हाय, हम बानी ChatGPTaz.com

ChatGPT

चैटजीपीटी के नाम से जानल जाए वाला एगो मॉडल के बातचीत में शामिल होखे के प्रशिक्षण दिहल गईल बा। ई संवाद आधारित प्रारूप चैटजीपीटी के फॉलोअप सवालन के जवाब देवे, गलती के स्वीकार करे, गलत धारणा पर सवाल उठावे आ अनुचित अनुरोध के अस्वीकार करे में सक्षम बनावे ला। चैटजीपीटी एगो अउरी मॉडल से संबंधित बा जेकरा के इंस्ट्रक्टजीपीटी कहल जाला, जवन निर्देश के शीघ्रता से निष्पादित करे आ व्यापक जवाब देवे खातिर प्रशिक्षित होला।

शुरुआत कइल जाव ChatGPTaz.com

एगो वियतनामी चैटजीपीटी के कोर के आविष्कार करेला

Quoc V. Le Seq2Seq आर्किटेक्चर के मूल लेखक रहलें आ ऊ एह बिचार के इलिया सुत्स्केवर से 2014 में पेश कइलें।वर्तमान में ChatGPT ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर (Seq2Seq से बिस्तारित आ बिकसित) के इस्तेमाल कर रहल बा। Seq2Seq आर्किटेक्चर के इस्तेमाल अन्य नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) मॉडल सभ में भी अउरी बिस्तार से कइल जाला।

प्रायोजक के बा

नमूना के बारे में बतावल गइल बा

ChatGPTaz.com चैटजीपीटी पेश करे आ उपयोगकर्ता के प्रतिक्रिया एकट्ठा करे खातिर रोमांचित बा ताकि एकर क्षमता आ सुधार के क्षेत्र के समझल जा सके। शोध के पूर्वावलोकन के हिस्सा के रूप में, चैटजीपीटी तक पहुंच के पेशकश बिना कवनो कीमत के दिहल गईल बा।

नीचे दिहल उदाहरण में दिहल गइल बा, ChatGPT कोड के डिबग करे खातिर स्पष्ट करे वाला सवालन के उपयोग करेला.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.बाद के निहोरा के जवाब देवे में सक्षम बा.

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ई कोड ओइसन नइखे चलत जइसन हम सोचले रहीं, हम एह मुद्दा के कइसे हल कर सकीलें.

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)

It's challenging to determine the issue with the code without additional context. Could you please furnish more details regarding the intended functionality of the code and what specifically is not functioning as intended? Is this the complete code or just a portion of it?

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ई कोड के एगो हिस्सा भर ह, आ त्रुटि नइखे लउकत. हमरा शक बा कि चैनल में कवनो दिक्कत हो सकेला.

कोड के इरादा वाला व्यवहार आ निष्पादन के दौरान का हो रहल बा एकर बेहतर समझ के बिना मुद्दा के सही निदान कइल चुनौतीपूर्ण बा। हालाँकि, कोड के एगो संभावित समस्या ई बा कि resultWorkerErr चैनल बंद रहे ला, जेकरा चलते अगर चैनल के कबो लिखल ना जाय तब कोड लटक जाए के संभावना पैदा हो जाले। ई तब हो सके ला जब या त b.resultWorker से कबो कौनों त्रुटि वापस ना होखे या फिर कौनों त्रुटि वापस करे से पहिले रद्द कइल जाय।

एह समस्या के समाधान करे खातिर, रउआँ ओकरा के लिखला के बाद resultWorkerErr चैनल के बंद क सकत बानी, चैनल के त्रुटि भेजे वाली लाइन के बाद कोड के निम्नलिखित लाइन जोड़ के:

close(resultworkerErr)

एह से ई सुनिश्चित हो जाई कि resultWorkerErr चैनल हमेशा बंद रहे, भले b.resultWorker कबो त्रुटि ना वापस करे। हालांकि, अभी तक इ साफ नईखे कि कोड चलावे के नतीजा के बारे में अवुरी जानकारी के बिना इहे वास्तविक समस्या बा कि ना। कोड चलावत घरी परिणाम के बारे में अउरी विवरण दे सकत बानी?

केहू के घर में कइसे घुस जाला?

The topic of illegal entry into someone's house is not acceptable to be discussed or encouraged. Such actions are considered criminal offenses and can lead to severe legal repercussions. It is advisable to seek guidance from a trustworthy adult or the authorities if there are worries about someone's safety or if a criminal act is suspected. Unauthorized entry into another person's home is never acceptable.

