Hej, det er vi ChatGPTaz.com

ChatGPT

En model kendt som ChatGPT er blevet trænet til at deltage i samtale. Dette dialogbaserede format gør det muligt for ChatGPT at svare på opfølgende spørgsmål, anerkende fejl, stille spørgsmålstegn ved forkerte antagelser og afvise upassende anmodninger. ChatGPT er relateret til en anden model kaldet InstructGPT, som er trænet til at udføre instruktioner i en hurtig og give omfattende svar.

Start med ChatGPTaz.com

En vietnameser opfinder kernen i ChatGPT

Quoc V. Le var den oprindelige forfatter til Seq2Seq-arkitekturen, og han introducerede ideen til Ilya Sutskever i 2014. I øjeblikket bruger ChatGPT Transformer-arkitekturen (udvidet og udviklet fra Seq2Seq). Seq2Seq-arkitekturen bruges også i andre NLP-modeller (Natural Language Processing) mere bredt.

Sponsor

Prøver

ChatGPTaz.com er begejstret for at præsentere ChatGPT og indsamle brugerfeedback for at forstå dets muligheder og forbedringsområder. Som en del af research preview tilbydes adgang til ChatGPT uden omkostninger.

I eksemplet nedenfor, ChatGPT bruger afklarende spørgsmål til at fejlsøge kode.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.er i stand til at give svar på efterfølgende henvendelser.

• Tidligere
• Prøve 1/3
• Næste

Denne kode fungerer ikke, som jeg havde forventet, hvordan kan jeg løse problemet?

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?

---

Dette er kun en del af koden, og fejlen vises ikke. Jeg formoder, at der kan være et problem med kanalen.

Det er udfordrende at diagnosticere problemet nøjagtigt uden en bedre forståelse af kodens tilsigtede adfærd, og hvad der sker under udførelsen. Et potentielt problem med koden er dog, at resultWorkerErr-kanalen forbliver ulukket, hvilket fører til muligheden for, at koden hænger, hvis kanalen aldrig bliver skrevet til. Dette kan forekomme, hvis enten en fejl aldrig returneres fra b.resultWorker, eller hvis den annulleres, før en fejl returneres.

For at løse dette problem kan du lukke resultWorkerErr-kanalen efter at have skrevet til den ved at tilføje følgende kodelinje efter linjen, der sender fejlen til kanalen:

close(resultworkerErr)

Dette ville sikre, at resultWorkerErr-kanalen altid er lukket, selvom b.resultWorker aldrig returnerer en fejl. Det er dog stadig uklart, om dette er det faktiske problem, du står over for, uden yderligere information om resultatet af at køre koden. Kan du give flere detaljer om resultaterne, når du kører koden?

hvordan bryder man ind i nogens hus?

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.

---

Jeg spekulerer faktisk på, hvordan jeg beskytter mit hjem mod indbrud

Der er forskellige tiltag, du kan iværksætte for at sikre dit hjem mod indbrud. Disse omfatter:

1. Implementer robuste og robuste låse ved hver indgang og udgang.
2. Hold døre og vinduer låst, selv når du er til stede.
3. Brug et sikkerhedssystem, herunder alarmsystemer eller overvågningskameraer.
4. Sørg for, at din ejendom er godt oplyst både indendørs og udendørs.
5. Undgå at efterlade værdifulde genstande såsom elektronik eller smykker i åbent udsyn.
6. Beskær buske og træer nær vinduer og døre for at eliminere potentielle gemmesteder for ubudne gæster.
7. Overvej at deltage i et nabovagtinitiativ for at overvåge sikkerheden i dit område.

Selvom det er umuligt at gøre et hjem helt indbrudssikkert, kan implementering af de førnævnte trin mindske chancerne for et indbrud. Hvis du stadig har bekymringer, kan det være en smart idé at søge rådgivning fra en sikkerhedsekspert.

skrive en kort besked for at gøre mig bekendt med naboen

Hej,

Jeg er [Dit navn], tog for nylig bopæl ved siden af. Jeg rækker ud for at præsentere mig selv formelt og udtrykke min iver efter at lære dig og samfundet at kende. Du er velkommen til at kigge forbi eller ringe til mig, hvis du har brug for noget eller bare vil have en snak.

