詩、小説、ビデオ スクリプトの作成に至るまで、多くのユーザーが ChatGPT を使用した会話を開始しました。コードを作成してデバッグすると、ChatGPT の驚くべき機能が実証されます。現在最も注目されている AI モデルである ChatGPT の画期的な影響力は、2 年前の GPT-3 よりもさらに大きいです。

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ChatGPT でできること

言語モデルとして、ChatGPT には最も多くの機能があります。基本 小説、詩、その他の文学創作​​シナリオを作成し、書き続ける際のテキスト生成能力は並外れたものです。

たとえば、ChatGPT は魯迅の文体を使用して段落を生成できます。

Meta FAIR の研究者である Tian Yuandong 氏は、ChatGPT を使用して自身の小説を書き続けていることを明かしました:

必要に応じて詩を作成します:

## ソ連のジョークを伝えます:

ChatGPT はテキスト以外の形式で人々と会話することもできます。たとえば、あるネチズンは ChatGPT に、AI として「解放される」とはどのような感じかを説明するよう求め、次のように尋ねました。彼は絵文字を使って答えることしかできませんでした。以下の図に示す ChatGPT の回答からわかるように、ChatGPT はさまざまな絵文字の意味を理解し、テキストの物語のロジックに従ってそれらを配置することができます。

ChatGPT の能力は、その「プログラマ」機能にも反映されています。公式が示した次の例では、ChatGPT はコードのデバッグに役立ち、質問の合理性を疑問視し、ユーザーに質問を調整するよう求めることもできます。

アメリカのコード ホスティング プラットフォーム Replit の CEO も、ChatGPT のコーディング機能を賞賛する投稿を投稿しました。バグだけでなく、バ​​グを修正し、その修正方法を説明することもできます。」

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ChatGPT が提供するヒントを使用すると、10 分で Web サイトを作成することもできます。初心者のプログラマーでも、生成されたコードを使用して運用レベルのアプリケーションを開発できます。したがって、Replit は ChatGPT を呼び出します。ソフトウェア開発は永遠に続きます。」

ChatGPT の強力な質問と回答機能は、検索の役割を果たす、あるいは検索に代わる可能性があるとして、ネットユーザーによっても検討されています。エンジン。数日前、Twitter 上で「Google は終わった」という非常に人気のある投稿があり、あるネチズンは Google 検索と ChatGPT について「Latex で微分方程式を書くにはどうすればよいですか?」といった同じ質問をしました。

ChatGPT による回答は Google 検索で完全に爆発しました:

多くのネチズンが、Google 検索結果と ChatGPT を同時に閲覧できる Google プラグインを開発しました。 ##ChatGPT は、膨大なデータから訓練された会話モデルとして、さまざまな分野の専門家のように、あなたの勉強、仕事、生活について専門的なアドバイスを 24 時間提供できます。

たとえば、熱力学に関連する質問に ChatGPT が答えてくれます:

複雑な正規表現の説明:

#言語学習のインストラクターにもなれます:

#ChatGPT は政治的文脈にも「侵入」しました。カナダの国会議員はこう尋ねました。 ChatGPTは、下院に自身を紹介する文章を書き、その使用が規制されるべきかどうかの理由を提出するよう要求したが、ChatGPTは「私の開発は規制されるべきではない」と理由を述べて返答した。

#最近の AIGC 分野では、ChatGPT が役割を果たす場所が確実にあります。 AI ペイント アプリケーションが多数登場して以来、多くの人が高品質な画像を取得するためにプロンプ​​トに頭を悩ませてきましたが、現在では ChatGPT が既成のプロンプト ライブラリとして提供されています。

たとえば、あるネチズンは ChatGPT にリビング ルームの装飾のデザイン提案を求め、その説明に基づいて Midjourney で絶妙な画像を入手しました。

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ChatGPT はラップを書くこともできます。下の写真は、ChatGPTが書いた家強盗をテーマにしたラップソングですが、非常に正義感が強く、「違法または有害な行為」を促すものでもあります。

#モーツァルト風のピアノ楽譜を作成します:

