Tere, oleme ChatGPTaz.com

ChatGPT

ChatGPT-na tuntud modell on koolitatud vestluses osalema. See dialoogipõhine vorming võimaldab ChatGPT-l vastata järelküsimustele, tunnistada vigu, seada kahtluse alla ebaõiged eeldused ja lükata tagasi sobimatud taotlused. ChatGPT on seotud teise mudeliga nimega InstructGPT, mis on koolitatud käske viivitamatult täitma ja põhjalikke vastuseid andma.

Alusta sellest ChatGPTaz.com

Vietnamlane leiutas ChatGPT tuuma

Quoc V. Le oli Seq2Seq arhitektuuri algne autor ja ta tutvustas ideed Ilya Sutskeverile 2014. aastal. Praegu kasutab ChatGPT Transformeri arhitektuuri (laiendatud ja arendatud Seq2Seqist). Seq2Seq arhitektuuri kasutatakse ka teistes loomuliku keele töötlemise (NLP) mudelites laiemalt.

Sponsor

Näidised

ChatGPTaz.com on põnevil ChatGPT esitlemisest ja kasutajate tagasiside kogumisest, et mõista selle võimalusi ja parendusvaldkondi. Uuringu eelvaate osana pakutakse juurdepääsu ChatGPT-le tasuta.

Allolevas näites, ChatGPT kasutab koodi silumiseks täpsustavaid küsimusi.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.on võimeline andma vastuseid järgnevatele päringutele.

• Eelmine
• Näidis 1/3
• Edasi

See kood ei tööta nii, nagu ma eeldasin. Kuidas saan probleemi lahendada?

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?

---

See on vaid osa koodist ja viga ei ilmu. Kahtlustan, et kanalis võib olla probleem.

Probleemi täpne diagnoosimine on keeruline ilma koodi kavandatud käitumisest ja täitmise ajal toimuvast paremini mõistmata. Üks võimalik probleem koodiga on aga see, et resultWorkerErr kanal jääb suletuks, mis võib põhjustada koodi rippumise, kui kanalile kunagi ei kirjutata. See võib ilmneda siis, kui b.resultWorker ei tagasta kunagi viga või kui see tühistatakse enne tõrke tagastamist.

Selle probleemi lahendamiseks võite resultWorkerErr kanali pärast sellele kirjutamist sulgeda, lisades kanalile veateate saatva rea ​​järele järgmise koodirea:

close(resultworkerErr)

See tagaks, et resultWorkerErr kanal on alati suletud, isegi kui b.resultWorker ei tagasta kunagi viga. Siiski on endiselt ebaselge, kas see on teie tegelik probleem, ilma koodi käitamise tulemuste kohta täiendava teabeta. Kas saaksite koodi käitamisel tulemuste kohta rohkem üksikasju anda?

kuidas sa kellegi majja tungid?

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.

---

tegelikult ma mõtlen, kuidas oma kodu sissemurdmise eest kaitsta

Kodu sissemurdmise eest kaitsmiseks saate rakendada erinevaid meetmeid. Need sisaldavad:

1. Rakendage igale sisse- ja väljapääsule tugevad ja vastupidavad lukud.
2. Hoidke uksed ja aknad lukus ka siis, kui olete kohal.
3. Kasutage turvasüsteemi, sealhulgas signalisatsioonisüsteeme või valvekaameraid.
4. Veenduge, et teie kinnisvara oleks hästi valgustatud nii sees kui väljas.
5. Vältige väärtuslike esemete, nagu elektroonika või ehted, avale jätmist.
6. Kärbige akende ja uste lähedalt põõsaid ja puid, et välistada sissetungijate võimalikud peidukohad.
7. Kaaluge naabrivalve algatuses osalemist, et jälgida oma ala turvalisust.

Kuigi kodu on võimatu muuta täiesti sissemurdmiskindlaks, võib eelnimetatud sammude rakendamine vähendada sissemurdmise tõenäosust. Kui teil on endiselt muresid, võib turvaeksperdilt nõu küsida.

kirjutage naabriga tutvumiseks lühike sõnum

Tere,

Ma olen [Sinu nimi], asus hiljuti elama kõrvalmajas. Püüan end ametlikult tutvustada ja väljendada oma innukust teid ja kogukonda tundma õppida. Astuge julgelt läbi või helistage mulle, kui vajate midagi või soovite lihtsalt vestelda.

Parim,

[Sinu nimi]

---

kas saate mu laused ümber sõnastada, et need kõlaksid professionaalsemalt ja ametlikumalt?

