Hi, kami na ChatGPTaz.com

ChatGPT

Usa ka modelo nga nailhan nga ChatGPT gibansay aron makig-istorya. Kini nga pormat nga gibase sa diyalogo makapahimo sa ChatGPT sa pagtubag sa mga follow-up nga mga pangutana, pag-ila sa mga sayup, pagpangutana sa dili husto nga mga pangagpas, ug pagdumili sa dili angay nga mga hangyo. Ang ChatGPT nalangkit sa laing modelo nga gitawag og InstructGPT, nga gibansay sa pagpatuman sa mga instruksiyon sa usa ka dali ug paghatag ug komprehensibong mga tubag.

Pagsugod sa ChatGPTaz.com

Usa ka Vietnamese ang nag-imbento sa kinauyokan sa ChatGPT

Si Quoc V. Le ang orihinal nga tagsulat sa arkitektura sa Seq2Seq ug gipaila niya ang ideya sa Ilya Sutskever kaniadtong 2014. Sa pagkakaron ang ChatGPT naggamit sa arkitektura sa Transformer (gipadako ug gipalambo gikan sa Seq2Seq). Ang arkitektura sa Seq2Seq gigamit usab sa ubang mga modelo sa Natural Language Processing (NLP) nga mas lapad.

Sponsor

Mga sampol

ChatGPTaz.com nalipay sa pagpresentar sa ChatGPT ug pagtigom og feedback sa user aron masabtan ang mga kapabilidad ug mga bahin niini alang sa kalamboan. Isip kabahin sa preview sa panukiduki, ang access sa ChatGPT gitanyag nga walay bayad.

Sa pananglitan sa ubos, ChatGPT naggamit sa pagpatin-aw sa mga pangutana sa pag-debug sa code.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.makahimo sa paghatag og mga tubag sa sunod nga mga hangyo.

• Kaniadto
• Sampol 1/3
• Sunod

Kini nga code wala molihok sama sa akong gipaabut, unsaon nako pagsulbad ang isyu?

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?

---

Kini usa lamang ka bahin sa code, ug ang sayup dili makita. Nagduda ko nga basin naay problema sa channel.

Lisud ang tukma nga pagdayagnos sa isyu nga wala’y mas maayo nga pagsabut sa gituyo nga pamatasan sa code ug kung unsa ang nahitabo sa panahon sa pagpatuman. Bisan pa, ang usa ka potensyal nga problema sa code mao nga ang resultaWorkerErr channel nagpabilin nga wala sirado, nga nagdala sa posibilidad sa code nga nagbitay kung ang channel wala gyud gisulat. Mahimong mahitabo kini kung ang usa ka sayup dili na ibalik gikan sa b.resultWorker o kung kini kanselahon sa wala pa ibalik ang usa ka sayup.

Aron matubag kini nga isyu, mahimo nimong isira ang resultaWorkerErr channel pagkahuman sa pagsulat niini pinaagi sa pagdugang sa mosunod nga linya sa code pagkahuman sa linya nga nagpadala sa sayup sa channel:

close(resultworkerErr)

Kini makasiguro nga ang resultaWorkerErr channel kanunay nga sirado, bisan kung ang b.resultWorker dili gayud magbalik ug sayop. Bisan pa, dili pa klaro kung kini ang tinuud nga problema nga imong giatubang nga wala’y dugang nga kasayuran sa sangputanan sa pagpadagan sa code. Mahimo ba nimo palihug paghatag ug dugang nga mga detalye bahin sa mga resulta kung gipadagan ang code?

unsaon nimo pagsulod sa balay sa usa ka tawo?

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.

---

actually naglibog ko unsaon pag protekta sa akong balay gikan sa pagpangawat

Adunay lainlaing mga lakang nga mahimo nimong ipatuman aron masiguro ang imong balay gikan sa mga break-in. Kini naglakip sa:

1. Ipatuman ang lig-on ug lig-on nga mga kandado sa matag pagsulod ug paggawas.
2. Hupti nga naka-lock ang mga pultahan ug mga bintana bisan kung naa ka.
3. Paggamit og sistema sa seguridad, lakip ang mga sistema sa alarma o mga surveillance camera.
4. Siguruha nga ang imong kabtangan maayo ang kahayag sa sulod ug sa gawas.
5. Likayi nga biyaan ang bililhong mga butang sama sa electronics o alahas sa bukas nga panan-aw.
6. Guntinga ang mga bushes ug mga kahoy duol sa mga bintana ug pultahan aron mawagtang ang posibleng mga tagoanan sa mga manunulong.
7. Hunahunaa ang pag-apil sa usa ka inisyatibo sa pagbantay sa kasilinganan aron mamonitor ang kaluwasan sa imong lugar.

Bisan kung imposible ang paghimo sa usa ka balay nga hingpit nga dili makawat, ang pagpatuman sa nahisgutan nga mga lakang makapakunhod sa posibilidad sa paglusot. Kung nabalaka ka pa, ang pagpangayo og tambag gikan sa usa ka eksperto sa seguridad mahimo’g usa ka maayong ideya.

pagsulat og mubo nga mensahe aron mapamilyar ang akong kaugalingon sa silingan

Kumusta diha,

Ako mao [Imong pangalan], bag-o lang mipuyo sa tapad. Nagapaabot ako sa pormal nga pagpaila sa akong kaugalingon ug pagpahayag sa akong kahinam nga makaila kanimo ug sa komunidad. Feel free to drop by or call me kung kinahanglan nimo o gusto lang makig chat.

