Uzņēmums OpenAl tikko izlaida a ChatGPT versija atvērtā avotā. Šī versija sevi parāda kā vispārīgu sugu, kas spēj veikt visas funkcijas, ko veic oriģinālais teksta ģenerators. Tomēr izlaistajai versijai ir nepieciešama apmācība, kas lielākajai daļai cilvēku nav pieņemama.
ChatGPT teksta ģenerators
redzēt vairāk
Brīdinājums: ŠIS indīgais augs nogādāja slimnīcā jaunu vīrieti
Google izstrādā AI rīku, lai palīdzētu žurnālistiem…
ChatGPT ir nekas vairāk kā tērzēšanas robota rīks, kas, izmantojot mākslīgo intelektu, specializējas dialogos. Rīku izveidoja Filips Vans, un tas ir pielāgojis valodu, apvienojot tehnikas modeli uzraudzīta un pastiprināta mācīšanās ar cilvēku atgriezenisko saiti (RLHF) un Google izmantoto modeli, PaLM.
Rīkam bija atvērtā pirmkoda versija, kas tika izlaista 2022. gada beigās. Versija ir vispārīga suga, un tāpēc tā var veikt arī ChatGPT funkcijas oficiāli, piemēram, e-pasta melnraksti, datora kodu ieteikumi un teksti akadēmiķi.
Izlaista ChatGPT versija
Apvienojot divus paņēmienus, RLHF un PaLM, modelim ir nepieciešama apmācība, kas diemžēl nav pieejama vispārējā versijā. Tāpēc katram cilvēkam, kurš pieturēsies pie šī atvērtā koda, mākslīgais intelekts būs jāapmāca savā datorā.
Lielā problēma ir tā, ka tam ir nepieciešama ļoti jaudīga aparatūra, galu galā, lai apmācītu a mākslīgais intelekts un tomēr saņemto pieprasījumu apstrāde nav paredzēta visiem.
Kā apmācīt šo mākslīgo intelektu?
Veidne ir gandrīz līdzvērtīga ChatGPT versija, kas ir vārdu rīks, un tāpēc tam tādam ir jābūt iepazīstināts ar daudziem piemēriem, piemēram, ierakstiem sociālajos tīklos, publicētajām ziņām un e-grāmatām no visiem veidi.
Turklāt sistēmā izmantotā tehnika RLHF piedāvā lielu skaitu atbilžu katrai cilvēka uzvednei, kas nozīmē, ka cilvēkiem ir būtiska nozīme atbilžu klasificēšanas procesā sava veida ranžēšanā, lai sistēma uzzinātu labāko veidu, kā Atbildēt.
Tas viss ir ļoti dārgi, un tāpēc ne visi to var iegūt. Viens uzņēmums aprēķināja, ka modeļa ar 1,5 miljardiem parametru apmācība izmaksā līdz 1,6 miljoniem USD. Un, lai izveidotu patiesi labu sistēmu, ir nepieciešams daudz vairāk, piemēram, Google PaLM modelis izmantoja aptuveni 540 miljardus parametru.