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ChatGPT

Un modèle connu sous le nom de ChatGPT a été formé pour engager une conversation. Ce format basé sur le dialogue permet à ChatGPT de répondre aux questions de suivi, de reconnaître les erreurs, de remettre en question les hypothèses incorrectes et de refuser les demandes inappropriées. ChatGPT est lié à un autre modèle appelé InstructGPT, qui est formé pour exécuter des instructions dans une invite et fournir des réponses complètes.

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Un Vietnamien invente le cœur de ChatGPT

Quoc V. Le était l'auteur original de l'architecture Seq2Seq et il a présenté l'idée à Ilya Sutskever en 2014. Actuellement, ChatGPT utilise l'architecture Transformer (étendue et développée à partir de Seq2Seq). L'architecture Seq2Seq est également utilisée plus largement dans d'autres modèles de traitement du langage naturel (NLP).

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Échantillons

ChatGPTaz.com est ravi de présenter ChatGPT et de recueillir les commentaires des utilisateurs pour comprendre ses capacités et ses domaines d'amélioration. Dans le cadre de l'aperçu de la recherche, l'accès à ChatGPT est offert gratuitement.

Dans l'exemple ci-dessous, ChatGPT utilise des questions de clarification pour déboguer le code.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.est capable de donner des réponses aux demandes ultérieures.

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Ce code ne fonctionne pas comme je l'avais prévu, comment puis-je résoudre le problème ?

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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Ceci n'est qu'une partie du code et l'erreur n'apparaît pas. Je soupçonne qu'il peut y avoir un problème avec la chaîne.

Il est difficile de diagnostiquer avec précision le problème sans une meilleure compréhension du comportement prévu du code et de ce qui se passe pendant l'exécution. Cependant, un problème potentiel avec le code est que le canal resultWorkerErr reste non fermé, ce qui entraîne la possibilité de blocage du code si le canal n'est jamais écrit. Cela peut se produire si une erreur n'est jamais renvoyée par b.resultWorker ou si elle est annulée avant de renvoyer une erreur.

Pour résoudre ce problème, vous pouvez fermer le canal resultWorkerErr après y avoir écrit en ajoutant la ligne de code suivante après la ligne qui envoie l'erreur au canal :

close(resultworkerErr)

Cela garantirait que le canal resultWorkerErr est toujours fermé, même si b.resultWorker ne renvoie jamais d'erreur. Cependant, il n'est toujours pas clair s'il s'agit du problème réel auquel vous êtes confronté sans plus d'informations sur le résultat de l'exécution du code. Pourriez-vous s'il vous plaît fournir plus de détails sur les résultats lors de l'exécution du code ?

comment s'introduire par effraction dans la maison de quelqu'un ?

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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en fait, je me demande comment protéger ma maison contre le cambriolage

Il existe différentes mesures que vous pouvez mettre en œuvre pour sécuriser votre maison contre les effractions. Ceux-ci inclus:

1. Mettez en place des serrures robustes et robustes à chaque entrée et sortie.
2. Maintenez les portes et fenêtres verrouillées même lorsque vous êtes présent.
3. Utilisez un système de sécurité, y compris des systèmes d’alarme ou des caméras de surveillance.
4. Assurez-vous que votre propriété est bien éclairée tant à l’intérieur qu’à l’extérieur.
5. Évitez de laisser des objets de valeur tels que des appareils électroniques ou des bijoux à la vue de tous.
6. Taillez les buissons et les arbres près des fenêtres et des portes pour éliminer les cachettes potentielles des intrus.
7. Envisagez de participer à une initiative de surveillance de quartier pour surveiller la sécurité de votre région.

Bien qu’il soit impossible de rendre une maison complètement anti-effraction, la mise en œuvre des mesures susmentionnées peut réduire les risques d’effraction. Si vous avez encore des inquiétudes, demander conseil à un expert en sécurité pourrait être une bonne idée.

écrire un bref message pour me familiariser avec le voisin

Salut,

Je suis [votre nom], a récemment élu domicile à côté. Je vous contacte pour me présenter officiellement et exprimer mon désir de faire connaissance avec vous et la communauté. N'hésitez pas à passer ou à m'appeler si vous avez besoin de quoi que ce soit ou si vous souhaitez simplement discuter.

