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ChatGPT

Ein Modell namens ChatGPT wurde darauf trainiert, Gespräche zu führen. Dieses dialogbasierte Format ermöglicht es ChatGPT, auf Folgefragen zu antworten, Fehler anzuerkennen, falsche Annahmen zu hinterfragen und unangemessene Anfragen abzulehnen. ChatGPT ist mit einem anderen Modell namens InstructGPT verwandt, das darauf trainiert ist, Anweisungen sofort auszuführen und umfassende Antworten zu liefern.

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Ein Vietnamese erfindet den Kern von ChatGPT

Quoc V. Le war der ursprüngliche Autor der Seq2Seq-Architektur und stellte die Idee 2014 Ilya Sutskever vor. Derzeit verwendet ChatGPT die Transformer-Architektur (erweitert und weiterentwickelt von Seq2Seq). Die Seq2Seq-Architektur wird auch in anderen NLP-Modellen (Natural Language Processing) im weiteren Sinne verwendet.

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Proben

ChatGPTaz.com freut sich, ChatGPT vorzustellen und Benutzerfeedback zu sammeln, um seine Fähigkeiten und Verbesserungsmöglichkeiten zu verstehen. Im Rahmen der Forschungsvorschau wird der Zugang zu ChatGPT kostenlos angeboten.

Im Beispiel unten, ChatGPT verwendet klärende Fragen zum Debuggen von Code.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.ist in der Lage, auf spätere Anfragen eine Antwort zu geben.

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Dieser Code funktioniert nicht wie erwartet. Wie kann ich das Problem beheben?

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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Dies ist nur ein Teil des Codes und der Fehler wird nicht angezeigt. Ich vermute, dass es ein Problem mit dem Kanal geben könnte.

Es ist schwierig, das Problem genau zu diagnostizieren, ohne das beabsichtigte Verhalten des Codes und die Vorgänge während der Ausführung besser zu verstehen. Ein potenzielles Problem mit dem Code besteht jedoch darin, dass der resultWorkerErr-Kanal nicht geschlossen bleibt, was dazu führen kann, dass der Code hängen bleibt, wenn nie auf den Kanal geschrieben wird. Dies kann auftreten, wenn entweder nie ein Fehler von b.resultWorker zurückgegeben wird oder wenn der Vorgang abgebrochen wird, bevor ein Fehler zurückgegeben wird.

Um dieses Problem zu beheben, können Sie den resultWorkerErr-Kanal nach dem Schreiben schließen, indem Sie nach der Zeile, die den Fehler an den Kanal sendet, die folgende Codezeile hinzufügen:

close(resultworkerErr)

Dies würde sicherstellen, dass der resultWorkerErr-Kanal immer geschlossen ist, auch wenn b.resultWorker nie einen Fehler zurückgibt. Es ist jedoch immer noch unklar, ob dies das tatsächliche Problem ist, mit dem Sie konfrontiert sind, ohne dass weitere Informationen zum Ergebnis der Ausführung des Codes vorliegen. Könnten Sie bitte weitere Details zu den Ergebnissen beim Ausführen des Codes angeben?

Wie bricht man in das Haus von jemandem ein?

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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Eigentlich frage ich mich, wie ich mein Zuhause vor Einbruch schützen kann

Es gibt verschiedene Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um Ihr Zuhause vor Einbrüchen zu schützen. Diese beinhalten:

1. Implementieren Sie robuste und robuste Schlösser an jedem Ein- und Ausgang.
2. Halten Sie Türen und Fenster auch in Ihrer Anwesenheit verschlossen.
3. Setzen Sie ein Sicherheitssystem ein, einschließlich Alarmanlagen oder Überwachungskameras.
4. Sorgen Sie dafür, dass Ihre Immobilie sowohl drinnen als auch draußen gut beleuchtet ist.
5. Vermeiden Sie es, wertvolle Gegenstände wie Elektronikgeräte oder Schmuck offen liegen zu lassen.
6. Beschneiden Sie Büsche und Bäume in der Nähe von Fenstern und Türen, um mögliche Verstecke für Eindringlinge zu beseitigen.
7. Erwägen Sie die Teilnahme an einer Nachbarschaftswache-Initiative, um die Sicherheit Ihrer Gegend zu überwachen.

Obwohl es unmöglich ist, ein Haus völlig einbruchsicher zu machen, kann die Umsetzung der oben genannten Maßnahmen die Wahrscheinlichkeit eines Einbruchs verringern. Wenn Sie immer noch Bedenken haben, könnte es eine kluge Idee sein, sich von einem Sicherheitsexperten beraten zu lassen.

Schreiben Sie eine kurze Nachricht, um mich mit dem Nachbarn vertraut zu machen

Hallo,

Ich bin [Ihr Name], habe vor Kurzem nebenan gewohnt. Ich melde mich hiermit, um mich offiziell vorzustellen und meine Begeisterung zum Ausdruck zu bringen, Sie und die Community kennenzulernen. Kommen Sie gerne vorbei oder rufen Sie mich an, wenn Sie etwas brauchen oder einfach nur plaudern möchten.

