GPT は、Generative Pre-Training Transformer の略です。これは、インターネットからのデータを使用してトレーニングされ、あらゆる種類のテキストを生成するニューラル ネットワーク機械学習モデルです。この複雑なニューラル ネットワークは、人間のコミュニケーションをシミュレートする大規模言語モデル (LLM) をトレーニングするために使用されます。
モデルは単語を順番に追跡し、言語のコンテキストと意味を学習できるようにします。 GPT モデルはプレーン テキストに焦点を当てており、人工知能を使用してユーザー クエリを分析し、テキストを効率的に生成できます。
それは、その会話機能やコンテキスト情報などで人工知能の世界に旋風を巻き起こしました。このモデルは、テキストの要約、コード生成などのタスクを処理でき、貴重な洞察を数秒で提供します。
GPT-3 は、次のトークンを予測することによってトレーニングされる自己回帰言語モデルです。モデルには初期プロンプト テキストが必要であり、その初期プロンプトを使用してテキストの生成を続けることができます。
ヒューマン フィードバックによる強化学習 (RLHF) は、モデルがユーザーとの会話型対話を実現できるようにするために使用されます。 GPT-3 は、次の使用例を持つ 1,750 億パラメーターの言語モデルです:
ChatGPT-3 について詳しく知りたい場合は、「ChatGPT: 知っておくべきことすべて」を参照してください。 https://www.kdnuggets.com/2023/01/chatgpt-everything-need-know.html
Microsoft Germany の CTO Andreas Braun が GPT-4 が 3 月の第 3 週にオフラインになる予定であると発表したとき、多くの憶測が飛び交いました。アンドレアス・ブラウン博士は、AI in Focus: Digital Kickoff で次のように述べています。「来週 GPT-4 を発表します。そこではビデオなど、まったく異なる可能性を提供するマルチモーダル モデルが提供されます」
現時点では、OpenAI自体が明確な発表を行ったのは2023年3月14日のことでした。では、GPT-4 には何を期待すればよいのでしょうか? GPT-4 は、より安全で有用な応答を生成する最先端のシステムを提供する OpenAI の新しいテクノロジーです。
OpenAI の社長兼共同創設者であるグレッグ ブロックマン氏は、GPT-4 開発者ライブストリームで、OpenAI は創業以来 GPT-4 を構築しており、過去 2 年間は新技術の完成に注力していると述べました。彼らは列車スタック全体を再構築し、モデルをトレーニングして何ができるかを確認する必要がありました。
ChatGPT-4 はマルチモーダルです。つまり、画像、テキスト、音声、数値データなどの複数のデータ型と、複数のインテリジェントな処理アルゴリズムを使用して、正確で高性能の出力を生成できます。それはもはや言語モデルに限定されません。
ChatGPT-4 の役割の説明
例:
'あなたは、大規模な言語モデルである ChatGPT です。ユーザーの指示に注意深く従ってください '詳細の要約
しかし、アシスタントが「AI」という単語を言ったので、グレッグ ブロックマンは「AI はカウントされません!」と答えました。それは不正行為です。 '。アシスタントは、「AI」を「G」で始まる言葉に置き換えて喜んで答えました。
GPT-4 は、アシスタントにリクエストを与えることで、ユーザーが望むものを具体的に出力できます。
アイデアを組み合わせる
ChatGPT-4 アシスタントの出力が要件を完全に満たしていない場合、または十分に詳しくない場合は、フィードバックを提供すると、応答が改善されます。
GPT-4 の生成とビルドの使用
システム部分で ChatGPT-4 に割り当てられた役割に応じて、たとえば、アシスタントがコード生成機能を構築することが期待されている場合、AI プログラミング アシスタントとして割り当てられます。プロンプトに従って、これによりアシスタントが要求されたコンテンツを正常に出力できるようになります。
アシスタントによって生成されたコード ブロックをテストして、機能するかどうかを確認できます。エラーが発生した場合は、エラー メッセージをアシスタントに送信し、正しいコード ブロックを提供してください。コードが正常に実行されるまで、これを続けてアシスタントを指導することができます。
税金や高度な計算問題などの複雑な計算を解けるようになるのは難しい場合があります。 ChatGPT-4 を使用して、これらの数学的計算を支援できるようになりました。たとえば、計算したい税金の問題がある場合、ChatGPT-4 システムがその役割を認識できるように、ChatGPT-4 システムを TaxGPT として指定する必要があります。
問題に関するコンテキストを提供すると、アシスタントが数学的な計算を実行できるようになります。興味深いことに、モデルは電卓に接続されていません。印象的ですよね?
画像機能はまだ利用できませんが、開発中です。画像を入力し、アシスタントに画像に関する質問をすることができます。現在、出力には時間がかかりますが、OpenAI はモデルを最適化して高速化しています。
手書きテキストのスナップショットを撮ることができ、ChatGPT は手書きの内容を読み取ってテキストに変換できます。医師の手書き文字をどうやって検出できるのかについて冗談を言う人もいたが、それは当時も今も理解への努力が続けられている。
ChatGPT が 2021 年 9 月以降の知識を持たないことはすでに知られています。ただし、アシスタントに質問したいことのプロンプトとして記事や情報を ChatGPT に提供することができます。アシスタントはそれを学習リソースとして使用し、正確な出力を提供します。
ChatGPT に貢献したい場合は、フィードバックとコメントを提供してください。Evals を使用して次のことができます。それで。 Evals は、OpenAI モデルとベンチマークのオープンソース レジストリを評価するためのフレームワークです。
Evals を使用すると、評価を作成して実行できます。
これは、モデルの機能と、OpenAI がモデルをどのように改善して次のレベルに引き上げられるかを評価および検討するのに役立ちます。
ChatGPT-3.5 のリリース以来、ChatGPT-4 には多くの変更と進歩が見られました。 ChatGPT-4 を使用して何かを作ろうと計画している人を見るのは素晴らしいことです。
以上がこの GPT-4 の概要を保管しておいてください。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。