"ChatGPT"是一種由OpenAI開發(fā)的語言生成模型,其主要用于自然語言處理(NLP)任務,如問答、對話生成等。它是一種通過學習大量文本來生成新的文本的模型。ChatGPT的名稱源于“Chat Generative Pretrained Transformer”的縮寫,描述了該模型的基本特征。
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ChatGPT是基于Transformer算法的,這是一種用于序列到序列(seq2seq)任務的深度學習技術。Transformer算法通過注意力機制(attention mechanism)來捕捉輸入序列中的相關性,并使用多層的全連接神經網絡來生成輸出序列。
ChatGPT是預訓練(pretrained)模型,這意味著它已經在大量的文本數(shù)據上進行了訓練,以了解語言語法和語義。因此,ChatGPT可以快速識別語言模式并生成相應的回答。它是一種在許多NLP任務中非常有效的模型,并且可以通過微調(finetuning)調整以適應特定任務的需求。
貓老一
ChatGPT是一個原型人工智能聊天機器人,專注于可用性和對話。
ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美國OpenAI研發(fā)的聊天機器人程序?,于2022年11月30日發(fā)布。
它擁有語言理解和文本生成能力,尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓練模型,這些語料庫包含了真實世界中的對話,使得ChatGPT具備上知天文下知地理,還能根據聊天的上下文進行互動的能力,做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。
ChatGPT不單是聊天機器人,還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。
ChatGPT受到關注的重要原因是引入新技術RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback,即基于人類反饋的強化學習)。RLHF 解決了生成模型的一個核心問題,即如何讓人工智能模型的產出和人類的常識、認知、需求、價值觀保持一致。
ChatGPT是AIGC(AI- Generated Content,人工智能生成內容)技術進展的成果,該模型能夠促進利用人工智能進行內容創(chuàng)作、提升內容生產效率與豐富度。
ChatGPT是OpenAI開發(fā)的大型預訓練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體,經過訓練可以在對話中生成類似人類的文本響應。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架構,這是一種使用自注意力機制處理輸入數(shù)據的深度神經網絡。Transformer架構廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進行對話的聊天機器人。這對客戶服務很有用,因為它提供了有用的信息或只是為了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事項:
支持中文和英文,都可以問,它不是Siri這種機器人,他是一種生產力的工具,要把它當作真實的人來對話,可以讓它改進,支持上下文多輪對話,放心大膽的問,每次回答的字數(shù)有應該有限制,可以使用“繼續(xù)問”等來追問,它會繼續(xù)寫。
AI屆已經進入新的范式,學會提問題會越來越重要
chatgpt是Generative Pretrained Transformer for Chatting的縮寫。
Generative Pre-trained Transformer生成型預訓練變換模型。
GPT是”Generative Pre-trained Transformer“生成型預訓練變換模型的縮寫,目的是為了使用深度學習生成人類可以理解的自然語言。目前我們討論的GPT一般指的是GPT-3,顯而易見,在之前還有GPT-2和GPT。
GPT-3是由人工智能公司OpenAI訓練與開發(fā),該模型設計基于谷歌開發(fā)的變換語言模型。GPT-3的神經網絡包含1750億個參數(shù),為有史以來參數(shù)最多的神經網絡模型。OpenAI于2020年5月發(fā)表GPT-3的論文,微軟在2020年9月22日宣布取得了GPT-3的獨家授權。
ChatGPT: 為對話而優(yōu)化的語言模型。
按照OpenAI官方的說法“我們已經訓練了一個名為 ChatGPT 的模型,它以對話的方式進行交互。對話模式使 ChatGPT 能夠回答連續(xù)的問題、承認錯誤、質疑不正確的前提并拒絕不恰當?shù)恼埱蟆?/p>
ChatGPT 是InstructGPT的兄弟模型,InstructGPT模型被訓練為遵循對話中的指令并提供詳細的響應?!?/p>
聊天機器人ChatGPT。
ChatGPT是基于GPT3.5優(yōu)化的一個模型,可以理解為是一個通用聊天機器人。根據 OpenAI 的說法,GPT-3.5通過吸收大量來自網絡的內容,包括成千上萬的維基百科條目、社交媒體帖子和新聞文章,來學習句子、單詞和部分單詞之間的關系。