Rumah Peranti teknologi AI Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?

Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?

Apr 12, 2023 pm 06:19 PM
AI chatgpt model bahasa

Artikel ini dicetak semula daripada akaun awam WeChat "Hidup dalam Era Maklumat" Pengarang hidup dalam era maklumat. Untuk mencetak semula artikel ini, sila hubungi akaun awam Living in the Information Age.

Dalam beberapa hari yang lalu, perkara paling hangat dalam bidang kecerdasan buatan ialah ChatGPT, chatbot yang dibangunkan oleh OpenAI.

ChatGPT ialah model bahasa pra-latihan berskala besar yang boleh menjana respons teks seperti manusia dalam perbualan. Algoritmanya adalah berdasarkan seni bina Transformer yang paling popular, iaitu rangkaian saraf dalam yang menggunakan mekanisme perhatian diri untuk memproses data input. Ia digunakan secara meluas dalam pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi. ChatGPT dilatih pada sejumlah besar set data dialog teks dan menggunakan mekanisme perhatian diri untuk mempelajari corak dan struktur dialog seperti manusia. Ini menjadikan jawapannya sangat hampir dengan jawapan orang sebenar. Sesetengah orang berpendapat bahawa ChatGPT boleh menggantikan enjin carian sepenuhnya.

Dalam artikel sains popular DeFi pengarang Zhihu "Sains Popular: Apakah ChatGPT?" 》Diperkenalkan ChatGPT. Seperti yang ditunjukkan dalam gambar:

Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?

Tetapi pada penghujung artikel, penulis memberikan semua orang telur paskah, menunjukkan bahawa artikel ini sendiri telah ditulis oleh ChatGPT sendiri. Sebagai contoh, dalam bahagian "Pengenalan kepada ChatGPT" dalam gambar di atas, penulis bertanya kepada ChatGPT: Apakah itu ChatGPT? Jawapan yang saya dapat kemudian, sama dengan bahagian "Algoritma", adalah jawapan yang penulis dapat selepas bertanya "Apakah algoritma di sebalik ChatGPT?"

Daripada artikel itu, kita dapat melihat bahawa dalam jawapan ChatGPT dalam senario ini, hampir sukar untuk mengetahui sama ada ia adalah robot yang menjawab. Tidak hairanlah ramai yang kagum dengan persembahannya.

Namun, sekumpulan orang lain tidak berpuas hati dengan prestasi ChatGPT. Sebagai contoh, komuniti pengaturcara terkenal Stackoverflow mengeluarkan peraturan sementara pada 4 Disember: dilarang menggunakan kandungan yang dijana oleh ChatGPT untuk menjawab soalan mengenai Stackoverflow. Sebabnya ialah kadar ketepatan kandungan yang dijana adalah sangat rendah, dan kandungan jahat ini berbahaya kepada keseluruhan tapak web dan pengguna yang mencari jawapan yang betul. Masalah utama di sini ialah kerana ambang untuk menggunakan ChatGPT adalah sangat rendah, ramai orang telah menggunakan ChatGPT untuk menjawab soalan yang dibangkitkan oleh orang lain dalam beberapa hari kebelakangan ini, bagaimanapun, disebabkan oleh kekurangan pengetahuan profesional mereka sendiri, mereka tidak mempunyai keupayaan untuk sahkan sama ada jawapan yang dijana oleh ChatGPT adalah betul. Banyak jawapan yang tidak bernilai malah mengelirukan telah dihasilkan.

Yang lain mencuba beberapa soalan pelajar sekolah rendah, tetapi jawapan ChatGPT tidak memuaskan. Contohnya:

Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?

Di sebalik jawapan yang tidak memuaskan kepada soalan mudah ini terletak pemikiran mendalam kami tentang pembangunan bidang kecerdasan buatan.

Dalam bidang pembelajaran mendalam, penyelidik sering berkata: Jika anda menyeksa data pada tahap tertentu, ia akan mengaku segala-galanya.

Ini adalah sejenis penolakan diri Bidang kecerdasan buatan semasa masih bergantung terutamanya pada sejumlah besar data latihan untuk melatih model. Oleh itu, ini pasti akan membawa kepada soalan: Bagaimana jika suatu hari nanti, selepas model super dilatih menggunakan set data terbesar di dunia, ia masih tidak dapat memperoleh hasil yang cukup baik? Lagipun, orang biasa tidak perlu mempelajari semua pengetahuan di dunia untuk mempunyai kebolehan pembelajaran dan penilaian mereka sendiri.

Selain itu, adakah data yang dilatih dengan semua data sebenar akan lebih baik daripada model yang dilatih dengan beberapa data sebenar? Pertimbangkan bahawa sesetengah data sebenar mempunyai jawapan yang bertentangan sepenuhnya kepada soalan yang sama. Sama seperti selalu ada orang yang berbeza bertengkar tentang isu yang sama. Set latihan ini pasti mempunyai kesan ke atas hasil latihan rangkaian saraf.

Mungkin, kejayaan sebenar dalam kecerdasan buatan perlu menunggu kejayaan dalam sains asas. Ia seperti persamaan Maxwell membawa orang ke era penghantaran isyarat tanpa wayar. Dalam ruang di mana kita bergaul siang dan malam, mungkin ada rahsia yang lebih mendalam tersembunyi, menunggu orang ramai untuk mengetahui.

Atas ialah kandungan terperinci Di sebalik populariti ChatGPT, di manakah hala tuju masa depan pembangunan kecerdasan buatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

ChatGPT kini membenarkan pengguna percuma menjana imej dengan menggunakan DALL-E 3 dengan had harian ChatGPT kini membenarkan pengguna percuma menjana imej dengan menggunakan DALL-E 3 dengan had harian Aug 09, 2024 pm 09:37 PM

DALL-E 3 telah diperkenalkan secara rasmi pada September 2023 sebagai model yang jauh lebih baik daripada pendahulunya. Ia dianggap sebagai salah satu penjana imej AI terbaik setakat ini, mampu mencipta imej dengan perincian yang rumit. Walau bagaimanapun, semasa pelancaran, ia adalah tidak termasuk

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

SearchGPT: Open AI mengambil alih Google dengan enjin carian AInya sendiri SearchGPT: Open AI mengambil alih Google dengan enjin carian AInya sendiri Jul 30, 2024 am 09:58 AM

Open AI akhirnya membuat cariannya. Syarikat San Francisco baru-baru ini telah mengumumkan alat AI baharu dengan keupayaan carian. Pertama kali dilaporkan oleh The Information pada Februari tahun ini, alat baharu ini dipanggil SearchGPT dan menampilkan c

See all articles