Kelemahan ChatGPT untuk sistem AI perbualan gred pengeluaran
Penterjemah |. Bugatti
Pengulas |. tentang cara orang harus berinteraksi dengan kecerdasan buatan (AI) ini. Dalam banyak cara, ChatGPT ialah versi yang dinaik taraf daripada pendahulunya, GPT-3.5, tetapi ia masih cenderung untuk menipu. Pakar mengatakan bahawa untuk aplikasi peringkat pengeluaran, pembangun AI boleh mempertimbangkan untuk menggabungkan ChatGPT dengan alat lain untuk penyelesaian yang lengkap.
ChatGPT dan GPT-3.5 dibangunkan oleh OpenAI dan dilatih pada Microsoft Azure Kedua-duanya adalah sistem AI perbualan berdasarkan model bahasa yang besar, tetapi terdapat perbezaan yang ketara.Pertama sekali, Generative Pre-training Transformer (GPT) 3.5 keluar lebih awal daripada ChatGPT, dan rangkaian neuralnya mempunyai lebih banyak lapisan daripada ChatGPT. GPT-3.5 telah dibangunkan sebagai model bahasa tujuan umum yang boleh mengendalikan banyak tugas, termasuk menterjemah bahasa, meringkaskan teks dan menjawab soalan. OpenAI menyediakan satu set antara muka API untuk GPT-3.5, yang menyediakan pembangun dengan cara yang lebih cekap untuk mengakses fungsinya.
ChatGPT adalah berdasarkan GPT-3.5 dan dibangunkan secara khusus sebagai chatbot ("ejen perbualan" ialah istilah yang diutamakan oleh industri). Satu faktor yang mengehadkan ialah ChatGPT hanya mempunyai antara muka teks dan tiada API. ChatGPT dilatih pada set teks perbualan yang besar, membolehkannya menjalankan perbualan dengan lebih baik daripada GPT-3.5 dan model generatif lain. Respons dijana lebih pantas daripada GPT-3.5, dan responsnya lebih tepat.
Walau bagaimanapun, kedua-dua model sering dibuat-buat, atau seperti yang dipanggil oleh industri, "halusinasi." Kadar halusinasi ChatGPT adalah antara 15% dan 21%. Pada masa yang sama, kadar halusinasi GPT-3.5 meningkat daripada sekitar 20% kepada 41%, jadi ChatGPT telah bertambah baik dalam hal ini.
Syarikat Silicon Valley Moveworks menggunakan model bahasa dan teknik pembelajaran mesin lain pada platform perbualan AInya, yang digunakan oleh syarikat dalam banyak industri. Jiang Chen, pengasas dan naib presiden pembelajaran mesin syarikat, berkata walaupun ia sering dibuat (masalah biasa dengan semua model bahasa), ChatGPT ialah peningkatan besar berbanding model AI sebelumnya.
Chen berkata: "ChatGPT benar-benar mengagumkan dan mengejutkan orang ramai Chen ialah bekas jurutera Google yang pakar dalam membangunkan enjin carian gergasi teknologi dengan nama yang sama." "Keupayaan penaakulannya mungkin mengejutkan ramai pengamal pembelajaran mesin."
Moveworks menggunakan pelbagai model bahasa dan teknik lain untuk membina sistem AI tersuai untuk pelanggan. Ia telah menjadi pengguna besar BERT, model bahasa sumber terbuka oleh Google beberapa tahun lalu. Syarikat itu menggunakan GPT-3.5 dan telah mula menggunakan ChatGPT.
Walau bagaimanapun, menurut Chen, ChatGPT mempunyai hadnya apabila membina sistem AI perbualan gred pengeluaran. Terdapat pelbagai faktor yang perlu ditimbang apabila membina sistem AI perbualan tersuai menggunakan jenis teknologi ini adalah penting untuk mengetahui di mana garisan dilukis untuk membina satu yang tidak memberikan jawapan yang salah, tidak terlalu berat sebelah, dan tidak terlalu berat sebelah; 't membuat orang menunggu sistem terlalu lama.
Chen berkata bahawa ChatGPT lebih baik daripada BERT dalam menjana respons yang bermakna untuk menjawab soalan. Khususnya, ChatGPT mempunyai keupayaan "penaakulan" yang lebih berkuasa daripada BERT, yang direka untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam ayat.
