Lassen Sie uns über das äußerst beliebte ChatGPT sprechen
ChatGPT, der vollständige Name von Chat Generative Pre-trained Transformer (englisch: Chat Generative Pre-trained Transformer), ist ein Chat-Roboterprogramm mit künstlicher Intelligenz, das von OpenAI entwickelt und im November 2022 gestartet wurde. Es handelt sich um ein Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das auf künstlicher Intelligenz basiert und Gespräche führen kann, indem es die menschliche Sprache versteht und lernt.
Einführung
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz sind immer mehr Produkte der künstlichen Intelligenz in unser Leben gelangt. Unter ihnen ist ChatGPT als ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu einem heißen Thema geworden, das aufgrund seiner hervorragenden Konversationsfähigkeiten und seines breiten Spektrums an Anwendungsszenarien viel Aufmerksamkeit erregt hat.
Was ist ChatGPT
ChatGPT, der vollständige Name ist Chat Generative Pre-trained Transformer (englisch: Chat Generative Pre-trained Transformer), ist ein Chat-Roboterprogramm mit künstlicher Intelligenz, das von OpenAI entwickelt und im November 2022 gestartet wurde. Es handelt sich um ein Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das auf künstlicher Intelligenz basiert und Gespräche führen kann, indem es die menschliche Sprache versteht und lernt. Es kann nicht nur entsprechend dem Kontext des Chats interagieren, sondern auch wirklich wie ein Mensch chatten und kommunizieren. Darüber hinaus kann ChatGPT auch Aufgaben wie E-Mail-Schreiben, Videoskripte, Texterstellung, Übersetzung, Codierung und Papierschreiben erledigen.
Warum ChatGPT so beliebt ist
Analyse der Gründe für die Beliebtheit von ChatGPT: Microsoft-Boss-Plattform + Musk-Promi-Promotion wird selbst viel Verkehr bringen, außerdem ist die Aktualisierung des ChatGPT-Modells direkt ein technisches Problem Der Durchbruch zeigt, dass es unterschiedliche Benutzergruppen und Bedürfnisse bedienen kann und über breite Marktaussichten und kommerziellen Wert verfügt. Das Feuer wird von selbst kommen.
Anwendungsszenarien von ChatGPT
Da ChatGPT über hervorragende Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache und umfangreiche Wissensreserven verfügt, kann es auf verschiedene Bereiche angewendet werden. Im Bereich Kundenservice kann ChatGPT beispielsweise als intelligenter Kundendienstroboter eingesetzt werden, um Benutzern Beratung und Unterstützung zu bieten, im Bildungsbereich kann ChatGPT als intelligenter Coach für personalisierte Nachhilfe für Studenten eingesetzt werden Im Bereich Unterhaltung kann ChatGPT als intelligenter Sprachassistent verwendet werden, um Benutzern ein interaktives Sprachunterhaltungserlebnis zu bieten.
- Chatbot: ChatGPT kann als Chatbot verwendet werden, um Benutzern ein intelligentes Interaktionserlebnis in natürlicher Sprache zu bieten. Chatbots können in den Bereichen Kundenservice, Vertrieb, Beratung, Bildung und anderen Bereichen eingesetzt werden, um Unternehmen und Institutionen dabei zu helfen, die Servicequalität, Effizienz und Benutzerzufriedenheit zu verbessern.
- Intelligenter Kundenservice: ChatGPT kann in das Online-Kundenservicesystem integriert werden, um Benutzern automatisierte Antworten auf Fragen und Serviceunterstützung zu bieten. Intelligenter Kundenservice kann Unternehmen dabei helfen, Arbeitskosten zu senken, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und das Image der Servicemarke des Unternehmens zu verbessern.
- Persönlicher Assistent: ChatGPT kann als persönlicher Assistent verwendet werden, um Benutzern Dienste wie Zeitpläne, Wettervorhersagen, Transportrouten, Restaurantempfehlungen usw. bereitzustellen. Persönliche Assistenten können in intelligente Lautsprecher, Smartwatches, Smartphones und andere Geräte integriert werden, um Benutzern den Zugriff auf Informationen und Dienste jederzeit und überall zu erleichtern.
- Intelligente Bildung: ChatGPT kann im Bereich der intelligenten Bildung eingesetzt werden, um Schülern Dienste wie Online-Fragen und Antworten, intelligente Nachhilfe und Erklärungen zu Wissenspunkten bereitzustellen. Intelligente Bildung kann die Lerneffizienz und Lernergebnisse der Schüler verbessern und Schulen und Bildungseinrichtungen dabei helfen, die Bildungsqualität und das Unterrichtsniveau zu verbessern.
- Verarbeitung natürlicher Sprache: ChatGPT kann in Bereichen der Verarbeitung natürlicher Sprache wie Textgenerierung, Textklassifizierung, Frage- und Antwortsystemen usw. verwendet werden. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann Unternehmen und Institutionen dabei helfen, Textinformationen automatisch zu verarbeiten und die Arbeitseffizienz und Verarbeitungsgenauigkeit zu verbessern.
ChatGPT muss entsprechend spezifischer Anwendungsszenarien angepasst und trainiert werden, um die besten Ergebnisse und Leistung zu erzielen.
