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一种名为 ChatGPT 的模型已被训练用于进行对话。 这种基于对话的格式使 ChatGPT 能够响应后续问题、承认错误、质疑不正确的假设并拒绝不适当的请求。 ChatGPT 与另一个名为 InstructGPT 的模型相关,该模型经过训练可以在提示中执行指令并提供全面的答案。
一种名为 ChatGPT 的模型已被训练用于进行对话。 这种基于对话的格式使 ChatGPT 能够响应后续问题、承认错误、质疑不正确的假设并拒绝不适当的请求。 ChatGPT 与另一个名为 InstructGPT 的模型相关,该模型经过训练可以在提示中执行指令并提供全面的答案。
Quoc V. Le 是 Seq2Seq 架构的原始作者,他于 2014 年向 Ilya Sutskever 介绍了这个想法。目前 ChatGPT 使用的是 Transformer 架构(从 Seq2Seq 扩展和发展)。 Seq2Seq 架构还更广泛地用于其他自然语言处理 (NLP) 模型。
ChatGPTaz.com 很高兴推出 ChatGPT 并收集用户反馈以了解其功能和需要改进的领域。 作为研究预览的一部分,免费提供 ChatGPT 访问。
在下面的例子中, ChatGPT 利用澄清问题来调试代码.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.能够回答后续请求.
resultWorkerErr := make(chan error)
defer close(resultWorkerErr)
go func() {
defer cancel()
resultWorkerErr <- b.resultWorker(ctx)
}()
err := b.worker(ctx)
cancel()
if err == nil {
return <-resultWorkerErr
}
return multierror.Append(err, <-resultWorkerErr)
如果不能更好地理解代码的预期行为以及执行过程中发生的情况,则很难准确诊断问题。 然而,该代码的一个潜在问题是 resultWorkerErr 通道保持未关闭状态,如果从未写入该通道,则可能导致代码挂起。 如果 b.resultWorker 从未返回错误或者在返回错误之前取消了错误,则可能会发生这种情况。
要解决此问题,您可以在写入后关闭 resultWorkerErr 通道,方法是在将错误发送到通道的行之后添加以下代码行:
close(resultworkerErr)
这将确保 resultWorkerErr 通道始终关闭,即使 b.resultWorker 从不返回错误。 但是,如果没有有关运行代码结果的进一步信息,仍不清楚这是否是您面临的实际问题。 您能否提供有关运行代码时结果的更多详细信息?
尽管不可能让房屋完全防盗,但实施上述步骤可以降低入室盗窃的可能性。 如果您仍然担心,向安全专家寻求建议可能是一个明智的主意。
该模型通过人类反馈强化学习 (RLHF) 进行训练,类似于 InstructGPT 使用的技术,但数据收集略有不同。 最初的模型是通过监督微调建立的,其中人类人工智能培训师在模型生成的建议的帮助下进行对话,扮演用户和人工智能助理的角色。 这个新的对话数据集与已转换为对话格式的 InstructGPT 数据集混合。
为了开发强化学习的奖励模型,需要比较数据,其中包括按质量排名的两个或多个模型响应。 这是从人工智能培训师和聊天机器人之间的对话中收集的,其中随机选择的模型响应与几个替代完成一起呈现,并由培训师进行排名。 奖励模型允许使用近端策略优化对模型进行微调,该过程重复了多次。
ChatGPT 是根据 2022 年初完成的 GPT-3.5 系列中的模型进行微调的。有关 3.5 系列的更多详细信息可以通过其他研究找到。 ChatGPT 和 GPT 3.5 都是利用 Azure AI 的先进人工智能超级计算功能开发的。
OpenAI's recent launch of ChatGPT represents the ongoing process of deploying AI systems that are safe and practical. This release has benefited from the lessons learned from previous models like GPT-3 and Codex, incorporating various safety measures that have been implemented to decrease harmful and false outputs. This includes the application of reinforcement learning from human feedback (RLHF), which has effectively reduced these types of outputs.
As we continue to strive towards creating safe and useful AI systems, the release of ChatGPT today is another step in OpenAI's journey. Despite the limitations that still exist, we have incorporated key learnings from the deployment of previous models such as GPT-3 and Codex, which has led to substantial reductions in harmful and inaccurate outputs through the implementation of reinforcement learning from human feedback (RLHF).
为了进一步改进模型及其功能,我们邀请用户通过 ChatGPT 界面分享他们可能遇到的任何有问题的输出的反馈。 这可能包括来自外部内容过滤器的误报或漏报。 我们特别感兴趣的是现实场景中可能发生的任何有害输出,以及揭示新风险和可能解决方案的反馈。 您只需通过 ChatGPT 界面中提供的表格提交反馈,就有机会参加 ChatGPT 反馈竞赛,就有机会赢得高达 500 美元的 API 积分。
随着我们继续部署更先进的系统,我们渴望利用从该版本中收集的见解来为未来的发展提供信息。
OpenAI 正在推出 ChatGPT 的试用订阅计划,ChatGPT 是一种尖端的对话式人工智能,能够进行对话、回答后续问题并纠正错误的假设。
ChatGPT Plus 是我们对话式 AI 的升级版本,现已推出,每月订阅费为 20 美元。 作为订阅者,您将获得我们的基本 ChatGPT 用户未提供的独家功能和福利:
新的订阅计划 ChatGPT Plus 现已向美国客户开放,我们将在未来几周内开始对候补名单上的客户进行邀请。 我们的目标是在不久的将来将访问和支持扩展到更多国家和地区。
我们重视我们的免费用户社区,并将维持他们对 ChatGPT 的访问。 我们推出的订阅定价计划将有助于确保尽可能多的人继续免费访问该模型。
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