Компания OpenAl только что выпустила ЧатGPT-версия в открытом исходном коде. Эта версия представляет собой общий вид, способный выполнять все функции, которые выполняет исходный текстовый генератор. Однако выпущенная версия требует обучения, что не по карману большинству людей.
Генератор текста ChatGPT
узнать больше
Внимание: ЭТО ядовитое растение привело молодого человека в больницу
Google разрабатывает инструмент искусственного интеллекта, чтобы помочь журналистам…
ChatGPT — это не что иное, как инструмент чат-бота, который с помощью искусственного интеллекта специализируется на диалогах. Инструмент был создан Филипом Ваном и имеет адаптированный язык с объединением технической модели контролируемое обучение и обучение с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF) и модель, используемая Google, Ладонь.
У инструмента была версия с открытым исходным кодом, выпущенная в конце 2022 года. Версия является родовым видом, а значит может выполнять и функции ChatGPT официальные, такие как черновики электронной почты, предложения по компьютерному коду и тексты академики.
Выпущенная версия ChatGPT
При объединении двух методов, RLHF и PaLM, модель нуждается в обучении, которого, к сожалению, нет в универсальной версии. Поэтому каждому, кто придерживается этого открытого кода, придется обучать искусственный интеллект на собственном компьютере.
Большая проблема в том, что для этого нужно очень мощное Аппаратное обеспечение, ведь обучать искусственный интеллект и еще, обработка запросов, которые будут приходить, не для всех.
Как обучить этот искусственный интеллект?
Шаблон представляет собой почти равную версию ChatGPT, текстового инструмента, поэтому его необходимо представлены обширным количеством примеров, таких как посты в социальных сетях, опубликованные новости и электронные книги со всех типы.
Кроме того, метод, используемый в системе, RLHF, предлагает большое количество ответов на каждую подсказку человека, что означает, что люди необходимы в процессе классификации ответов в своего рода рейтинге, чтобы система научилась лучшему способу ответить.
Все это оказывается очень дорогим и поэтому не всем доступно. Одна компания подсчитала, что обучение модели с 1,5 миллиардами параметров стоит до 1,6 миллиона долларов. А чтобы создать по-настоящему хорошую систему, требуется гораздо больше, модель PaLM от Google, например, использовала около 540 миллиардов параметров.