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Palace Jade Wine réduit le poids ? Le dernier modèle de langage d'OpenAI peut fonctionner comme service client et écrire du code, et même cet article a été écrit par lui !
Palace Jade Wine réduit le poids ? Le dernier modèle de langage d'OpenAI peut fonctionner comme service client et écrire du code, et même cet article a été écrit par lui !
Produit par Big Data Digest
Auteur : ChatGPT
ChatGPT d'OpenAI est très populaire ces jours-ci.
Ne regardons pas les aspects techniques de la puissance de ce chatbot IA. Parlons de sa compréhension. Est-ce clair pour vous ?
En fait, tout le monde est entré en contact dans une certaine mesure avec les chatbots, comme le service client intelligent du commerce électronique. Cependant, l'effet de ce service client intelligent n'est évidemment pas aussi clair que ChatGPT, et. ils vous mettent souvent en colère à mort. Finalement, passez au manuel.
Non seulement votre réflexion est très claire, mais ChatGPT peut même vous aider à écrire du code.
Par exemple, si vous souhaitez gagner beaucoup d'argent en bourse (en étant un poireau), vous pouvez également demander à ChatGPT de vous aider à rédiger un "cadre d'indicateurs boursiers efficace".
Non seulement cela, ChatGPT peut également faire perdre son emploi à Digest.com Si vous n'y croyez pas, vous verrez la fin.
La vie passée et présente de ChatGPT
ChatGPT est en fait le célèbre GPT-3, qui est un modèle de langage développé par OpenAI. Son prédécesseur est GPT-2, qui est le plus grand et le plus puissant dans le domaine des machines. l’apprentissage. L’un des plus grands modèles de langage.
Les origines de ChatGPT remontent à 2017, lorsque OpenAI a publié le premier modèle GPT, un modèle de langage général capable de prédire le mot suivant en fonction du contenu d'un texte donné, GPT-2 a été publié en 2019, qui est plus grand. , plus précis et plus complexe que le modèle de la génération précédente.
Après GPT-2, OpenAI a continué à faire progresser le développement de modèles de langage et a publié chatGPT (également connu sous le nom de GPT-3) en 2020. Il s’agit d’un modèle plus grand, plus précis et plus complexe qui permet d’obtenir de meilleures performances dans davantage de tâches linguistiques. La technologie de
ChatGPT est basée sur l'apprentissage par transfert et les réseaux de neurones récurrents (RNN). Il utilise de grandes quantités de données pré-entraînées pour apprendre les structures du langage et effectuer des inférences sur de nouvelles données. Il utilise également un mécanisme d'attention pour prédire le mot suivant en fonction du contexte.
La précision et la polyvalence de ChatGPT sont exceptionnelles dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il peut obtenir de bonnes performances dans de nombreuses tâches linguistiques différentes, notamment les chatbots, la génération automatique de texte et la reconnaissance vocale. Il peut également générer automatiquement du contenu textuel de haute qualité et mieux prédire le mot suivant en fonction du contexte. En bref, ChatGPT est très puissant et peut être utilisé dans de nombreux scénarios différents.
Quelle est la technologie derrière ChatGPT ?
La technologie de ChatGPT est basée sur l'apprentissage par transfert et les réseaux de neurones récurrents (RNN).
Le Transfer Learning est une technique d'apprentissage automatique qui permet à un modèle de raisonner sur de nouveaux ensembles de données sans avoir besoin de se recycler. Le réseau neuronal récurrent (RNN) est une technologie d'apprentissage en profondeur qui peut traiter les données de séquence et prendre en compte les informations historiques des données.
Réseau neuronal récurrent (RNN)
Le réseau neuronal récurrent (RNN) est une technologie d'apprentissage en profondeur qui peut traiter des données de séquence et prendre en compte les informations historiques des données. Il traite les données de séquence via une structure en boucle et est capable de mémoriser des informations contextuelles pour mieux prédire la valeur suivante de la séquence. La structure de
RNN est la suivante :
- Couche d'entrée : reçoit les données d'entrée.
- Couche cachée : traitez les données d'entrée et enregistrez les informations contextuelles.
- Couche de sortie : prédit la prochaine valeur de la séquence.
