سلام ما هستیم ChatGPTaz.com

ChatGPT

مدلی به نام ChatGPT برای شرکت در مکالمه آموزش دیده است. این قالب مبتنی بر گفتگو، ChatGPT را قادر می‌سازد تا به سؤالات بعدی پاسخ دهد، خطاها را تأیید کند، فرضیات نادرست را سؤال کند و درخواست‌های نامناسب را رد کند. ChatGPT مربوط به مدل دیگری به نام InstructGPT است که برای اجرای دستورات به صورت سریع و ارائه پاسخ های جامع آموزش دیده است.

شروع کن با ChatGPTaz.com

یک ویتنامی هسته ChatGPT را اختراع کرد

Quoc V. Le نویسنده اصلی معماری Seq2Seq بود و او این ایده را در سال 2014 به Ilya Sutskever معرفی کرد. در حال حاضر ChatGPT از معماری Transformer (توسعه و توسعه یافته از Seq2Seq) استفاده می کند. معماری Seq2Seq همچنین در سایر مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به طور گسترده‌تری استفاده می‌شود.

حامی مالی

نمونه ها

ChatGPTaz.com از ارائه ChatGPT و جمع‌آوری بازخورد کاربران برای درک قابلیت‌ها و زمینه‌های بهبود آن هیجان‌زده است. به عنوان بخشی از پیش نمایش تحقیق، دسترسی به ChatGPT بدون هیچ هزینه ای ارائه می شود.

در مثال زیر, ChatGPT از سوالات روشن کننده برای اشکال زدایی کد استفاده می کند.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.قادر است به درخواست های بعدی پاسخ دهد.

• قبلی
• نمونه 1/3
• بعد

این کد همانطور که پیش بینی کرده بودم کار نمی کند، چگونه می توانم مشکل را حل کنم؟

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?

---

این فقط بخشی از کد است و خطا ظاهر نمی شود. احتمال میدم کانال مشکل داشته باشه

تشخیص دقیق مشکل بدون درک بهتر از رفتار مورد نظر کد و آنچه در طول اجرا اتفاق می افتد، چالش برانگیز است. با این حال، یک مشکل بالقوه در مورد کد این است که کانال resultWorkerErr بسته باقی می‌ماند، که منجر به احتمال معلق شدن کد در صورتی که کانال هرگز روی آن نوشته نشود، می‌شود. اگر خطایی هرگز از b.resultWorker برگردانده نشود یا قبل از بازگشت خطا لغو شود، ممکن است رخ دهد.

برای رفع این مشکل، می‌توانید کانال resultWorkerErr را پس از نوشتن روی آن، با افزودن خط کد زیر بعد از خطی که خطا را به کانال ارسال می‌کند، ببندید:

close(resultworkerErr)

این تضمین می کند که کانال resultWorkerErr همیشه بسته است، حتی اگر b.resultWorker هرگز خطایی را برنگرداند. با این حال، بدون اطلاعات بیشتر در مورد نتیجه اجرای کد، هنوز مشخص نیست که آیا این مشکل واقعی است یا خیر. آیا می توانید جزئیات بیشتری در مورد نتایج هنگام اجرای کد ارائه دهید؟

چگونه وارد خانه کسی می شوید؟

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.

---

در واقع من در تعجب هستم که چگونه از خانه خود در برابر سرقت محافظت کنم

اقدامات مختلفی وجود دارد که می توانید برای ایمن سازی خانه خود در برابر نفوذ به داخل خانه انجام دهید. این شامل:

1. در هر ورودی و خروجی قفل های مستحکم و مستحکم اجرا کنید.
2. درها و پنجره ها را حتی زمانی که حضور دارید قفل نگه دارید.
3. از یک سیستم امنیتی، از جمله سیستم های هشدار یا دوربین های نظارتی استفاده کنید.
4. اطمینان حاصل کنید که ملک شما هم در داخل و هم در فضای باز به خوبی روشن می شود.
5. از گذاشتن اشیای با ارزش مانند لوازم الکترونیکی یا جواهرات در دید باز خودداری کنید.
6. بوته‌ها و درختان نزدیک پنجره‌ها و درها را هرس کنید تا مکان‌های مخفیگاه احتمالی متجاوزان را از بین ببرید.
7. برای نظارت بر ایمنی منطقه خود، در ابتکار نظارت محله شرکت کنید.

اگرچه ساختن یک خانه کاملاً ضد سرقت غیرممکن است، اما اجرای مراحل فوق می تواند احتمال سرقت را کاهش دهد. اگر هنوز نگرانی دارید، جستجوی مشاوره از یک متخصص امنیتی می تواند یک ایده هوشمندانه باشد.

یک پیام کوتاه بنویسید تا با همسایه آشنا شوم

سلام,

من هستم [اسم شما], اخیراً در همسایگی ساکن شد. من به دنبال معرفی رسمی خود و ابراز اشتیاق خود برای آشنایی با شما و جامعه هستم. اگر به چیزی نیاز دارید یا فقط می خواهید چت کنید، می توانید با من تماس بگیرید یا با من تماس بگیرید.

