31 ChatGPT 교육 파견 직원이 기대에 부응하지 못해 해고되었습니다.
4월 23일 내부 보고서 및 내부 통신 문서에 따르면 인기 챗봇인 ChatGPT의 언어 모델 교육을 도운 파견 직원 30명이 올해 3월에 해고되었습니다.
내부 Slack 채팅 스크린샷에 따르면 샌프란시스코에 본사를 둔 아웃소싱 회사인 Invisible Technologies는 3월 16일 현재 31명의 파견 직원을 해고했습니다. 그러나 OpenAI는 회사 전체에서 계속 채용하고 있습니다.
또한 스크린샷에는 "고급 인공 지능 데이터 트레이너"로 알려진 Invisible Technologies의 파견 직원 수백 명이 OpenAI와 협력하여 OpenAI가 GPT 챗봇을 교육하는 데 도움을 주고 있음을 보여줍니다. 한 파견 직원은 회사의 AI 데이터 트레이너가 모델의 코딩 기술 개선, 창의적인 글쓰기 능력 강화, 특정 주제에 대한 응답 거부 훈련을 담당한다고 말했습니다. 파견 직원은 비밀 유지 계약 때문에 익명을 요구했지만 소식통은 그의 신원과 직업을 확인했습니다.
Invisible Technologies 운영 담당 부사장 Kamron Palizban은 3월 전체 회의에서 해고에 대해 연설했습니다. 그는 유출된 회의 녹음에서 OpenAI가 비즈니스 요구 사항의 변화로 인해 파견 직원 수를 줄이기를 희망한다고 말했습니다. Parizban은 또한 회의에서 해고된 파견 근로자 중 상당수가 OpenAI에 대한 충분한 투자 수익을 제공하지 못하는 프로젝트에 참여하고 있다고 말했습니다.
OpenAI로 파견근로자 수 대폭 감소
Invisible Technologies와 OpenAI의 관계를 통해 ChatGPT 제조사의 데이터 트레이닝을 엿볼 수 있습니다. 대부분의 경우 OpenAI는 이러한 교육을 비밀로 유지했습니다.
OpenAI와 Invisible Technologies의 계약 조정은 전자가 6개월 연속 직원 수를 늘렸다는 보고에 따른 것입니다. 이 문제에 정통한 소식통에 따르면 OpenAI는 올해 1월 현재 동유럽과 라틴 아메리카에서 약 1,000명의 데이터 주석 파견 직원을 고용했다고 합니다.
Invisible Technologies가 해고되기 불과 두 달 전에 Microsoft는 OpenAI에 100억 달러를 투자했습니다. 그러나 Invisible Technologies가 OpenAI와 협력하는 유일한 아웃소싱 회사는 아닙니다.
2022년 2월, 역시 샌프란시스코에 본사를 둔 아웃소싱 회사인 Sama는 케냐의 데이터 라벨링 직원이 성적 학대, 증오심 표현, 폭력 등 유해한 콘텐츠를 검열하고 있다는 사실을 알고 영업을 종료했다고 Time과의 조사에서 밝혀졌습니다. 오픈AI.
OpenAI 대변인은 TIME에 보낸 성명에서 다음과 같이 설명했습니다. “유해한 텍스트와 이미지를 분류하고 필터링하는 것은 훈련 데이터에 포함된 폭력적이고 포르노적인 콘텐츠의 양을 최소화하고 유해한 콘텐츠를 탐지할 수 있는 도구를 만드는 데 필요한 단계입니다. ”
AI 트레이너의 업무
Invisible Technologies의 파견 직원에 따르면 AI 트레이너의 가장 기본적인 책임에는 AI와 사용자 간의 대화를 조사하여 잠재적인 불법성을 식별하는 것이 포함됩니다. 개인정보를 침해하거나 공격적이거나 오류가 가득한 메시지입니다. 인터뷰에 응한 파견근로자들은 자신의 일상을 이렇게 설명했다.
교대근무를 시작한 후, 먼저 내부 업무 브라우저를 열어 팀의 업무 목록을 본다. "탐색이 비활성화된 동안 임의의 주제에 대해 대화하기"와 같은 작업을 클릭한 다음 메시지 상자에 쿼리를 입력할 수 있습니다.
쿼리를 제출하면 OpenAI 모델은 4개의 응답을 생성합니다. 파견 직원은 드롭다운 메뉴를 열고 사실 오류, 철자 또는 문법 오류, 괴롭힘 등 존재하는 오류 유형을 선택하여 각 응답을 평가합니다. 그런 다음 파견 직원은 오류의 심각도를 1부터 7까지 평가했으며, 7은 "기본적으로 완벽한" 답변을 나타냅니다.
다음으로 파견근무자는 완벽한 답변을 작성하여 제출해야 작업이 완료됩니다. 파견 직원은 결과가 OpenAI와 Invisible Technologies의 품질 검사관에게 전송될 것이라고 말했습니다. 각 후속 작업에 대해 이 프로세스를 반복해야 합니다.
Invisible Technologies의 운영 담당 부사장인 Camren Parizban은 컨퍼런스 중 OpenAI에 대해 다음과 같이 말했습니다. "그들은 그들이 어디로 가고 있는지 더 명확하게 알 수 있는 단계에 있습니다."
Invisible Technologies 파트너이자 운영 관리자 Grace Matelich는 녹화된 회의에서 회사가 완료된 작업의 '품질' 및 '처리량'과 같은 성과 지표를 기준으로 실적이 저조한 파견 직원을 해고했다고 말했습니다.
Mattedge는 실적이 저조한 파견 직원과 고용되었지만 "인증 기준을 충족"하지 못한 직원은 해고되었지만 일부는 다른 OpenAI 팀으로 이동하도록 선택할 수 있다고 말했습니다. 그는 또한 "오늘도 당신이 여기에 있다면 그것은 당신이 임무를 잘 완수할 수 있는 능력을 믿기 때문이라는 것을 알아줬으면 좋겠다"고 말했다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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