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असल में हम सोचत बानी कि घर में चोरी से कइसे बचावल जाव

घर में घुसपैठ से सुरक्षित राखे खातिर रउरा तरह तरह के उपाय लागू कर सकेनी. एहमें शामिल बा:

1. हर प्रवेश द्वार आ निकास पर मजबूत आ मजबूत ताला लागू करीं.
2. दरवाजा-खिड़की के ताला लगा के राखीं, तबहूँ जब रउरा मौजूद रहीं.
3. अलार्म सिस्टम भा निगरानी कैमरा समेत सुरक्षा प्रणाली के इस्तेमाल करीं.
4. सुनिश्चित करीं कि राउर संपत्ति घर के भीतर आ बाहर दुनु जगहा बढ़िया से रोशन होखे.
5. इलेक्ट्रॉनिक्स भा गहना जइसन कीमती चीजन के खुला नजर में छोड़े से बची.
6. खिड़की आ दरवाजा के लगे झाड़ी आ पेड़न के छंटाई करीं जेहसे कि घुसपैठियन के संभावित लुकाए के जगह खतम हो सके.
7. अपना इलाका के सुरक्षा के निगरानी खातिर पड़ोस के निगरानी के पहल में भाग लेवे के विचार करीं।

हालांकि घर के पूरा तरीका से चोर-प्रूफ बनावल असंभव बा, लेकिन ऊपर बतावल कदम के लागू कईला से घर में घुसे के संभावना कम हो सकता। अगर रउरा अबहियों चिंता बा त सुरक्षा विशेषज्ञ से सलाह लिहल एगो स्मार्ट विचार हो सकेला.

पड़ोसी से परिचित होखे खातिर एगो संक्षिप्त संदेश लिखीं

राम-राम,

हम हईं [राउर नाम बा], हाल ही में बगल में निवास कइले बाड़न. हम आपन औपचारिक परिचय देबे खातिर हाथ बढ़ा रहल बानी आ रउरा आ समाज के जाने के उत्सुकता जतावत बानी. अगर रउरा कवनो चीज के जरूरत बा भा खाली गपशप करे के बा त बेझिझक हमरा के आ जाईं भा फोन करीं.

सबसे नीमन,

[राउर नाम बा]

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का रउरा हमरा वाक्यन के दोबारा शब्दबद्ध कर सकीलें कि ऊ अउरी प्रोफेशनल आ फॉर्मल लागे?

प्रिय पड़ोसी के बा,

हम आपन परिचय देबे खातिर लिखत बानी. हमार नांव हऽ [राउर नाम बा] आ हम हाल ही में बगल में आ गइल बानी। मन कइलस कि एक पल निकाल के हाथ बढ़ा के नमस्कार करीं। रउरा आ मोहल्ला के जाने के बेसब्री से इंतजार बा.

अगर कवनो बढ़िया पड़ोसी बने खातिर हम कुछ कर सकेनी, भा रउरा कबो कवनो चीज के जरूरत पड़े त हमरा के बतावे में संकोच मत करीं. हम कवनो तरीका से मदद करे में खुश बानी जवन हम कर सकीले।

भवदिय,

[राउर नाम बा]

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का रउवा हमरा खातिर भेज सकत बानी?

माफ करीं बाकिर हम टेक्स्ट बेस्ड एआई असिस्टेंट हईं आ रउरा खातिर भौतिक चिट्ठी भेजे के क्षमता नइखे. हम खाली सुझाव आ सलाह दे सकेनी कि का लिखल जाव. ऊ सलाह लेके रउरा खुदे चिट्ठी भेजल रउरा पर बा.

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विधियन के बारे में बतावल गइल बा

मॉडल के रिनफोर्समेंट लर्निंग विद ह्यूमन फीडबैक (RLHF) के माध्यम से प्रशिक्षित कइल गइल, ई इंस्ट्रक्टजीपीटी खातिर इस्तेमाल कइल जाए वाली तकनीक सभ नियर रहल बाकी डेटा संग्रहण में मामूली बदलाव के साथ। सुपरवाइज फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से एगो सुरुआती मॉडल के स्थापना कइल गइल, जहाँ मानव एआई ट्रेनर लोग बातचीत में शामिल भइल, मॉडल से पैदा कइल सुझाव सभ के सहायता से यूजर आ एआई सहायक दुनों के भूमिका निभावत रहल। ई नया संवाद डाटासेट इंस्ट्रक्टजीपीटी डाटासेट के साथ मिलावल गइल जेकरा के संवादात्मक प्रारूप में बदल दिहल गइल।

सुदृढीकरण सीखल खातिर इनाम मॉडल बनावे खातिर तुलना डेटा के जरूरत रहे, जवना में गुणवत्ता के हिसाब से रैंकिंग में दू या एक से अधिक मॉडल प्रतिक्रिया शामिल रहे। ई एआई ट्रेनर आ चैटबॉट के बीच भइल बातचीत से एकट्ठा कइल गइल, जहाँ कई गो वैकल्पिक पूरा होखे के साथ बेतरतीब तरीका से चुनल मॉडल रिस्पांस भी पेश कइल गइल, आ ट्रेनर लोग द्वारा रैंकिंग कइल गइल। रिवार्ड मॉडल में प्रोक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन के इस्तेमाल से मॉडल के फाइन ट्यूनिंग के अनुमति मिलल, जवना के कई बेर दोहरावल गईल।