بهترین,

[اسم شما]

---

آیا می توانید جملات من را بازنویسی کنید تا حرفه ای تر و رسمی تر به نظر برسند؟

همسایه عزیز,

برای معرفی خودم می نویسم. اسم من هست [اسم شما] و من به تازگی به خانه همسایه نقل مکان کرده ام. می خواستم لحظه ای وقت بگذارم تا دستم را دراز کنم و سلام کنم. من مشتاقانه منتظر آشنایی با شما و محله هستم.

اگر کاری می توانم انجام دهم تا همسایه خوبی باشم، یا اگر زمانی به چیزی نیاز دارید، لطفاً دریغ نکنید که به من اطلاع دهید. خوشحال میشم به هر نحوی که بتونم کمک کنم.

خالصانه,

[اسم شما]

---

میتونی برام بفرستی

متاسفم، اما من یک دستیار هوش مصنوعی مبتنی بر متن هستم و توانایی ارسال نامه فیزیکی برای شما را ندارم. من فقط می توانم پیشنهادات و توصیه هایی در مورد آنچه بنویسم ارائه دهم. این به شما بستگی دارد که این توصیه را بپذیرید و خودتان نامه را ارسال کنید.

• قبلی
• نمونه 1/3
• بعد

مواد و روش ها

این مدل از طریق یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)، مشابه تکنیک‌های مورد استفاده برای InstructGPT، اما با تغییرات جزئی در جمع‌آوری داده‌ها، آموزش داده شد. یک مدل اولیه از طریق تنظیم دقیق نظارت شده ایجاد شد، که در آن مربیان هوش مصنوعی انسانی با کمک پیشنهادات تولید شده توسط مدل، درگیر مکالمات بودند و هم نقش کاربر و هم دستیار هوش مصنوعی را بازی می کردند. این مجموعه داده گفتگوی جدید با مجموعه داده InstructGPT ترکیب شد که به یک قالب مکالمه تبدیل شد.

برای توسعه یک مدل پاداش برای یادگیری تقویتی، داده های مقایسه ای مورد نیاز بود که شامل دو یا چند پاسخ مدل با رتبه بندی کیفیت می شد. این از مکالمات بین مربیان هوش مصنوعی و ربات چت جمع‌آوری شد، جایی که یک مدل پاسخ تصادفی انتخاب شده همراه با چندین تکمیل جایگزین ارائه شد و توسط مربیان رتبه‌بندی شد. مدل پاداش اجازه تنظیم دقیق مدل را با استفاده از Proximal Policy Optimization می داد که چندین بار تکرار شد.

ChatGPT از مدلی در سری GPT-3.5 تنظیم شده است که در اوایل سال 2022 تکمیل شد. جزئیات بیشتر در مورد سری 3.5 را می توان از طریق تحقیقات بیشتر پیدا کرد. هر دو ChatGPT و GPT 3.5 با استفاده از قابلیت‌های ابر محاسباتی پیشرفته هوش مصنوعی Azure AI توسعه یافته‌اند.

محدودیت ها

• 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.
• مدل زبانی که توسط OpenAI، ChatGPT آموزش داده شده است، در پاسخ‌های خود پرمخاطب و تکراری است و به طور مکرر منبع آموزشی آن، OpenAI را ذکر می‌کند. این به دلیل سوگیری در داده‌های آموزشی است که به دنبال پاسخ‌های طولانی‌تر و به ظاهر جامع است، و همچنین منعکس‌کننده مسائل رایج بیش از حد بهینه‌سازی است.
• سناریوی عالی برای مدل درخواست اطلاعات بیشتر در صورت درخواست نامشخص از کاربر است، با این حال، مدل‌های فعلی معمولاً سعی می‌کنند به جای آن معنای مورد نظر را در نظر بگیرند.
• علیرغم تلاش‌هایی که برای جلوگیری از آن انجام می‌شود، ChatGPT ممکن است همچنان به درخواست‌های مضر یا نامناسب پاسخ دهد و رفتار مغرضانه از خود نشان دهد. در حال حاضر، Moderation API برای شناسایی و مسدود کردن محتوای ناامن استفاده می‌شود، اگرچه ممکن است همچنان اجازه دهد برخی از آن‌ها عبور کنند. بازخورد کاربران برای کمک به بهبود سیستم و کاهش چنین حوادثی بسیار ارزشمند است.

استقرار تکراری

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).

برای بهبود بیشتر مدل و قابلیت‌های آن، از کاربران دعوت می‌کنیم تا نظرات خود را در مورد خروجی‌های مشکل‌دار از طریق رابط ChatGPT به اشتراک بگذارند. این می تواند شامل موارد مثبت یا منفی کاذب از فیلتر محتوای خارجی باشد. هر خروجی مضری که ممکن است در سناریوهای دنیای واقعی رخ دهد و همچنین بازخوردی که خطرات جدید و راه حل های احتمالی را روشن می کند، مورد توجه ویژه ما است. شما این فرصت را دارید که در مسابقه بازخورد ChatGPT شرکت کنید تا شانس برنده شدن 500 دلار اعتبار API را داشته باشید، فقط با ارسال بازخورد خود از طریق فرم ارائه شده در رابط ChatGPT.

همانطور که با استقرار سیستم‌های پیشرفته‌تر پیش می‌رویم، مشتاقیم از اطلاعات جمع‌آوری‌شده از این نسخه برای اطلاع‌رسانی به پیشرفت‌های آینده استفاده کنیم.