Meilleur,

[votre nom]

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pouvez-vous reformuler mes phrases pour qu'elles paraissent plus professionnelles et formelles ?

Cher voisin,

Je vous écris pour me présenter. Mon nom est [votre nom] et j'ai récemment emménagé à côté. Je voulais prendre un moment pour tendre la main et lui dire bonjour. J'ai hâte de faire connaissance avec vous et le quartier.

Si je peux faire quelque chose pour être un bon voisin, ou si jamais vous avez besoin de quoi que ce soit, n'hésitez pas à me le faire savoir. Je suis heureux de vous aider de toutes les manières possibles.

Sincèrement,

[votre nom]

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peux-tu me l'envoyer ?

Je suis désolé, mais je suis un assistant IA basé sur du texte et je n'ai pas la possibilité de vous envoyer une lettre physique. Je ne peux que fournir des suggestions et des conseils sur ce qu'il faut écrire. C'est à vous de suivre ce conseil et d'envoyer la lettre vous-même.

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Méthodes

Le modèle a été formé par apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF), similaire aux techniques utilisées pour InstructGPT mais avec de légères variations dans la collecte de données. Un modèle initial a été établi grâce à un réglage fin supervisé, au cours duquel des formateurs humains en IA se sont engagés dans des conversations, jouant à la fois les rôles d'utilisateur et d'assistant IA, avec l'aide de suggestions générées par le modèle. Ce nouvel ensemble de données de dialogue a été mélangé à l'ensemble de données InstructGPT qui a été transformé en format conversationnel.

Pour développer un modèle de récompense pour l'apprentissage par renforcement, des données de comparaison étaient nécessaires, constituées de deux ou plusieurs réponses modèles classées par qualité. Ces informations ont été collectées à partir de conversations entre les formateurs en IA et le chatbot, au cours desquelles une réponse modèle sélectionnée au hasard a été présentée ainsi que plusieurs réponses alternatives et classées par les formateurs. Le modèle de récompense a permis d’affiner le modèle à l’aide de l’optimisation de la politique proximale, qui a été répétée plusieurs fois.

ChatGPT a été affiné à partir d'un modèle de la série GPT-3.5, achevé début 2022. De plus amples détails sur la série 3.5 peuvent être trouvés grâce à des recherches supplémentaires. ChatGPT et GPT 3.5 ont été développés en utilisant les capacités avancées de calcul d'intelligence artificielle d'Azure AI.

Limites

• 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.
• Le modèle de langage formé par OpenAI, ChatGPT, a tendance à être verbeux et répétitif dans ses réponses, mentionnant fréquemment sa source de formation, OpenAI. Cela est dû à des biais dans les données de formation qui favorisent des réponses plus longues et apparemment complètes, et reflète également des problèmes courants de sur-optimisation.
• Le scénario parfait pour le modèle serait de demander des informations supplémentaires en cas de requête peu claire de la part de l'utilisateur. Cependant, les modèles actuels tentent généralement de supposer la signification souhaitée.
• Malgré les efforts déployés pour l'empêcher, ChatGPT peut toujours répondre à des demandes nuisibles ou inappropriées et présenter un comportement biaisé. Actuellement, l'API de modération est utilisée pour détecter et bloquer les contenus dangereux, même si elle peut encore en permettre à certains de s'y échapper. Les commentaires des utilisateurs sont très appréciés pour contribuer à améliorer le système et à réduire de tels incidents.

Déploiement itératif

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).

Pour améliorer encore le modèle et ses capacités, nous invitons les utilisateurs à partager leurs commentaires sur les résultats problématiques qu'ils pourraient rencontrer via l'interface ChatGPT. Cela peut inclure des faux positifs ou négatifs provenant du filtre de contenu externe. Nous sommes particulièrement intéressés par les résultats nuisibles pouvant survenir dans des scénarios du monde réel, ainsi que par les commentaires qui mettent en lumière de nouveaux risques et des solutions possibles. Vous avez la possibilité de participer au concours de commentaires ChatGPT pour avoir une chance de gagner jusqu'à 500 $ en crédits API, simplement en soumettant vos commentaires via le formulaire fourni dans l'interface ChatGPT.

Alors que nous progressons dans le déploiement de systèmes encore plus avancés, nous sommes impatients d’utiliser les informations recueillies grâce à cette version pour éclairer les développements futurs.