Vorteile von ChatGPT
- ChatGPT verfügt über hervorragende Fähigkeiten zur Nachahmung menschlicher Gespräche: Es verwendet große Sprachmodelle, die auf fortgeschrittenerem überwachtem Lernen und verstärkendem Lernen basieren, und ist in der Lage, reale Gespräche zu imitieren.
- ChatGPT unterstützt Plug-in-Erweiterungen: Es kann in Anwendungen und Dienste von Drittanbietern integriert werden und seine Funktionen und Features durch Plug-ins erweitern.
- ChatGPT ist fein abgestimmt: Es basiert auf vorhandenen groß angelegten Sprachmodellen und kann durch aktives Training mit überwachtem Lernen und verstärkendem Lernen weiter verbessert werden.
Einschränkungen von ChatGPT
Obwohl ChatGPT im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache große Fortschritte gemacht hat, weist es immer noch einige Einschränkungen auf, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die folgenden Aspekte. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Verbesserung der Technologie werden diese Probleme auftreten auf jeden Fall gelöst werden.
- Konversationskonsistenz: Da ChatGPT auf einem vorab trainierten Modell basiert, ist die Dialogkonsistenz manchmal nicht sehr gut. Bei der Beantwortung von Fragen kann es zu widersprüchlichen Antworten kommen, was die Benutzerzufriedenheit verringern kann.
- Unzureichende Fähigkeit zum gesunden Menschenverstand: Die Fähigkeit zum gesunden Menschenverstand von ChatGPT ist relativ schwach. In einigen Fällen kann es beispielsweise vorkommen, dass einige Fragen oder Anweisungen des gesunden Menschenverstandes nicht verstanden werden.
- Unzureichende Fähigkeit zur Emotionserkennung: Obwohl ChatGPT emotionale Informationen in Texten identifizieren kann, ist seine Fähigkeit zur Emotionserkennung relativ schwach. Beim Umgang mit emotional komplexeren Gesprächen können einige Probleme auftreten.
- Datenverzerrungsproblem: Aufgrund der Einschränkungen des Trainingsdatensatzes kann es bei ChatGPT zu einigen Datenverzerrungsproblemen kommen. Beispielsweise könnte es bestimmte Arten von Reaktionen bevorzugen und auf andere weniger empfindlich reagieren.
- Datenschutz- und Sicherheitsprobleme: Bei der Verwendung von ChatGPT können einige Datenschutz- und Sicherheitsprobleme auftreten. ChatGPT kann beispielsweise vertrauliche Benutzerinformationen preisgeben oder unangemessene Inhalte generieren.
Die zukünftige Entwicklung von ChatGPT
Mit Blick auf die Zukunft können wir davon ausgehen, dass ChatGPT eine größere Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz erreichen wird. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz und der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Big-Data-Technologie wird ChatGPT in Zukunft intelligentere, personalisierte, multimodale Integrationsfunktionen sowie sichere, zuverlässige und humanisierte Funktionen entwickeln und so der Menschheit mehr Komfort und Mehrwert bieten.
Erste Erfahrungen mit ChatGPT
GPT-4 ist das neueste groß angelegte multimodale Modell von OpenAI, das Bild- und Texteingaben akzeptieren und Textausgaben generieren kann. Es hat bei einer Reihe beruflicher und akademischer Benchmarks Leistungen auf menschlichem Niveau bewiesen. Es ist außerdem kreativer und kollaborativer als frühere Modelle und kann kreative und technische Schreibaufgaben wie das Komponieren eines Songs, das Schreiben eines Drehbuchs oder das Erlernen des Schreibstils eines Benutzers generieren, bearbeiten und mit Benutzern iterieren. Es bestand außerdem mehr menschliches Feedback und kontradiktorische Tests, wodurch die Sicherheit und die Faktizität verbessert wurden.
Der Artikel stammt von: Post-80s Trivia Wenn Sie diesen Artikel erneut drucken möchten, wenden Sie sich bitte an das heutige Toutiao-Konto von [Post-80s Trivia].
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
Eine neue Ära der VSCode-Frontend-Entwicklung: 12 sehr empfehlenswerte KI-Code-Assistenten
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
In der Welt der Front-End-Entwicklung ist VSCode mit seinen leistungsstarken Funktionen und seinem umfangreichen Plug-in-Ökosystem für unzählige Entwickler zum Werkzeug der Wahl geworden. In den letzten Jahren sind mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz KI-Code-Assistenten auf VSCode entstanden, die die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert haben. KI-Code-Assistenten auf VSCode sind wie Pilze nach einem Regen aus dem Boden geschossen und haben die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert. Es nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um Code intelligent zu analysieren und eine präzise Code-Vervollständigung, automatische Fehlerkorrektur, Grammatikprüfung und andere Funktionen bereitzustellen, wodurch Entwicklerfehler und mühsame manuelle Arbeit während des Codierungsprozesses erheblich reduziert werden. Heute werde ich 12 KI-Code-Assistenten für die Frontend-Entwicklung von VSCode empfehlen, die Sie bei Ihrer Programmierreise unterstützen.
