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ChatGPT

Se ha entrenado un modelo conocido como ChatGPT para entablar una conversación. Este formato basado en diálogo permite a ChatGPT responder a preguntas de seguimiento, reconocer errores, cuestionar suposiciones incorrectas y rechazar solicitudes inapropiadas. ChatGPT está relacionado con otro modelo llamado InstructGPT, que está capacitado para ejecutar instrucciones de forma rápida y proporcionar respuestas completas.

Empezar con ChatGPTaz.com

Un vietnamita inventa el núcleo de ChatGPT

Quoc V. Le fue el autor original de la arquitectura Seq2Seq y le presentó la idea a Ilya Sutskever en 2014. Actualmente ChatGPT utiliza la arquitectura Transformer (ampliada y desarrollada a partir de Seq2Seq). La arquitectura Seq2Seq también se utiliza en otros modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de manera más amplia.

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Muestras

ChatGPTaz.com está encantado de presentar ChatGPT y recopilar comentarios de los usuarios para comprender sus capacidades y áreas de mejora. Como parte de la vista previa de la investigación, se ofrece acceso a ChatGPT sin costo alguno.

En el siguiente ejemplo, ChatGPT utiliza preguntas aclaratorias para depurar el código.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.es capaz de dar respuestas a solicitudes posteriores.

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Este código no funciona como esperaba, ¿cómo puedo resolver el problema?

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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Esto es solo una parte del código y el error no aparece. Sospecho que puede haber un problema con el canal.

Es un desafío diagnosticar con precisión el problema sin una mejor comprensión del comportamiento previsto del código y lo que sucede durante la ejecución. Sin embargo, un problema potencial con el código es que el canal resultWorkerErr permanece abierto, lo que genera la posibilidad de que el código se cuelgue si nunca se escribe en el canal. Esto podría ocurrir si b.resultWorker nunca devuelve un error o si se cancela antes de devolver un error.

Para solucionar este problema, puede cerrar el canal resultWorkerErr después de escribir en él agregando la siguiente línea de código después de la línea que envía el error al canal:

close(resultworkerErr)

Esto garantizaría que el canal resultWorkerErr esté siempre cerrado, incluso si b.resultWorker nunca devuelve un error. Sin embargo, aún no está claro si este es el problema real al que se enfrenta sin más información sobre el resultado de ejecutar el código. ¿Podría proporcionar más detalles sobre los resultados al ejecutar el código?

¿Cómo se entra a la fuerza en la casa de alguien?

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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De hecho, me pregunto cómo proteger mi casa contra robos.

Hay varias medidas que puede implementar para proteger su hogar contra robos. Éstas incluyen:

1. Implementar cerraduras robustas y resistentes en cada entrada y salida.
2. Mantenga las puertas y ventanas cerradas incluso cuando esté presente.
3. Emplear un sistema de seguridad, incluidos sistemas de alarma o cámaras de vigilancia.
4. Asegúrese de que su propiedad esté bien iluminada tanto en el interior como en el exterior.
5. Evite dejar objetos de valor como aparatos electrónicos o joyas a la vista.
6. Pode arbustos y árboles cerca de ventanas y puertas para eliminar posibles escondites de intrusos.
7. Considere participar en una iniciativa de vigilancia vecinal para monitorear la seguridad de su área.

Aunque es imposible hacer que una casa sea completamente a prueba de robos, implementar los pasos antes mencionados puede reducir las posibilidades de que se produzca un robo. Si todavía tiene dudas, buscar el consejo de un experto en seguridad podría ser una buena idea.

escribir un breve mensaje para familiarizarme con el vecino

Hola,

Soy [Su nombre], recientemente se instaló al lado. Me acerco para presentarme formalmente y expresar mi entusiasmo por conocerlo a usted y a la comunidad. No dudes en pasarme o llamarme si necesitas algo o simplemente quieres charlar.

Mejor,

[Su nombre]

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¿Puedes reformular mis oraciones para que suenen más profesionales y formales?