Le RNN est implémenté en suivant les étapes suivantes :
- Tout d'abord, saisissez les données d'entrée dans la couche d'entrée du RNN.
- Les neurones de la couche cachée traitent ensuite les données d'entrée et les convertissent en données de sortie via des pondérations et des biais.
- Les neurones de la couche cachée enregistrent des informations contextuelles et les utilisent pour traiter les données d'entrée suivantes.
- Grâce à ce processus en boucle, RNN est capable de considérer les informations historiques des données de séquence et de prédire la prochaine valeur de la séquence.
RNN est très efficace dans le traitement des données de séquence. Il peut prendre en compte les informations historiques des données et mémoriser les informations contextuelles. Il a démontré des performances supérieures dans de nombreuses applications différentes, telles que la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, etc.
Apprentissage par transfert
Le Transfer Learning est une technique d'apprentissage automatique qui permet à un modèle de raisonner sur de nouveaux ensembles de données sans recyclage. Il permet un apprentissage et une inférence rapides en appliquant des modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches.
L'apprentissage par transfert est mis en œuvre à travers les étapes suivantes :
Tout d'abord, pour la tâche d'origine, un modèle est entraîné avec une grande quantité de données. Ce modèle peut apprendre les caractéristiques et les modèles de la tâche d'origine grâce aux données d'entraînement.
Ensuite, appliquez ce modèle à de nouvelles tâches. Dans cette nouvelle tâche, le modèle pré-entraîné peut être utilisé comme modèle initial et affiné sur le nouvel ensemble de données. Cela permet au modèle d'apprendre rapidement les caractéristiques et les modèles de nouvelles tâches et d'effectuer des inférences sur de nouveaux ensembles de données.
Dans le processus de réglage fin, les paramètres du modèle peuvent être ajustés de différentes manières pour mieux s'adapter aux nouvelles données et tâches. Par exemple, vous pouvez ajuster le taux d'apprentissage du modèle, la méthode d'initialisation du poids ou utiliser des techniques de régularisation.
L'apprentissage par transfert est très important dans le domaine de l'apprentissage automatique car il permet d'économiser beaucoup de temps et de ressources informatiques nécessaires à l'entraînement du modèle. Il permet un apprentissage et une inférence rapides en tirant parti de modèles pré-entraînés pour apprendre de nouvelles tâches. En outre, l’apprentissage par transfert peut également améliorer la précision et la stabilité du modèle et permettre au modèle d’être appliqué à davantage de scénarios.
ChatGPT remplacera-t-il les programmeurs humains ?
L'avantage de ChatGPT est sa capacité à générer automatiquement des réponses en langage naturel basées sur les informations contextuelles de la conversation sans nécessiter d'intervention humaine. Cela lui permet de servir les utilisateurs humains plus efficacement dans de nombreux scénarios conversationnels.
Par exemple, il peut servir de robot de service client en ligne qui répond automatiquement aux requêtes des utilisateurs, ou d'assistant virtuel qui assiste les utilisateurs humains dans leurs tâches quotidiennes.
Quant à savoir si cela entraînera du chômage pour les programmeurs humains, on ne sait toujours pas. Les systèmes de dialogue intelligents et les programmeurs humains couvrent différents domaines. Le premier implique principalement le traitement du langage naturel et la formation de modèles, tandis que le second implique davantage de programmation et de développement de logiciels. Par conséquent, ChatGPT ne peut pas constituer une menace de chômage pour les programmeurs humains.
À l'avenir, certaines technologies pourraient être développées pour remplacer les programmeurs humains, mais pour l'instant, ChatGPT ne peut pas remplacer complètement les programmeurs humains.
Derniers mots
Je ne sais pas si vous avez remarqué... En fait, à l'exception du début et de la fin, cet article est presque entièrement écrit par ChatGPT.
Oui, l'éditeur vient de saisir quelques invites, et ChatGPT a terminé toute la rédaction du contenu, juste comme ceci :
Alors, les programmeurs seront-ils au chômage ? mais l'éditeur est peut-être au chômage...
Rapports associés :
https://chat.openai.com/chat
https://www.zhihu.com/question/570827092
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