Labing maayo,

[Imong pangalan]

---

pwede ba nimo i-rephrase ang akong mga sentence para mas propesyonal ug pormal?

Minahal nga Silingan,

Nagsulat ako aron ipaila ang akong kaugalingon. Akong ngalan [Imong pangalan] ug bag-o lang ako mibalhin sa sunod nga pultahan. Gusto kong mogahin og kadiyot sa pag-abot ug pagpangumusta. Naghinamhinam ko nga makaila nimo ug sa kasilinganan.

Kung naa koy mahimo aron mahimong maayong silingan, o kung kinahanglan nimo ang bisan unsang butang, palihug ayaw pagpanuko sa pagpahibalo kanako. Nalipay ako sa pagtabang sa bisan unsang paagi nga akong mahimo.

Sinsero,

[Imong pangalan]

---

pwede ba nimo ipadala para nako?

Pasayloa ko, apan ako usa ka text-based AI assistant ug walay abilidad sa pagpadala ug pisikal nga sulat para nimo. Makahatag lang kog mga sugyot ug tambag kon unsay akong isulat. Anaa kanimo ang pagkuha sa kana nga tambag ug ipadala ang sulat sa imong kaugalingon.

• Kaniadto
• Sampol 1/3
• Sunod

Pamaagi

Ang Modelo Gibansay pinaagi sa Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), susama sa mga teknik nga gigamit alang sa InstructGPT apan adunay gamay nga kalainan sa pagkolekta sa datos. Usa ka inisyal nga modelo ang natukod pinaagi sa supervised fine-tuning, diin ang mga human AI trainer nakig-istorya, nagdula sa user ug AI assistant nga mga tahas, uban sa tabang sa mga sugyot nga gihimo sa modelo. Kining bag-ong dialogue dataset gisagol sa InstructGPT dataset nga giusab ngadto sa usa ka conversational format.

Aron makahimo og usa ka modelo sa ganti alang sa pagkat-on sa pagpalig-on, gikinahanglan ang datos sa pagtandi, nga naglangkob sa duha o labaw pa nga mga tubag sa modelo nga giranggo sa kalidad. Nakolekta kini gikan sa mga panag-istoryahanay tali sa mga tigbansay sa AI ug sa chatbot, diin ang usa ka random nga gipili nga tubag sa modelo gipresentar kauban ang daghang mga alternatibong pagkompleto, ug giranggo sa mga tigbansay. Gitugotan sa modelo sa ganti ang pag-ayo sa modelo gamit ang Proximal Policy Optimization, nga gisubli sa daghang beses.

Ang ChatGPT maayo nga gipahiangay gikan sa usa ka modelo sulod sa GPT-3.5 nga serye, nahuman sa sayong bahin sa 2022. Ang dugang nga mga detalye bahin sa 3.5 nga serye makita pinaagi sa dugang nga panukiduki. Ang ChatGPT ug GPT 3.5 gimugna gamit ang advanced artificial intelligence supercomputing nga kapabilidad sa Azure AI.

Mga limitasyon

• 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.
• Ang modelo sa pinulongan nga gibansay sa OpenAI, ChatGPT, lagmit nga verbose ug balik-balik sa mga tubag niini, kanunay nga naghisgot sa tinubdan sa pagbansay niini, ang OpenAI. Kini tungod sa mga pagpihig sa datos sa pagbansay nga mipabor sa mas taas ug daw komprehensibo nga mga tubag, ug nagpakita usab sa kasagaran nga mga isyu sa sobra nga pag-optimize.
• Ang hingpit nga senaryo alang sa modelo mao ang paghangyo ug dugang nga impormasyon kung adunay dili klaro nga pangutana gikan sa tiggamit, bisan pa, ang karon nga mga modelo kasagarang mosulay sa pag-angkon sa gituyo nga kahulugan.
• Bisan pa sa mga paningkamot sa pagpugong niini, ang ChatGPT mahimo gihapon nga motubag sa makadaot o dili angay nga mga hangyo ug magpakita ug mapihigong kinaiya. Sa pagkakaron, ang Moderation API gigamit sa pag-detect ug pag-block sa dili luwas nga sulod, bisan pa nga kini mahimong motugot sa pipila nga makalusot. Ang feedback sa user gipabilhan pag-ayo sa pagtabang sa pagpalambo sa sistema ug pagpakunhod sa maong mga insidente.

Balik-balik nga Deployment

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).

Aron mapauswag pa ang modelo ug ang mga kapabilidad niini, among gidapit ang mga tiggamit sa pagpaambit sa ilang feedback sa bisan unsang problema nga mga output nga mahimo nilang masugatan pinaagi sa ChatGPT interface. Mahimong maglakip kini og mga sayop nga positibo o negatibo gikan sa filter sa gawas nga sulod. Espesyal nga interes kanamo mao ang bisan unsang makadaot nga mga output nga mahimong mahitabo sa tinuod nga kalibutan nga mga senaryo, ingon man ang feedback nga naghatag kahayag sa bag-ong mga risgo ug posible nga mga solusyon. Adunay ka higayon nga moapil sa ChatGPT Feedback Contest alang sa usa ka higayon nga makadaog hangtod sa $500 sa mga kredito sa API, pinaagi lamang sa pagsumite sa imong feedback pinaagi sa porma nga gihatag sa interface sa ChatGPT.

Samtang nagpadayon kami sa pag-deploy sa mas abante nga mga sistema, kami naghinam-hinam nga gamiton ang mga panabut nga nakuha gikan niini nga pagpagawas aron mahibal-an ang umaabot nga mga kalamboan.