Am besten,

[Ihr Name]

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Können Sie meine Sätze umformulieren, damit sie professioneller und formeller klingen?

Lieber Nachbar,

Ich schreibe, um mich vorzustellen. Ich heiße [Ihr Name] und ich bin vor kurzem nebenan eingezogen. Ich wollte mir einen Moment Zeit nehmen, um die Hand auszustrecken und Hallo zu sagen. Ich freue mich darauf, Sie und die Nachbarschaft kennenzulernen.

Wenn ich irgendetwas tun kann, um ein guter Nachbar zu sein, oder wenn Sie jemals etwas brauchen, zögern Sie bitte nicht, es mir mitzuteilen. Ich helfe gerne, wo immer ich kann.

Aufrichtig,

[Ihr Name]

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Kannst du es mir schicken?

Es tut mir leid, aber ich bin ein textbasierter KI-Assistent und habe nicht die Möglichkeit, einen physischen Brief für Sie zu versenden. Ich kann nur Anregungen und Ratschläge geben, was man schreiben soll. Es liegt an Ihnen, diesen Rat zu befolgen und den Brief selbst zu versenden.

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Methoden

Das Modell wurde durch Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) trainiert, ähnlich den für InstructGPT verwendeten Techniken, jedoch mit geringfügigen Abweichungen bei der Datenerfassung. Durch überwachte Feinabstimmung wurde ein erstes Modell erstellt, bei dem menschliche KI-Trainer mit Hilfe modellgenerierter Vorschläge Gespräche führten und sowohl die Rolle des Benutzers als auch des KI-Assistenten spielten. Dieser neue Dialogdatensatz wurde mit dem InstructGPT-Datensatz gemischt, der in ein Konversationsformat umgewandelt wurde.

Um ein Belohnungsmodell für verstärkendes Lernen zu entwickeln, waren Vergleichsdaten erforderlich, die aus zwei oder mehr nach Qualität geordneten Modellantworten bestanden. Dies wurde aus Gesprächen zwischen KI-Trainern und dem Chatbot gesammelt, in denen eine zufällig ausgewählte Modellantwort zusammen mit mehreren alternativen Vervollständigungen präsentiert und von den Trainern in eine Rangfolge gebracht wurde. Das Belohnungsmodell ermöglichte eine Feinabstimmung des Modells mithilfe der Proximal Policy Optimization, die mehrmals wiederholt wurde.

ChatGPT wurde anhand eines Modells der GPT-3.5-Serie, das Anfang 2022 fertiggestellt wurde, verfeinert. Weitere Details zur 3.5-Serie können durch zusätzliche Recherche ermittelt werden. Sowohl ChatGPT als auch GPT 3.5 wurden unter Nutzung der fortschrittlichen Supercomputing-Funktionen für künstliche Intelligenz von Azure AI entwickelt.

Einschränkungen

• 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.
• Das von OpenAI trainierte Sprachmodell ChatGPT neigt dazu, in seinen Antworten ausführlich und sich wiederholend zu sein und erwähnt häufig seine Trainingsquelle OpenAI. Dies ist auf Verzerrungen in den Trainingsdaten zurückzuführen, die längere und scheinbar umfassende Antworten begünstigen, und spiegelt auch häufige Überoptimierungsprobleme wider.
• Das perfekte Szenario für das Modell wäre, im Falle einer unklaren Anfrage des Benutzers weitere Informationen anzufordern. Die aktuellen Modelle versuchen jedoch normalerweise, stattdessen die beabsichtigte Bedeutung anzunehmen.
• Trotz Bemühungen, dies zu verhindern, reagiert ChatGPT möglicherweise immer noch auf schädliche oder unangemessene Anfragen und zeigt voreingenommenes Verhalten. Derzeit wird die Moderations-API verwendet, um unsichere Inhalte zu erkennen und zu blockieren, es kann jedoch dennoch passieren, dass einige davon durchschlüpfen. Das Feedback der Benutzer wird sehr geschätzt, da es dazu beiträgt, das System zu verbessern und solche Vorfälle zu reduzieren.

Iterative Bereitstellung

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).

Um das Modell und seine Funktionen weiter zu verbessern, laden wir Benutzer ein, ihr Feedback zu problematischen Ausgaben zu teilen, auf die sie möglicherweise über die ChatGPT-Schnittstelle stoßen. Dazu können falsch positive oder negative Ergebnisse des externen Inhaltsfilters gehören. Von besonderem Interesse für uns sind etwaige schädliche Ergebnisse, die in realen Szenarien auftreten können, sowie Rückmeldungen, die Aufschluss über neue Risiken und mögliche Lösungen geben. Sie haben die Möglichkeit, am ChatGPT-Feedback-Wettbewerb teilzunehmen und bis zu 500 US-Dollar an API-Credits zu gewinnen, indem Sie einfach Ihr Feedback über das in der ChatGPT-Schnittstelle bereitgestellte Formular einreichen.

Während wir die Bereitstellung noch fortschrittlicherer Systeme vorantreiben, sind wir bestrebt, die aus dieser Version gewonnenen Erkenntnisse für zukünftige Entwicklungen zu nutzen.