Az OpenAl cég nemrég adott ki egy ChatGPT verzió nyílt forráskódban. Ez a verzió általános fajként mutatja be magát, képes ellátni az eredeti szöveggenerátor összes funkcióját. A kiadott verzió azonban képzést igényel, ami a legtöbb ember számára nem megfizethető.
A ChatGPT szöveggenerátor
többet látni
Figyelmeztetés: EZ a mérgező növény egy fiatal férfit kórházba juttatott
A Google mesterséges intelligencia eszközt fejleszt, hogy segítse az újságírókat…
A ChatGPT nem más, mint egy chatbot eszköz, amely a mesterséges intelligencia révén párbeszédekre specializálódott. Az eszközt Philip Wang hozta létre, és a nyelvezetet igazította a technika modelljének egyesülésével felügyelt és megerősített tanulás emberi visszajelzéssel (RLHF) és a Google által használt modellel, Tenyér.
Az eszköz nyílt forráskódú változata 2022 végén jelent meg. A verzió egy általános faj, ezért a ChatGPT funkcióit is elláthatja hivatalos, például e-mail piszkozatok, számítógépes kódjavaslatok és szövegek akadémikusok.
A ChatGPT kiadott verziója
Két technika, az RLHF és a PaLM kombinálásakor a modellnek képzésre van szüksége, ami sajnos az általános verzióban nem érkezik meg. Ezért mindenkinek, aki ragaszkodik ehhez a nyílt kódhoz, saját számítógépén kell kiképeznie a mesterséges intelligenciát.
A nagy probléma az, hogy ehhez egy nagyon erős Hardverre van szükség, elvégre a képzéshez a mesterséges intelligencia és az érkező kérések feldolgozása azonban nem mindenkinek való.
Hogyan lehet kiképezni ezt a mesterséges intelligenciát?
A sablon a ChatGPT majdnem egyenrangú változata, amely egy szóeszköz, és mint ilyen, annak lennie kell számos példát mutattak be, például bejegyzéseket a közösségi hálózatokon, közzétett híreket és e-könyveket típusok.
Ezenkívül a rendszerben alkalmazott technika, az RLHF, nagy számú választ kínál minden egyes emberi felszólításra, ami azt jelenti, hogy a Az emberek nélkülözhetetlenek a válaszok egyfajta Rangsorba sorolásának folyamatában, hogy a rendszer megtanulja a legjobb módszert válaszolni.
Mindez nagyon drága, ezért nem mindenki kaphatja meg. Egy cég számításai szerint egy 1,5 milliárd paraméterrel rendelkező modell betanítása akár 1,6 millió dollárba kerül. Egy igazán jó rendszer létrehozásához pedig ennél jóval több kell, a Google PaLM modellje például mintegy 540 milliárd paramétert használt.
