电子发烧友网报道(文/李弯弯)日前,由OpenAI训练的大规模语言模型ChatGPT上线。ChatGPT背后的算法基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。
ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人,由ChatGPT构建的对话机器人,可以高质量的回答用户的提问,能够写小说,编写程序。不仅能够为用户提供有用的信息还很好玩,因此迅速出圈。据称,ChatGPT的用户数量已经突破100万。
什么是ChatGPT
OpenAI是2015年在美国成立的一家人工智能研究机构,由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等创立。后来马斯克退出,微软在2019年向OpenAI投资10亿美元。
OpenAI分别在2018年、2019年和2020年相继推出语言模型GPT-1、GPT-2和GPT-3。其中GPT-3在2020年6月上线的时候引起很大关注,被认为是史上最强大的AI模型语言模型,参数量达到1750亿。
相比GPT-3而言,今年初,OpenAI 采用对齐研究(alignment research),训练出更真实、更无害,而且更好地遵循用户意图的语言模型InstructGPT,被认为是GPT-3.5版本。
OpenAI此次上线的ChatGPT,其训练方法和InstructGPT大体一样,只是在使用的数据集上有微小差别。首先,通过有监督学习训练出初始模型:人类AI培训员分别作为使用者和AI助手,模拟用户和AI的对话。在这个过程中,人类AI培训员能够访问机器编写的建议来帮助他们生成恰当的回复。
为了创建出强化学习所需要的奖励机制,OpenAI将数个机器生成的回复进行对比,并按照回复质量由高到低进行排序。训练团队选取了人类AI培训员与机器的对话后,从中随机挑选一条机器编写的信息,和几条替代选项放在一起,让人类AI培训员进行排序。通过这种近端策略优化方法,可以筛选出最让人满意的模型,多次迭代后便训练出了现在的版本。
ChatGPT有多强大
相比之下,ChatGPT比GPT-3更强。GPT-3只预测任何给定的单词串之后的文本,而ChatGPT则试图以一种更像人类的方式与用户发生互动。ChatGPT的互动非常流畅,并且有能力参与各种主题,与几年前才面世的聊天机器人相比,有巨大改进。
ChatGPT到底有多强大,由其构建的聊天机器人,交互界面简洁,只有一个输入框,AI将根据输入内容进行回复,并允许在一个语境下持续聊天。从用户的使用情况来看,无论是让它写首押韵的诗、检查代码的bug、回答科学问题,它都能随机给出令人满意的答案。
比如,知识讲解。
比如,写小说。
有人用《老友记》等喜剧演员为角色,让它写一些肥皂剧对白,它可以写得惟妙惟肖。解释极其专业的科学概念也不在话下。它甚至可以写一些基本的学术文章。
总之,ChatGPT可以回答基本的、甚至无聊的琐碎问题,也可以解释专业的知识。这让许多人认为,像这样的人工智能系统有一天会取代搜索引擎。聊天机器人是根据从网上收集到的信息进行训练的。因此,如果能准确地呈现这些信息,并以更流畅和对话的语调来进行反馈,这将代表着传统搜索的巨大进步。
ChatGPT也存在问题
虽然很多用户对ChatGPT的功能印象深刻,然而也有人注意到,它容易产生看似合理但错误的回答。比如,让ChatGPT写一个公众人物的传记,它很可能插入错误的人物生平。让它为特定功能编写程序,它也许会生成看起来可信但最终不正确的代码。
普林斯顿大学计算机科学教授Arvind Narayanan在推特上指出,人们对使用ChatGPT学习感到兴奋。不过,除非你已经知道答案,否则你无法判断它什么时候是错的。他说:“我尝试了一些基本的信息安全问题。在大多数情况下,答案听起来似乎有理,但实际上漏洞百出。”
近日,编程问答网站Stack Overflow暂时禁止用户分享ChatGPT生成的回复。原因是,Stack Overflow认为,ChatGPT很容易与用户互动,且可以快速生成大量回答,这让网站充斥着许多第一眼看起来是正确的答案,但在仔细检查后就能发现其中的错误。
OpenAI也坦诚地表示,由于ChatGPT的知识只来自训练数据中的统计规律,而不是任何类似人类对世界复杂和抽象系统的理解,因此该系统可能偶尔会产生不正确或误导性的信息,并产生攻击性或有偏见的内容。
ChatGPT频出的错误是人工智能文本生成模型的几个众所周知的缺点之一。这些系统通过分析从网上抓取的大量文本来训练机器人。人工智能在这些数据中寻找统计规律,并利用这些规律来预测给定的句子中,接下来应该出现什么单词。然而,这意味着他们缺乏世界上许多系统运行的硬编码规则,导致他们倾向于产生“流利的废话”。
小结
不可否认的是,OpenAI训练的ChatGPT确实非常强大,可以回答无聊的问题,也能解释专业的科学问题,可以写小说,也可以编写程序。然而确实也还存在问题,对2021年之后的世界认知有限,对某些特定人群的问题知之甚少,写的人物传记不准确等。目前来说,将其作为新一代的搜索引擎还存在风险。不过ChatGPT的上线也展示出了人工智能的更多可能。
ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人,由ChatGPT构建的对话机器人,可以高质量的回答用户的提问,能够写小说,编写程序。不仅能够为用户提供有用的信息还很好玩,因此迅速出圈。据称,ChatGPT的用户数量已经突破100万。
什么是ChatGPT
OpenAI是2015年在美国成立的一家人工智能研究机构,由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等创立。后来马斯克退出,微软在2019年向OpenAI投资10亿美元。
OpenAI分别在2018年、2019年和2020年相继推出语言模型GPT-1、GPT-2和GPT-3。其中GPT-3在2020年6月上线的时候引起很大关注,被认为是史上最强大的AI模型语言模型,参数量达到1750亿。
相比GPT-3而言,今年初,OpenAI 采用对齐研究(alignment research),训练出更真实、更无害,而且更好地遵循用户意图的语言模型InstructGPT,被认为是GPT-3.5版本。
OpenAI此次上线的ChatGPT,其训练方法和InstructGPT大体一样,只是在使用的数据集上有微小差别。首先,通过有监督学习训练出初始模型:人类AI培训员分别作为使用者和AI助手,模拟用户和AI的对话。在这个过程中,人类AI培训员能够访问机器编写的建议来帮助他们生成恰当的回复。
为了创建出强化学习所需要的奖励机制,OpenAI将数个机器生成的回复进行对比,并按照回复质量由高到低进行排序。训练团队选取了人类AI培训员与机器的对话后,从中随机挑选一条机器编写的信息,和几条替代选项放在一起,让人类AI培训员进行排序。通过这种近端策略优化方法,可以筛选出最让人满意的模型,多次迭代后便训练出了现在的版本。
ChatGPT有多强大
相比之下,ChatGPT比GPT-3更强。GPT-3只预测任何给定的单词串之后的文本,而ChatGPT则试图以一种更像人类的方式与用户发生互动。ChatGPT的互动非常流畅,并且有能力参与各种主题,与几年前才面世的聊天机器人相比,有巨大改进。
ChatGPT到底有多强大,由其构建的聊天机器人,交互界面简洁,只有一个输入框,AI将根据输入内容进行回复,并允许在一个语境下持续聊天。从用户的使用情况来看,无论是让它写首押韵的诗、检查代码的bug、回答科学问题,它都能随机给出令人满意的答案。
比如,知识讲解。
比如,写小说。
有人用《老友记》等喜剧演员为角色,让它写一些肥皂剧对白,它可以写得惟妙惟肖。解释极其专业的科学概念也不在话下。它甚至可以写一些基本的学术文章。
总之,ChatGPT可以回答基本的、甚至无聊的琐碎问题,也可以解释专业的知识。这让许多人认为,像这样的人工智能系统有一天会取代搜索引擎。聊天机器人是根据从网上收集到的信息进行训练的。因此,如果能准确地呈现这些信息,并以更流畅和对话的语调来进行反馈,这将代表着传统搜索的巨大进步。
ChatGPT也存在问题
虽然很多用户对ChatGPT的功能印象深刻,然而也有人注意到,它容易产生看似合理但错误的回答。比如,让ChatGPT写一个公众人物的传记,它很可能插入错误的人物生平。让它为特定功能编写程序,它也许会生成看起来可信但最终不正确的代码。
普林斯顿大学计算机科学教授Arvind Narayanan在推特上指出,人们对使用ChatGPT学习感到兴奋。不过,除非你已经知道答案,否则你无法判断它什么时候是错的。他说:“我尝试了一些基本的信息安全问题。在大多数情况下,答案听起来似乎有理,但实际上漏洞百出。”
近日,编程问答网站Stack Overflow暂时禁止用户分享ChatGPT生成的回复。原因是,Stack Overflow认为,ChatGPT很容易与用户互动,且可以快速生成大量回答,这让网站充斥着许多第一眼看起来是正确的答案,但在仔细检查后就能发现其中的错误。
OpenAI也坦诚地表示,由于ChatGPT的知识只来自训练数据中的统计规律,而不是任何类似人类对世界复杂和抽象系统的理解,因此该系统可能偶尔会产生不正确或误导性的信息,并产生攻击性或有偏见的内容。
ChatGPT频出的错误是人工智能文本生成模型的几个众所周知的缺点之一。这些系统通过分析从网上抓取的大量文本来训练机器人。人工智能在这些数据中寻找统计规律,并利用这些规律来预测给定的句子中,接下来应该出现什么单词。然而,这意味着他们缺乏世界上许多系统运行的硬编码规则,导致他们倾向于产生“流利的废话”。
小结
不可否认的是,OpenAI训练的ChatGPT确实非常强大,可以回答无聊的问题,也能解释专业的科学问题,可以写小说,也可以编写程序。然而确实也还存在问题,对2021年之后的世界认知有限,对某些特定人群的问题知之甚少,写的人物传记不准确等。目前来说,将其作为新一代的搜索引擎还存在风险。不过ChatGPT的上线也展示出了人工智能的更多可能。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。
举报投诉
发布评论请先 登录
相关推荐
传统电子表格Excel和Teable多维表格数据库的区别?