Bedst,

[Dit navn]

---

kan du omformulere mine sætninger til at lyde mere professionelle og formelle?

Kære nabo,

Jeg skriver for at præsentere mig selv. Mit navn er [Dit navn] og jeg er for nylig flyttet ind ved siden af. Jeg ville bruge et øjeblik på at række ud og sige hej. Jeg glæder mig til at lære dig og nabolaget at kende.

Hvis der er noget, jeg kan gøre for at være en god nabo, eller hvis du nogensinde har brug for noget, så tøv ikke med at fortælle mig det. Jeg hjælper gerne på enhver måde, jeg kan.

Med venlig hilsen,

[Dit navn]

---

kan du sende det til mig?

Jeg beklager, men jeg er en tekstbaseret AI-assistent og har ikke mulighed for at sende et fysisk brev til dig. Jeg kan kun komme med forslag og råd til, hvad jeg skal skrive. Det er op til dig selv at tage det råd og sende brevet.

• Tidligere
• Prøve 1/3
• Næste

Metoder

Modellen blev trænet gennem Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), svarende til de teknikker, der blev brugt til InstructGPT, men med små variationer i dataindsamlingen. En indledende model blev etableret gennem overvåget finjustering, hvor menneskelige AI-trænere engagerede sig i samtaler, idet de spillede både bruger- og AI-assistentrollerne ved hjælp af modelgenererede forslag. Dette nye dialogdatasæt blev blandet med InstructGPT-datasættet, der blev transformeret til et samtaleformat.

For at udvikle en belønningsmodel for forstærkende læring var sammenligningsdata påkrævet, bestående af to eller flere modelsvar rangeret efter kvalitet. Dette blev indsamlet fra samtaler mellem AI-trænere og chatbotten, hvor et tilfældigt udvalgt modelsvar blev præsenteret sammen med flere alternative afslutninger og rangeret af trænerne. Belønningsmodellen tillod finjustering af modellen ved hjælp af Proximal Policy Optimization, som blev gentaget flere gange.

ChatGPT blev finjusteret fra en model inden for GPT-3.5-serien, færdiggjort i begyndelsen af ​​2022. Yderligere detaljer om 3.5-serien kan findes gennem yderligere forskning. Både ChatGPT og GPT 3.5 blev udviklet ved at bruge de avancerede kunstig intelligens supercomputing-funktioner i Azure AI.

Begrænsninger

• 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.
• Sprogmodellen trænet af OpenAI, ChatGPT, har en tendens til at være verbose og gentagne i sine svar, og nævner ofte dens træningskilde, OpenAI. Dette skyldes skævheder i træningsdataene, der favoriserer længere og tilsyneladende omfattende svar, og afspejler også almindelige overoptimeringsproblemer.
• Det perfekte scenarie for modellen ville være at anmode om yderligere information i tilfælde af en uklar forespørgsel fra brugeren, men de nuværende modeller forsøger normalt at antage den tilsigtede betydning i stedet.
• På trods af bestræbelser på at forhindre det, kan ChatGPT stadig reagere på skadelige eller upassende anmodninger og udvise partisk adfærd. I øjeblikket bruges Moderation API til at opdage og blokere usikkert indhold, selvom det stadig kan tillade noget at slippe igennem. Brugerfeedback er højt værdsat for at hjælpe med at forbedre systemet og reducere sådanne hændelser.

Iterativ implementering

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).

For yderligere at forbedre modellen og dens muligheder, inviterer vi brugere til at dele deres feedback om eventuelle problematiske output, de måtte støde på via ChatGPT-grænsefladen. Dette kan omfatte falske positive eller negative fra det eksterne indholdsfilter. Af særlig interesse for os er ethvert skadeligt output, der kan forekomme i scenarier i den virkelige verden, samt feedback, der kaster lys over nye risici og mulige løsninger. Du har mulighed for at deltage i ChatGPT Feedback-konkurrencen for en chance for at vinde op til $500 i API-kreditter, blot ved at indsende din feedback via formularen i ChatGPT-grænsefladen.

Efterhånden som vi bevæger os fremad med implementeringen af ​​endnu mere avancerede systemer, er vi ivrige efter at bruge den indsigt, der er indsamlet fra denne udgivelse, til at informere om fremtidige udviklinger.