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2023-06-28 05:29:05
ChatGPT是一个由OpenAI开发的对话型AI系统,它能够听取、学习和挑战用户的输入。它是基于OpenAI的GPT-3.5和GPT-4系列的大型语言模型(LLMs)构建的,这些模型可以理解和生成类似于人类的文本,因为它们已经在海量的数据上进行了训练。例如,ChatGPT最初的GPT-3.5模型是在来自互联网的570GB的文本数据上进行了训练,这些数据包括了书籍、文章、网站甚至社交媒体等。
ChatGPT不仅可以与用户进行一般的对话,还可以根据用户的输入生成各种类型的文本,如电子邮件、论文、诗歌、说唱、购物清单、信件等。此外,ChatGPT还擅长于STEM领域,可以编写和调试代码,甚至解决复杂的数学方程。
ChatGPT于2022年11月30日作为一个原型发布,并因其详细的回答和在多个知识领域的表现而引起了关注。ChatGPT是一个值得学习和使用的AI系统,因为它具有以下几个特点:
ChatGPT的基本原理是基于OpenAI的GPT-3.5和GPT-4系列的大型语言模型(LLMs)的。这些模型是使用了深度神经网络和自注意力机制的变换器(Transformer)架构,可以从大量的文本数据中学习语言的统计结构和规律,从而实现对文本的理解和生成。ChatGPT的数据来源主要是互联网上的各种文本,包括了书籍、文章、网站、社交媒体等。
这些数据被预处理成一系列的标记(token),并被分割成固定长度的序列。这些序列被用来训练模型,使得模型能够根据给定的上下文预测下一个标记,从而学习语言的概率分布。ChatGPT的训练方法分为两个阶段:预训练和微调。预训练是指使用大规模的无标注数据来训练模型,使得模型能够学习通用的语言知识和能力。微调是指使用特定领域或任务的有标注数据来进一步优化模型,使得模型能够适应特定的目标和场景。
ChatGPT在预训练阶段使用了自回归(autoregressive)语言建模作为目标函数,即最大化给定上下文条件下下一个标记出现的概率。这个目标函数使得模型能够生成流畅和自然的文本,但也导致了一些问题,如重复、冗长、不一致等。ChatGPT在微调阶段使用了两种方法:监督学习(supervisedlearning)和强化学习(reinforcementlearning)。
监督学习是指使用人类教练提供的对话数据来训练模型,使得模型能够学习如何与人类进行有效和友好的交流。强化学习是指使用人类教练提供的反馈来训练模型,使得模型能够根据不同情境调整自己的行为和策略。ChatGPT在强化学习阶段使用了一种特殊的技术,叫做人类反馈强化学习(reinforcementlearningfromhumanfeedback,RLHF)。这种技术是指使用人类教练对模型生成的回答进行评分或排名,从而构建一个奖励模型(rewardmodel),用于指导模型进行进一步的优化。这种技术可以使得模型更加符合人类的价值观和期望,同时也可以减少有害、不真实或有偏见的输出。
ChatGPT的评估指标包括了准确性(accuracy)、流畅性(fluency)、相关性(relevance)、全面性(comprehensiveness)、安全性(safety)等。这些指标可以通过不同的方法来测量,如自动评估、人工评估、对比评估等。
ChatGPT与其他对话型AI系统的区别和优势主要体现在以下几个方面:
目前国内用户使用ChatGPT的限制比较多,即便是科学上网仍有诸多限制导致无法便捷的使用ChatGPT(例如需要美国的电话号码进行注册;收费较贵,需注册信用卡等),以下介绍集中比较便捷的使用ChatGPT以及类似ChatGPT的AI的方法:
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