Walaupun ChatGPT dan GPT-3.5 boleh memberikan jawapan yang meyakinkan untuk menjawab soalan, sifat tertutup mereka dari hujung ke hujung menghalang jurutera seperti Chen daripada melatih mereka. Ini juga mewujudkan halangan untuk menyesuaikan korpora untuk respons khusus industri (peruncit dan pengilang menggunakan perkataan yang berbeza daripada firma guaman dan kerajaan). Sifat tertutup ini juga menyukarkan untuk mengurangkan berat sebelah, katanya.
BERT cukup kecil untuk dihoskan oleh syarikat seperti Moveworks. Syarikat itu membina saluran paip data yang mengumpul data khusus untuk syarikat dan memasukkan data ke dalam model BERT untuk latihan. Kerja ini membolehkan Moveworks menggunakan tahap kawalan yang lebih tinggi ke atas produk AI perbualan akhir yang tidak boleh dilakukan dalam sistem tertutup seperti GPT-3.5 dan ChatGPT.
Chen berkata: “Timbunan pembelajaran mesin kami berlapis Kami menggunakan BERT, tetapi kami juga menggunakan algoritma pembelajaran mesin lain, yang membolehkan kami memasukkan logik khusus pelanggan dan data khusus pelanggan ke dalamnya >
Chen berkata walaupun model OpenAI jauh lebih besar dan terlatih pada korpora yang lebih besar, tidak ada cara untuk mengetahui sama ada ia sesuai untuk pelanggan tertentu. Beliau berkata: "Model (ChatGPT) telah dilatih terlebih dahulu untuk mengekod semua pengetahuan yang dimasukkan ke dalamnya. Ia tidak direka untuk melaksanakan apa-apa tugas tertentu itu sendiri. Sebab mengapa ia boleh mempercepatkan dan mencapai pertumbuhan pesat adalah disebabkan oleh fakta bahawa seni bina itu sendiri sebenarnya sangat mudah Ia adalah lapisan demi lapisan perkara yang sama, jadi anda boleh mengatakan bahawa kerana seni bina ini, anda tahu bahawa ia mempunyai keupayaan untuk belajar, tetapi anda tidak tahu. di mana ia berada. Maklumat yang dikodkan Anda tidak tahu lapisan neuron mana yang mengekod maklumat khusus yang ingin anda simpulkan, jadi ia lebih kepada kotak hitam."Chen percaya bahawa ChatGPT mungkin semakin meningkat, tetapi kegunaannya sebagai alat gred pengeluaran untuk AI perbualan mungkin agak dibesar-besarkan. Pendekatan yang lebih baik ialah memanfaatkan kekuatan berbilang model, dan bukannya memberi komitmen sepenuhnya kepada satu model tertentu, untuk lebih menyelaraskan dengan prestasi pelanggan, ketepatan, jangkaan berat sebelah dan keupayaan asas teknologi.
Dia berkata: "Strategi kami ialah menggunakan satu siri model berbeza di tempat yang berbeza. Anda boleh menggunakan model besar untuk mengajar model kecil, dan kemudian model kecil akan menjadi lebih banyak. lebih cepat. Contohnya, jika anda ingin melakukan carian bersegmen, anda harus menggunakan... beberapa jenis model BERT dan menjalankannya kerana beberapa jenis enjin carian vektor ChatGPT terlalu besar untuk ini sekarang aplikasi dunia sebenar, tetapi itu tidak bermakna ia tidak penting. Chen berkata bahawa salah satu impak berkekalan ChatGPT mungkin adalah untuk menarik perhatian pengamal dan memberi inspirasi kepada orang ramai untuk menolak sampul surat dari segi keberkesanan teknologi AI perbualan pada masa hadapan.
Dia berkata: "Saya rasa ia membuka bidang. Melihat ke hadapan, semasa kami membuka kotak hitam, saya fikir akan ada lebih banyak cara dan aplikasi yang menarik. Inilah yang kami teruja, dan kami komited untuk penyelidikan dan pembangunan dalam bidang ini ”
Tajuk asal:Kelemahan ChatGPT untuk Sistem AI Perbualan Pengeluaran. , oleh Alex Woodie
Atas ialah kandungan terperinci Kelemahan ChatGPT untuk sistem AI perbualan gred pengeluaran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

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 mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

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

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

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

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