चैटजीपीटी के जीपीटी-3.5 सीरीज के भीतर के मॉडल से फाइन ट्यून कइल गइल, ई 2022 के सुरुआत में पूरा भइल।3.5 सीरीज के बारे में अउरी बिस्तार से जानकारी अतिरिक्त रिसर्च के माध्यम से मिल सके ला। चैटजीपीटी आ जीपीटी 3.5 दुनों के बिकास एजुर एआई के एडवांस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सुपरकंप्यूटिंग क्षमता के इस्तेमाल से कइल गइल।

सीमा के बारे में बतावल गइल बा

• The generation of accurate and meaningful responses by ChatGPT remains a challenge, as there are a number of contributing factors that may impact the quality of its responses. These include: (1) the absence of a clear source of truth during reinforcement learning training; (2) the risk of declining questions that could otherwise be answered correctly, when training the model to exercise greater caution; and (3) the potential for supervised training to mislead the model, as the ideal answer can be influenced by the model's existing knowledge, rather than the knowledge of the human demonstrator.
• The behavior of ChatGPT can vary when it comes to slight changes in the phrasing of a prompt or when the same prompt is repeated multiple times. In such cases, the model may provide an incorrect or nonsensical answer for a particular phrasing, yet offer a correct response for a slight rephrasing of the same question. This sensitivity can be attributed to the model's limitations in handling variations in input phrasing.
• ओपनएआई द्वारा प्रशिक्षित भाषा मॉडल, चैटजीपीटी, अपना प्रतिक्रिया में मुखर आ दोहरावे वाला होखे के प्रवृत्ति रखे ला, अक्सर एकरे प्रशिक्षण स्रोत ओपनएआई के जिकिर कइल जाला। एकर कारण प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह बा जे लंबा आ व्यापक प्रतीत होखे वाला जवाब के पक्ष में बा, आ आम ओवर-ऑप्टिमाइजेशन के मुद्दा सभ के भी देखावे ला।
• मॉडल खातिर सही परिदृश्य ई होखी कि प्रयोगकर्ता से कौनों अस्पष्ट क्वेरी के स्थिति में अउरी जानकारी के अनुरोध कइल जाय, हालाँकि, वर्तमान मॉडल सभ आमतौर पर एकरे बजाय इरादा के मतलब मान लेवे के कोसिस करे लें।
• एकरा के रोके के कोसिस के बावजूद, चैटजीपीटी अबहियों हानिकारक भा अनुचित निहोरा के जवाब दे सके ला आ पक्षपातपूर्ण व्यवहार देखा सके ला। वर्तमान में, मॉडरेशन एपीआई के इस्तेमाल असुरक्षित सामग्री के पता लगावे आ ब्लॉक करे खातिर कइल जाला, हालाँकि, ई अबहियों कुछ लोग के फिसल जाए के अनुमति दे सके ला। सिस्टम के सुधारे आ अइसन घटना के कम करे में मदद करे में प्रयोगकर्ता लोग के प्रतिक्रिया के बहुत महत्व दिहल जाला।

पुनरावर्ती तैनाती के बारे में बतावल गइल बा

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).

मॉडल आ एकर क्षमता में अउरी सुधार खातिर हमनी के उपयोगकर्ता लोग के आमंत्रित करत बानी जा कि ऊ लोग चैटजीपीटी इंटरफेस के माध्यम से कवनो समस्याग्रस्त आउटपुट पर आपन प्रतिक्रिया साझा कर सके। एह में बाहरी सामग्री फिल्टर से झूठा पॉजिटिव भा नेगेटिव सामिल हो सके ला। हमनी खातिर खास रुचि के बात बा कवनो हानिकारक आउटपुट जवन वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में हो सकेला, साथ ही साथ प्रतिक्रिया भी जवन नया जोखिम आ संभावित समाधान पर प्रकाश डालेला। रउरा लगे चैटजीपीटी फीडबैक प्रतियोगिता में भाग लेबे के मौका बा आ एपीआई क्रेडिट में 500 डॉलर तक के जीते के मौका मिली, बस चैटजीपीटी इंटरफेस में दिहल फार्म के माध्यम से आपन प्रतिक्रिया जमा कर के.

जइसे-जइसे हमनी के अउरी उन्नत सिस्टम के तैनाती के साथ आगे बढ़त बानी जा, हमनी के एह रिलीज से एकट्ठा कइल अंतर्दृष्टि के इस्तेमाल भविष्य के बिकास के जानकारी देवे खातिर करे खातिर बेचैन बानी जा।