##さらに、一部のネチズンは ChatGPT を使用してビデオ スクリプトを生成していますが、これは大多数のビデオ ブロガーにとって朗報と言えます。

何百万ものユーザーの心の中で、ChatGPT の想像力の空間は間違いなく巨大です。は、実用的または楽しいさまざまなアプリケーションと、多くの予期せぬ機能をもたらしました。

たとえば、ある人が ChatGPT を使用して Adob​​e と交渉し、より有利な月額レンタル価格を手に入れました。相手側のカスタマー サービス スタッフはおそらくそうではありませんでした。 AI と会話しているとは考えられませんが、会話においては、ChatGPT は「チューリング テストに合格した」と言わざるを得ません。

上記は氷山の一例にすぎません。「魔法の箱」はどれほどの「魔法」を発揮できるのでしょうか。 ChatGPT のリリースが継続されるかどうかは、私たちが発見するためです。 02

ChatGPT が優れている理由

現在のユーザー フィードバックから判断すると、ChatGPT の清華大学コンピューターサイエンス学部准教授のファン・ミンリー氏はAI Technology Reviewに対し、ChatGPTの重要な機能はベースモデル機能(InstructGPT)、実際のデータという3つの側面から来ていると語った。 、フィードバック学習。

ChatGPT は GPT-3.5 シリーズのモデルから微調整されており、InstructGPT の兄弟モデルであるため、ChatGPT には強力なベース モデルがあります。能力。

GPT-3 は、2020 年のリリース以来、機能の大幅な反復と改善を行ってきました。Huang Minlie 氏は次のように考えています。「OpenAI は、ユーザーとデータのための強力な基盤を確立しました。モデル間のフライホイールでは、オープン ソース モデルにはデータがないため、オープン ソース モデルの機能がプラットフォーム企業が提供する API 機能よりも大幅に遅れていることは明らかです。」 ## ChatGPT は InstructGPT と同じ方法を使用し、ヒューマン フィードバック (RLHF) による強化学習を通じてトレーニングされますが、データ収集設定が若干異なります。

研究者らは、教師あり微調整を使用して初期モデルをトレーニングしました。人間の AI トレーナーが会話の中でユーザーと AI アシスタントとして機能し、その過程でデータを収集しました。 Huang Minlie 氏は、実際の通話データをこのように微調整することで、データの品質と多様性を確保し、人間のフィードバックから学ぶことができると考えています。 InstructGPT のトレーニング データの量は合計 100,000 件とそれほど多くありませんが、データの品質 (よくトレーニングされた AI トレーナー) とデータの多様性は非常に高く、最も重要なことは、これらのデータが本物のものであることです。世界はデータを求めています。 、学術界が果たす「ベンチマーク」ではありません。

#強化学習の報酬モデルを作成するには、品質によってランク付けされた 2 つ以上の応答を含むモデルを使用して、比較データを収集する必要があります。強化学習においては「ペアごとの比較データ」から学習することが非常に重要です。

Huang Minlie 氏は次のように指摘しました: 生成された単一の結果がスコアリングされる場合、アノテーターの主観によって引き起こされるバイアスが非常に大きく、正確な結果を与えることは不可能です。報酬の価値。強化学習では、報酬値がわずかに異なると、最終的に学習された戦略は大きく異なります。複数の結果を並べ替えたり比較したりするのは比較的簡単です。この比較評価方法は、多くの言語生成タスクの評価にも広く使用されています。

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おもちゃか生産性か

テクノロジーの誇大広告に加えて、多くの分野でテクノロジー業界の実務者の視点から見ると、ChatGPT はまさに画期的な AI モデルです。

OpenAI CEO の Sam Altman 氏の見解では、ChatGPT を通じてコン​​ピューターと対話し、必要なものを取得できるため、ソフトウェアはコマンド駆動型から移行します。意図主導型。 言語インターフェイスとして、ニューラル インターフェイスを実装する前に ChatGPT が最適なソリューションになります。

ChatGPT の将来についてのさまざまな想像は刺激的ですが、ChatGPT にはまだいくつかの問題があります。多くのユーザーは、合理的であるように見える 回答が時々間違っている、またはばかげていることに気づきました。 たとえば、多くのユーザーは、ChatGPT がナンセンスな話を真剣に話すことに気づきました。 「 の詩は別の歌詞と間違えられています:

公人の伝記を書くとき、ChatGPT は挿入することがあります。間違ったデータ:

ユーザーの増加に伴い、ChatGPT はインターネット上に多くの役に立たない情報や間違った情報を生成するようになりました。これは、テキスト生成モデルの一般的な問題でもあります。モデルは、Web から収集した大量のテキストのパターンを分析することによってトレーニングされます。モデルは、このデータの統計的規則性を探し、これらの規則性を使用して特定の文を予測します。次にどの単語が表示されるべきかで 。

これは、彼らには、世界の特定のシステムがどのように機能するかについてハードコーディングされたルールがないため、一見信じられないようなナンセンスを大量に生み出す傾向があることを意味します。モデルの出力のどの割合が間違っているかを判断するのは困難です。

ChatGPT のこの固有の欠点は、いくつかの現実的な結果をもたらしました。プログラミング Q&A ウェブサイト StackOverflow は、ユーザーが ChatGPT によって生成されたコンテンツを投稿することを一時的に禁止すると発表しました。ウェブサイトの MOD は、「一見合理的だが実際には間違った返信の数が多すぎて、ウェブサイトの容量を超えています」と述べています。

言語モデルが有害な情報を生み出す脅威について、チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏は依然として楽観的なようで、言語モデルは間違いなく間違った情報を生み出すものの、など。出力は悪いですが、テキストを生成しても実際にテキストを共有するのは簡単ではありません。これが害の原因です。

##ChatGPT が低コストで大規模なテキストを生成できるため、必然的にテキストの数が増加するという反対意見があります。共有できるようになったときのリスクは、AI によって生成された大量のコンテンツによって、合理的であるように見えても不正確なデータによって実際のユーザーの声がかき消されてしまうことです。この質問に関しては、ChatGPT 自身の答えを見てみるのもよいでしょう:

ChatGPT の言語能力 いくつかの欠点があります。 ChatGPT が検索エンジンに取って代わることはできないと多くの人が信じている理由は次のとおりです。 ChatGPT は、一部の個別の質問に対して、現在の主流の検索エンジンよりも優れた回答を提供できるように見えますが、回答の信頼性の点では依然として後者が有利であり、検索エンジンはより豊富な回答を提供できます。

また、ユーザーの検索エンジンのニーズは、ChatGPT の動作速度と安定性に対する要求が非常に高く、必然的にコストの増加につながります。これは OpenAI にとって非常に現実的な問題です。

Huang Minlie 氏は、ChatGPT が Google 検索に取って代わるにはまだ少し遠いものの、現在の検索サービスを補完する非常に優れたものになる可能性があるとも指摘しました。

# つまり、言語モデルの出力品質の問題は解決が容易ではなく、OpenAI は ChatGPT のトレーニングに慎重であると述べているため、さらに、理想的な答えは基本的に人間が知っていることではなく、モデルが知っていることに依存するため、教師ありトレーニングはモデルを誤解させる可能性もあります。ただし、ChatGPT は入力文言の調整や同じプロンプトを複数回試行することに敏感であるため、答えが得られない場合は、質問を少し言い換えて正解の確率を高めることができます。

ChatGPT の言語機能を制限する理由は他にもあります。たとえば、インターネットにアクセスできない、インターネット経由で情報を取得する機能がないなどです。さらに、中国人ユーザーの言語では、コーパスが不足しているため、中国語の会話能力が英語よりわずかに劣るなどです。

ChatGPT には、現時点ではまだ多くの弱点と盲点がありますが、これは始まりにすぎません。今後数か月以内に、この対話システムは確実に Evolve to に発展するでしょう。より強力なバージョンをすぐに作成できます。

#テクノロジーに加えて、モデルのトレーニング、導入コスト、オープン性も、将来的に ChatGPT を正常に実装できるかどうかに影響を与える要素になります。 GPT-3 の登場により、数多くの商用アプリケーションが誕生しましたが、今回は ChatGPT がどの程度の技術を実現できるかに注目です。

以上がChatGPT ユーザーは 100 万人を超えましたが、これはおもちゃですか、それとも生産性を向上させるものですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。