传统Excel是一款功能强大的电子表格软件,它的数据处理 分析以及图表制作等功能给工作带来了很多便利,但也有自身的局限性,本文介绍的多维表格Teable数据库将在传统电子表格Excel
直流输电的优势与局限性
直流输电的优势 直流输电技术在现代电力系统中扮演着不可或缺的角色,其独特的优势使得远距离、大容量的电力传输成为可能。与交流输电相比,直流输电展现出一系列显著的优点。 首先,直流输电不存在交流输电中的稳定问题。当使用直流线路连接两个交流系统时,由于直流线路无电抗特性,因此不会引发两端交流发电机需同步运行的稳定性问题。这一点对于远距离、大容量的电力传输至关重要,确保了电力系统的稳定与可靠。 其次,高压直流输
微通道反应器目前的局限性
,可以实现物料的瞬间均匀混合和高效的传热,因此许多在常规反应器中无法实现的反应都可以微反应器中实现。 从结构特点上来说,目前微通道反应器应用与局限性如下 1. 反应本身速度很快,但受制于传递过程的,整体反应速度偏
打破系统局限性:来自de next-TGU8-EZBOX的能量释放
在denext-TUG8创造性地突破了板卡空间的局限后,现在denext-TUG8-EZBOX正在颠覆整个系统领域。作为denext系列中的首款系统级产品,denext-TUG8-EZBOX是全球
OpenAI 深夜抛出王炸 “ChatGPT- 4o”, “她” 来了
当地时间5月13日OpenAI推出ChatGPT-4o,代表了人工智能向前迈出的一大步。在GPT-4turbo的强大基础上,这种迭代拥有显著的改进。在发布会的演示中,OpenAI展示该模型的高级
发表于 05-27 15:43
FPGA的优势及潜在局限性介绍
了解FPGA器件何时适合实现所需的系统功能是理解FPGA技术的关键要素。设计团队明白FPGA技术并不适用于每一个设计或应用程序。
发表于 04-16 10:36
•1242次阅读
ChatGPT答非所问胡言乱语,官方回应:已修复该问题
知名生成式人工智能平台ChatGPT在数小时内出现功能异常,为用户提供了一系列离奇的、不连贯的回应。这一现象迅速引起了公众和业界的关注,突显了当前人工智能系统,尤其是大型语言模型在应对复杂问题时的局限性。
高光谱成像技术如何改善现有遥感技术的局限性?
随着科技的不断进步,遥感技术在地球观测、资源管理、环境监测等领域中发挥着日益重要的作用。然而,传统的遥感技术在分辨率、准确性和信息获取能力等方面存在一定的局限性。为了克服这些局限性,高光谱成像技术
【国产FPGA+OMAPL138开发板体验】(原创)6.FPGA连接ChatGPT 4
OMAP-L138(定点/浮点DSP C674x+ARM9)+ FPGA处理器的开发板。
编写一个用于FPGA访问ChatGPT 4的程序代码是一个相当复杂的任务,涉及到硬件设计、网络通信、数据处理等多个
发表于 02-14 21:58
超导材料在输电领域的应用前景、优势和局限性
超导材料适合作为输电导线的潜力一直备受瞩目。与传统的金属材料相比,超导材料具有低电阻和高电流载流能力的独特优势。本文将深入探讨超导材料在输电领域的应用前景、优势和局限性。 在高科技时代,全球对电能
labview编写程序的一般步骤
LabVIEW是一种非常强大的图形化编程工具,它可用于控制、测量、测试和监控应用。编写LabVIEW程序的一般步骤包括以下几个方面: 程序需求分析:在开始
proteus在哪里编写程序
Proteus是一种电路设计软件,用于模拟和开发电子电路。它允许工程师在虚拟环境中设计、测试和验证电路的性能。Proteus提供了一个图形用户界面,使用户能够以交互方式设计和调试电路。该软件提供了
碳化硅二极管的优点和局限性分析
碳化硅二极管的优点和局限性分析 碳化硅(SiC)二极管是一种新型半导体材料,在高频电源电子装置中得到了广泛应用。与传统的硅(Si)材料相比,碳化硅二极管具有许多优点和局限性。下面是对碳化硅二极管
评论