4월 14일자 외신 보도에 따르면, 취리히 대학교 연구진은 최근 새로운 논문에서 ChatGPT가 텍스트 주석 작업에서 군중 작업자보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 즉, 라벨링을 사용하여 인공 지능 시스템 텍스트를 훈련하는 것입니다. .
연구원들은 ChatGPT에 2,382개의 트윗 샘플을 제공하고 관련성, 주제, 입장, 문제 또는 솔루션 프레이밍, 정책 프레이밍을 기반으로 텍스트를 분류하도록 요청했습니다. 연구원들은 ChatGPT를 사용하여 코드 전체에서 더 높은 정확성과 일관성을 달성할 수 있다는 결론을 내렸습니다. 무엇보다도 AI 기반 ChatGPT를 사용하면 비용을 절약할 수 있다는 점을 발견했습니다. 이는 Mechanical Turk에서 사람에게 비용을 지불하는 것보다 20배 저렴합니다.
이 연구는 OpenAI의 GPT 제품군과 같이 빠르게 진화하는 인공 지능 언어 모델이 작업에 얼마나 영향을 미칠지에 대한 더 큰 논의를 추가합니다. OpenAI 연구원들은 최근 논문에서 GPT의 도입이 미국 인력의 80%가 수행하는 작업의 최소 10%에 영향을 미칠 수 있다고 주장했습니다. 그러나 휴먼 애노테이터를 자동화하는 것은 특히 문제가 됩니다. 왜냐하면 이는 이미 거대 기술 기업을 위해 아주 적은 비용으로 작업을 수행하는 아웃소싱 인력인 불안정한 작업자 그룹이기 때문입니다.
물론 일부 거대 기술 기업들이 인공 지능 분야에서 급속한 발전을 이루고 큰 성과를 거두었지만 현실은 모든 인공 지능 모델이 인간의 힘에 의존하고 있다는 것입니다.
기술 회사에서는 수만 명의 직원을 활용하여 AI 모델 데이터세트의 콘텐츠에 수동으로 라벨을 지정하고 필터링합니다. 그 이유는 AI가 아직 이미지의 뉘앙스를 인식하지 못하는 경우가 많기 때문입니다. 특히 아직 훈련 중인 경우에는 더욱 그렇습니다. AI 모델이 배포되는 경우에도 인간 사용자 상호 작용에 의존하여 모델 단점을 미세 조정하고 식별합니다.
ChatGPT의 창시자인 OpenAI는 채팅봇을 보다 안전하게 사용할 수 있도록 케냐 근로자에게 시간당 2달러 미만의 급여를 지급한 것으로 알려졌습니다.
위 내용은 ChatGPT가 AI 트레이너를 대체할 수 있다는 연구 결과가 나왔습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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