Querido vecino,

Le escribo para presentarme. Mi nombre es [Su nombre] y recientemente me mudé a la casa de al lado. Quería tomarme un momento para acercarme y saludar. Tengo muchas ganas de conocerte a ti y al vecindario.

Si hay algo que pueda hacer para ser un buen vecino, o si alguna vez necesitas algo, no dudes en hacérmelo saber. Estoy feliz de poder ayudar en todo lo que pueda.

Atentamente,

[Su nombre]

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¿puedes enviarlo por mí?

Lo siento, pero soy un asistente de inteligencia artificial basado en texto y no tengo la capacidad de enviarle una carta física. Sólo puedo dar sugerencias y consejos sobre qué escribir. Depende de usted seguir ese consejo y enviar la carta usted mismo.

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Métodos

El modelo se entrenó mediante aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), similar a las técnicas utilizadas para InstructGPT pero con ligeras variaciones en la recopilación de datos. Se estableció un modelo inicial mediante un ajuste supervisado, en el que entrenadores de IA humana entablaban conversaciones, desempeñando tanto el papel de usuario como de asistente de IA, con la ayuda de sugerencias generadas por el modelo. Este nuevo conjunto de datos de diálogo se combinó con el conjunto de datos de InstructGPT que se transformó a un formato conversacional.

Para desarrollar un modelo de recompensa para el aprendizaje por refuerzo, se requirieron datos de comparación, que consistían en dos o más respuestas del modelo clasificadas por calidad. Esto se recopiló de conversaciones entre capacitadores de IA y el chatbot, donde se presentó una respuesta modelo seleccionada al azar junto con varias opciones de finalización, y los capacitadores las clasificaron. El modelo de recompensa permitió un ajuste fino del modelo mediante la optimización de políticas próximas, que se repitió varias veces.

ChatGPT se perfeccionó a partir de un modelo dentro de la serie GPT-3.5, completado a principios de 2022. Se pueden encontrar más detalles sobre la serie 3.5 a través de investigaciones adicionales. Tanto ChatGPT como GPT 3.5 se desarrollaron utilizando las capacidades avanzadas de supercomputación de inteligencia artificial de Azure AI.

Limitaciones

• 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.
• El modelo de lenguaje entrenado por OpenAI, ChatGPT, tiende a ser detallado y repetitivo en sus respuestas, mencionando con frecuencia su fuente de entrenamiento, OpenAI. Esto se debe a sesgos en los datos de capacitación que favorecen respuestas más largas y aparentemente completas, y también refleja problemas comunes de optimización excesiva.
• El escenario perfecto para el modelo sería solicitar más información en caso de una consulta poco clara por parte del usuario; sin embargo, los modelos actuales generalmente intentan asumir el significado deseado.
• A pesar de los esfuerzos para evitarlo, ChatGPT aún puede responder a solicitudes dañinas o inapropiadas y exhibir un comportamiento sesgado. Actualmente, la API de moderación se emplea para detectar y bloquear contenido no seguro, aunque aún puede permitir que algunos se escapen. Los comentarios de los usuarios son muy valorados para ayudar a mejorar el sistema y reducir este tipo de incidentes.

Implementación iterativa

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).

Para mejorar aún más el modelo y sus capacidades, invitamos a los usuarios a compartir sus comentarios sobre cualquier resultado problemático que puedan encontrar a través de la interfaz ChatGPT. Esto puede incluir falsos positivos o negativos del filtro de contenido externo. De especial interés para nosotros son los resultados dañinos que puedan ocurrir en escenarios del mundo real, así como la retroalimentación que arroje luz sobre nuevos riesgos y posibles soluciones. Tiene la oportunidad de participar en el Concurso de comentarios de ChatGPT para ganar hasta $500 en créditos API, simplemente enviando sus comentarios a través del formulario provisto en la interfaz de ChatGPT.

A medida que avanzamos con la implementación de sistemas aún más avanzados, estamos ansiosos por utilizar los conocimientos recopilados en esta versión para informar desarrollos futuros.