그는 "양자 속도 읽기"를 달성하기 위해 GPT-3를 사용했습니다.

본 글은 AI 뉴미디어 큐빗(공개 계정 ID: QbitAI)의 승인을 받아 재인쇄되었습니다.

질문을 확인하기 위해 대머리가 될 때까지 책을 넘겨본 적이 있나요?

물어보는 것만으로도 책 내용을 알 수 있으면 좋겠다...잠깐, 물어보면 알 수 있는데 왜 ChatGPT 냄새가 나지?

그런데 실제로 누군가가 이 아이디어를 바탕으로 Chat Bot을 개발했습니다. 예로 사용된 책은 Marcus Aurelius의 "Meditations" (책은 총 12권, 497장) 입니다.

AI는 단 몇 분만에 책 전체를 외울 수 있습니다.

그런 다음 "부정적인 감정을 다루는 방법은 무엇입니까?"와 같이 책에 언급된 내용을 물어보기만 하면 AI가 텍스트를 빠르게 스캔하여 고품질의 답변을 제공하고 하나씩 나열해 줍니다.

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개발자 Dan Shippers는 이 AI를 만드는 것이 어렵지 않다고 말했습니다. 주요 기여자는 대규모 언어 모델 GPT-3이며 몇 줄의 코드를 추가하면 완료됩니다.

게다가 이 사람은 사업 기회의 냄새까지 맡았습니다.

인터넷에는 채팅 로봇으로 만들 수 있는 저작권으로 보호되는 텍스트, 오디오 및 비디오 데이터 세트가 많이 있습니다!

정보를 얻고자 하는 사람들은 돈을 받은 후 천천히 정리해야 한다는 것을 알고 포기할 수도 있지만, AI가 대상 콘텐츠를 빠르게 타겟팅할 수 있다면 더 많은 사람들이 돈을 지불할 의향이 있을 것입니다. 그들만의 주머니.

어떻게 만들어지나요?

댄 형제의 말에 따르면 봇 제작 과정은 크게 3단계로 나뉩니다.

첫 번째 단계는 물론 평생을 위한 자료를 찾는 것입니다. 예를 들어 전체 "명상"입니다.

댄 형제는 인터넷에서 원본 "명상"을 다운로드하여 Google Dive 폴더에 저장했습니다. Google 드라이브를 통해 사용자는 파일을 클라우드에 저장하고 장치 간에 동기화하고 공유할 수 있습니다.

그런 다음 Google의 클라우드 프로그래밍 플랫폼 Colab에서 다음 Python 코드를 실행하면 Google 드라이브에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 GPT-3와도 쉽게 상호 작용할 수 있습니다.

Dan은 GPT-3가 모든 텍스트 자료를 기반으로 채팅 봇을 만들 수 있다고 소개했습니다.

하지만 문제가 있습니다. GPT-3에 한 번에 입력할 수 있는 텍스트 단어의 수가 제한되어 있다는 것입니다.

그래서 두 번째 단계는 Google Dive에 저장된 폴더에 액세스하여 전체 텍스트 자료를 작은 조각으로 나누어 새 파일에 저장하는 것입니다.

세 번째 단계, 사용자가 질문을 하면 먼저 OpenAI의 API를 통해 책에 있는 관련 설명이 포함된 작은 콘텐츠에 액세스한 다음 이러한 콘텐츠를 GPT-3으로 전송하여 유창한 언어로 답변을 정렬합니다. .

구체적인 코드는 다음과 같습니다.

이 시점에서 "명상" 전체에 대한 맞춤형 챗봇이 준비됩니다.

또한, 댄 형제는 이러한 기본 아이디어를 바탕으로 자신이 좋아하는 특정 팟캐스트 시리즈를 채팅봇으로 만들기도 했습니다.

방송에서 재미있는 용어를 들은 적이 있는데 그 의미를 잊어버렸다고 하더군요. 보통 이해하려면 에피소드를 다시 들어야 합니다.

하지만 이제 챗봇이 있습니다. 듣기가 어렵나요? 존재하지 않는다.

그런데 그 사람은 누구죠?

그래도 Dan의 과거 경험은 사람들이 채팅 머신을 통해 새로운 비즈니스 기회를 볼 수 있는 데 일정한 영향을 미쳤을 수도 있습니다.

펜실베니아대학교 인문학 철학과를 졸업했지만 이 사람은 사실 기술계의 재벌입니다.

초등학교 5학년 때부터 프로그래밍을 시작한 그는 대학 시절 친구들과 함께 소프트웨어 회사인 FireFly를 창업하여 6자릿수 이상의 수입을 올렸습니다.

그가 2학년이었을 때 이미 많은 기술 회사에서 그에게 올리브 가지를 제안했지만 그들은 먼저 학업을 마치고 싶다며 모두 거부했습니다.

대학을 졸업하자마자 그는 FireFly를 유명한 비즈니스 소프트웨어 회사인 Pegasystems에 매각하여 첫 번째 금을 얻었습니다.

그 직후 그는 Pega에서 프로젝트 리더를 맡아 사업부의 수익을 백만 달러 수준으로 늘렸습니다.

나중에 그는 Pega를 떠나 2020년에 Every라는 회사를 설립했습니다. 이 회사는 주로 비즈니스 브리핑과 팟캐스트를 제작하며 현재 구독자 수는 60,000명이 넘습니다.

(그가 팟캐스트 콘텐츠를 챗봇으로 바꾸는 생각을 한 것도 당연합니다

)

Dan은 자신의 회사를 시작하는 것 외에도 Sequoia Capital에서 스카우트로 일하며 벤처 자본가에게 조언을 제공합니다.

위 내용은 그는 "양자 속도 읽기"를 달성하기 위해 GPT-3를 사용했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!