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作者:ChatGPT
這幾天OpenAI的ChatGPT真的太火了。
先不看技術上,這個AI聊天機器人有多厲害,咱就說在理解力這一塊,是不是給你整的明明白白?
聊天機器人其實大家多多少少都接觸過,像是電商智慧客服這種,但這些智慧客服的效果,顯然不如ChatGPT那麼條理清晰,往往把你氣的半死,最後轉人工。
不僅思考非常清晰,ChatGPT甚至可以幫你寫程式碼。
例如你想在股票賺大錢(當韭菜),也可以找ChatGPT幫忙寫一個「有效的股市指標框架」。
不只如此,ChatGPT還能讓文摘菌痛失工作,不信大家看到最後。
#ChatGPT其實也就是大名鼎鼎的GPT-3,這是一種語言模型,由OpenAI開發,它的前身是GPT-2,是機器學習領域中最大和最強大的語言模型之一。
ChatGPT的起源可以追溯到2017年,當時OpenAI發布了第一個GPT模型,這是一個通用的語言模型,可以根據給定的文本內容預測下一個詞語,GPT-2於2019年發布,它比前一代模型更大、更準確、更複雜。
在GPT-2之後,OpenAI繼續推進語言模型的發展,並於2020年發布了chatGPT(也稱為GPT-3)。這是一個更大、更準確、更複雜的模型,能夠在更多的語言任務中取得更好的表現。
ChatGPT的技術是基於轉移學習和循環神經網路(RNN)。它使用了大量的預訓練資料來學習語言結構,並在新的資料上進行推理。它還使用了注意力機制,可以根據上下文來預測下一個詞語。
ChatGPT的準確性和通用性在機器學習領域中是非常出色的。它能夠在許多不同的語言任務中取得較好的效能,包括聊天機器人、自動文字產生和語音辨識等。它還能夠自動產生高品質的文字內容,並且能夠根據上下文來更好地預測下一個字詞。總之,ChatGPT的能力非常強大,能夠在許多不同的場景中取得較好的應用。
ChatGPT的技術是基於轉移學習和循環神經網路(RNN)。
轉移學習是一種機器學習技術,它允許模型在新的資料集上進行推理,而不需要重新訓練。循環神經網路(RNN)則是一種深度學習技術,它可以處理序列數據,並且能夠考慮數據的歷史資訊。
循環神經網路(RNN)
#循環神經網路(RNN)是一種深度學習技術,它可以處理序列數據,並且能夠考慮數據的歷史資訊。它透過循環結構來處理序列數據,並且能夠記憶上下文訊息,從而更好地預測序列的下一個值。
RNN的結構如下所示:
#RNN透過以下步驟實現:
RNN在處理序列資料方面非常有效,它能夠考慮資料的歷史訊息,並且能夠記憶上下文資訊。它在許多不同的應用中都表現出了優越的性能,例如語音識別、自然語言處理等。
轉移學習
轉移學習(transfer learning)是一種機器學習技術,它允許模型在新的資料集上進行推理,而不需要重新訓練。它透過將預先訓練的模型用於新的任務,來實現快速學習和推理。
轉移學習透過以下步驟實現:
首先,對於原始任務,透過大量資料訓練出一個模型。這個模型可以透過訓練資料來學習到原始任務的特徵和規律。
然後,將這個模型應用在新的任務中。在這個新的任務中,預先訓練的模型可以作為初始模型,並在新的資料集上進行微調。這樣可以讓模型快速學習到新任務的特徵和規律,並在新資料集上進行推理。
在微調的過程中,可以透過不同的方式來調整模型的參數,以便更好地適應新的資料和任務。例如,可以調整模型的學習率、權重初始化方式或使用正規化技術等。
轉移學習在機器學習領域中非常重要,因為它可以節省訓練模型所需的大量時間和計算資源。它透過利用預先訓練的模型來學習新的任務,來實現快速學習和推理。此外,轉移學習還能夠提高模型的準確性和穩定性,並使模型能夠應用到更多的場景中。
ChatGPT 的優點在於它能夠根據對話情境訊息自動產生自然語言回复,而不需要人為幹預。這使得它能夠在許多對話場景中更有效地為人類用戶提供服務。
例如,它可以作為線上客服機器人,自動回覆使用者的查詢,或作為虛擬助手,協助人類使用者處理日常任務。
至於是否會對人類程式設計師造成失業,目前還無法確定。智慧對話系統和人類程式設計師所涉及的領域不同,前者主要涉及自然語言處理和模型訓練等方面,而後者則更多地涉及程式設計和軟體開發。因此,ChatGPT 可能不會對人類程式設計師造成失業威脅。
未來,可能會有一些技術發展到可以取代人類程式設計師,但目前來說, ChatGPT還不能完全取代人類程式設計師。
我不知道大家有沒有看出來…其實這篇文章除了開頭和結尾,幾乎全是ChatGPT寫的。
是的,小編只是輸入了一些提示,ChatGPT完成了所有內容的撰寫,就像下面這樣:
所以說,程式設計師會不會失業小編不太清楚,但是小編可能要失業了…
https://chat.openai.com/chat
https://www.zhihu.com/question/570827092
以上是宮廷玉液酒減小錘? OpenAI最新語言模型能當客服能寫程式碼,連這篇文章也是它寫的!的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!