ChatGPT研修派遣労働者31人が期待に応えられず解雇された
4 月 23 日、内部関係者の報告書と内部通信文書によると、人気のチャットボット ChatGPT の背後にある言語モデルのトレーニングを手伝っていた 30 人以上の派遣労働者が今年 3 月に解雇されました。
社内の Slack チャットのスクリーンショットによると、サンフランシスコに本拠を置くアウトソーシング会社 Invisible Technologies が 3 月 16 日の時点で、派遣社員 31 人を解雇したことがわかります。ただし、OpenAI は全社的に採用を続けています。
スクリーンショットには、「高度な人工知能データ トレーナー」として知られる Invisible Technologies の何百人もの派遣社員が OpenAI と協力して、GPT チャットボットのトレーニングを支援していることも示されています。ある派遣社員によると、同社のAIデータトレーナーはモデルのコーディングスキルを向上させたり、創作能力を高めたり、特定の話題に反応しないように訓練したりする責任があるという。この派遣社員は機密保持契約のため匿名を希望したが、関係者は彼の身元と雇用を認めた。
Invisible Technologies の運営担当副社長であるカムロン パリズバン (Kamron Palizban) 氏は、3 月の全員会議で人員削減について議論しました。同氏は流出した会議記録の中で、OpenAIはビジネスニーズの変化により派遣労働者の数を削減したいと考えていると述べた。パリズバン氏はまた、解雇された派遣労働者の多くがOpenAIにとって十分な高い投資収益率をもたらさないプロジェクトに従事していると会議で述べた。
OpenAI は派遣労働者の数を削減Invisible Technologies と OpenAI の関係からは、ChatGPT メーカーのデータ トレーニングを垣間見ることができます。ほとんどの場合、OpenAI はこれらのトレーニングを秘密にしてきました。
OpenAI と Invisible Technologies の間の契約調整は、前者が 6 か月連続で人員を増加したとの報道を受けて行われました。関係者によると、今年1月の時点でOpenAIは東欧と中南米で1000人近くのデータ注釈派遣労働者を雇用したという。
Invisible Technologies の人員削減のわずか 2 か月前、Microsoft は OpenAI に 100 億ドルを注入したばかりでした。しかし、OpenAI と協力しているアウトソーシング会社は Invisible Technologies だけではありません。
タイム誌の調査によると、同じくサンフランシスコに拠点を置くアウトソーシング会社サマ社は、2022年2月、ケニアのデータラベル付け従業員が性的虐待、ヘイトスピーチ、暴力などの有害なコンテンツを検閲していることを知った。その後、OpenAI との提携は終了しました。
Timeへの声明の中で、OpenAIの広報担当者は次のように説明しました:「有害なテキストと画像を分類およびフィルタリングすることにより、トレーニング データに含まれる暴力的およびポルノ的なコンテンツの量が可能な限り低いレベルに削減されます。必要な最小限の手順とヘルプ有害なコンテンツを検出できるツールを作成してください。」
人工知能トレーナーの仕事Invisible Technologies の派遣労働者によると、AI トレーナーの最も基本的な責任にはレビューが含まれます。 AI とそのユーザー間の会話を分析して、潜在的に違法、プライバシー侵害、攻撃的、またはエラーだらけのメッセージを特定します。インタビューを受けた派遣社員は、自分たちの日常生活を次のように説明しました。
シフトを開始すると、まず社内の作業ブラウザを開いて、チームのタスク リストを表示します。 「ブラウジングが無効になっているときにランダムなトピックについて会話する」などのタスクをクリックし、メッセージ ボックスにクエリを入力する場合があります。
クエリを送信すると、OpenAI のモデルは 4 つの応答を生成します。派遣スタッフは、ドロップダウン メニューを開いて、事実上の間違い、スペルや文法上の間違い、嫌がらせなど、存在するエラーの種類を選択することで、各回答を評価します。次に、派遣労働者はエラーの重大度を 1 から 7 のスケールで評価し、7 が「基本的に完璧」な回答を表します。
次に、派遣社員は完璧な回答を作成し、送信してタスクを完了する必要があります。この派遣労働者は、結果はOpenAIとInvisible Technologiesの品質検査官に送られると述べた。このプロセスは、後続のタスクごとに繰り返す必要があります。
Invisible Technologies の運営担当副社長である Camren Parizban 氏は、カンファレンスで OpenAI について次のように述べました。インビジブル・テクノロジーズのマネージャーは録画された会議で、同社は完了したタスクの「品質」や「スループット」などのパフォーマンス指標に基づいて解雇を決定していると述べた。
パフォーマンスの悪い派遣労働者や、雇用されたものの「認定基準を満たしていない」労働者は解雇されたが、一部の労働者には別の OpenAI チームに移る選択肢が与えられたとマトリッジ氏は述べた。彼はまた、「もしあなたが今日もここにいるのなら、それはあなたが仕事をきちんとやり遂げる能力を私が信じているからだと知っておいてほしい。」 (シャオ・シャオ)
以上がChatGPT研修派遣労働者31人が期待に応えられず解雇されたの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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