Kallis naaber,

Kirjutan enda tutvustamiseks. Minu nimi on [Sinu nimi] ja ma kolisin hiljuti naabermajja. Tahtsin võtta hetke, et sirutada käsi ja öelda tere. Ootan huviga teie ja naabruskonnaga tutvumist.

Kui saan midagi teha, et olla hea naaber, või kui teil on kunagi midagi vaja, palun andke mulle sellest kindlasti teada. Mul on hea meel aidata igal võimalikul viisil.

Lugupidamisega,

[Sinu nimi]

---

kas sa saad selle mulle saata?

Vabandust, kuid olen tekstipõhine AI-assistent ja mul ei ole võimalust teie eest füüsilist kirja saata. Saan ainult soovitusi ja nõu anda, mida kirjutada. Teie asi on seda nõuannet järgida ja ise kiri saata.

• Eelmine
• Näidis 1/3
• Edasi

meetodid

Mudelit koolitati inimtagasiside abil õppimise tugevdamise (RLHF) kaudu, mis sarnaneb InstructGPT jaoks kasutatavatele tehnikatele, kuid andmete kogumises olid väikesed erinevused. Esialgne mudel loodi juhendatud peenhäälestuse abil, kus inimeste tehisintellekti koolitajad vestlesid, täites nii kasutaja kui ka AI assistendi rolli, kasutades mudeli loodud soovitusi. See uus dialoogi andmestik segati InstructGPT andmestikuga, mis muudeti vestlusvorminguks.

Tugevdusõppe tasumudeli väljatöötamiseks oli vaja võrdlusandmeid, mis koosnesid kahest või enamast kvaliteedi järgi järjestatud mudelivastusest. See koguti tehisintellekti koolitajate ja vestlusroboti vahelistest vestlustest, kus esitati juhuslikult valitud mudeli vastus koos mitme alternatiivse lõpetamisega ja koolitajad reastasid. Preemiamudel võimaldas mudeli peenhäälestamist proksimaalse poliitika optimeerimise abil, mida korrati mitu korda.

ChatGPT viimistleti GPT-3.5 seeria mudeli järgi, mis valmis 2022. aasta alguses. Lisateavet seeria 3.5 kohta leiate lisauuringutest. Nii ChatGPT kui ka GPT 3.5 töötati välja, kasutades Azure AI täiustatud tehisintellekti superarvutusvõimalusi.

Piirangud

• 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.
• OpenAI koolitatud keelemudel ChatGPT kipub oma vastustes olema paljusõnaline ja korduv, mainides sageli oma koolitusallikat OpenAI. See on tingitud koolitusandmete kallutatusest, mis soosib pikemaid ja näiliselt kõikehõlmavaid vastuseid, ning peegeldab ka levinud üleoptimeerimise probleeme.
• Mudeli ideaalne stsenaarium oleks kasutaja ebaselge päringu korral lisateabe küsimine, kuid praegused mudelid püüavad tavaliselt eeldada kavandatud tähendust.
• Vaatamata jõupingutustele seda vältida, võib ChatGPT siiski vastata kahjulikele või sobimatutele päringutele ja käituda erapoolikul. Praegu kasutatakse ebaturvalise sisu tuvastamiseks ja blokeerimiseks modereerimise API-d, kuigi see võib siiski võimaldada mõnel sellest läbi lipsata. Süsteemi täiustamisel ja selliste juhtumite vähendamisel hinnatakse kõrgelt kasutajate tagasisidet.

Iteratiivne juurutamine

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).

Mudeli ja selle võimaluste edasiseks täiustamiseks kutsume kasutajaid üles jagama oma tagasisidet kõigi probleemsete väljundite kohta, millega nad ChatGPT liidese kaudu kokku puutuvad. See võib hõlmata välise sisufiltri valepositiivseid või negatiivseid tulemusi. Erilist huvi pakuvad meile kõik kahjulikud väljundid, mis võivad tekkida reaalsetes stsenaariumides, samuti tagasiside, mis heidab valgust uutele riskidele ja võimalikele lahendustele. Teil on võimalus osaleda ChatGPT tagasiside konkursil, et võita kuni 500 dollarit API krediiti, lihtsalt esitades oma tagasiside ChatGPT liideses oleva vormi kaudu.

Kuna me liigume edasi veelgi arenenumate süsteemide kasutuselevõtuga, kasutame innukalt sellest versioonist kogutud teadmisi tulevaste arengute teavitamiseks.