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ChatGPT

ChatGPT として知られるモデルは、会話を行うようにトレーニングされています。 この対話ベースの形式により、ChatGPT はフォローアップの質問に応答し、エラーを認識し、誤った仮定に疑問を呈し、不適切な要求を拒否することができます。 ChatGPT は、InstructGPT と呼ばれる別のモデルに関連しており、プロンプトで命令を実行し、包括的な回答を提供するようにトレーニングされています。

皮切りに ChatGPTaz.com

ChatGPTの中核をベトナム人が発明

Quoc V. Le は Seq2Seq アーキテクチャのオリジナルの作者であり、2014 年にこのアイデアを Ilya Sutskever に紹介しました。現在、ChatGPT は Transformer アーキテクチャ (Seq2Seq から拡張および開発) を使用しています。 Seq2Seq アーキテクチャは、他の自然言語処理 (NLP) モデルでもより広範囲に使用されています。

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サンプル

ChatGPTaz.com ChatGPT を紹介し、その機能と改善の余地がある領域を理解するためにユーザーからのフィードバックを収集できることに興奮しています。 研究プレビューの一環として、ChatGPT へのアクセスが無料で提供されます。

以下の例では, ChatGPT 明確な質問を利用してコードをデバッグします.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.後続のリクエストに答えることができます.

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このコードは予想どおりに機能しません。問題を解決するにはどうすればよいですか?

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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これはコードの一部にすぎず、エラーは表示されません。 チャンネルに問題があるのではないかと思います。

コードの意図された動作と実行中に何が起こっているかをより深く理解せずに、問題を正確に診断することは困難です。 ただし、コードに関する潜在的な問題の 1 つは、resultWorkerErr チャネルが閉じられないままであり、チャネルに書き込まれない場合にコードがハングする可能性があることです。 これは、b.resultWorker からエラーが返されなかった場合、またはエラーを返す前にキャンセルされた場合に発生する可能性があります。

この問題に対処するには、チャネルにエラーを送信する行の後に次のコード行を追加することで、書き込み後に resultWorkerErr チャネルを閉じることができます。

close(resultworkerErr)

これにより、たとえ b.resultWorker がエラーを返さなかったとしても、resultWorkerErr チャネルは常に閉じられるようになります。 ただし、コードの実行結果に関する詳細な情報がなければ、これが実際に直面している問題であるかどうかはまだ不明です。 コードを実行したときの結果について詳しく教えていただけますか?

どうやって人の家に侵入するのですか？

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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実は、どうやって家を強盗から守るか迷っているんです

家を不法侵入から守るために実行できるさまざまな対策があります。 これらには以下が含まれます:

1. すべての入り口と出口に堅牢で頑丈なロックを実装します。
2. 在席中であってもドアや窓は施錠してください。
3. 警報システムや監視カメラなどのセキュリティシステムを導入してください。
4. 屋内と屋外の両方で施設が十分に照明されていることを確認してください。
5. 電子機器や宝石などの貴重品を目の届くところに放置しないでください。
6. 侵入者の潜在的な隠れ場所を排除するために、窓やドアの近くの茂みや木を剪定します。
7. あなたの地域の安全を監視するために、近隣監視活動への参加を検討してください。

家を完全に盗難から守ることは不可能ですが、前述の手順を実行することで侵入の可能性を下げることができます。 それでも心配な場合は、セキュリティの専門家にアドバイスを求めるのが賢明かもしれません。

隣人と知り合いになるために短いメッセージを書く

やあ,

私は [あなたの名前], 最近隣に住み始めました。 私は正式に自己紹介をし、あなたとコミュニティを知りたいという私の熱意を表明するために連絡しています。 何か必要な場合、または単にチャットしたい場合は、お気軽にお立ち寄りいただくか、お電話ください。

最高,

[あなたの名前]

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私の文章をよりプロフェッショナルでフォーマルに聞こえるように言い換えてもらえますか?

親愛なる隣人へ,

自己紹介のために書いています。 私の名前は [あなたの名前] そして最近隣に引っ越してきました。 少し時間をとってご挨拶したいと思いました。 皆様とご近所の皆様と知り合えることを楽しみにしています。

良き隣人となるために私にできることがあれば、あるいは何か必要なことがあれば、遠慮せずにお知らせください。 できる限りのお手伝いをさせていただきます。

心から,

[あなたの名前]

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送ってもらえますか？

申し訳ありませんが、私はテキストベースの AI アシスタントなので、あなたに代わって物理的な手紙を送信する機能はありません。 私ができるのは、何を書くべきかについての提案とアドバイスだけです。 そのアドバイスを受け入れて自分で手紙を送るかどうかはあなた次第です。

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メソッド

モデルは、InstructGPT で使用される手法と同様のヒューマン フィードバックによる強化学習 (RLHF) を通じてトレーニングされましたが、データ収集が若干異なります。 初期モデルは、教師付き微調整を通じて確立され、人間の AI トレーナーが会話に参加し、モデルが生成した提案の支援を受けて、ユーザーと AI アシスタントの両方の役割を果たしました。 この新しい対話データセットは、会話形式に変換された InstructGPT データセットとブレンドされました。

強化学習の報酬モデルを開発するには、品質によってランク付けされた 2 つ以上のモデル応答で構成される比較データが必要でした。 これは、AI トレーナーとチャットボットの間の会話から収集されたもので、ランダムに選択されたモデル応答がいくつかの代替補完とともに提示され、トレーナーによってランク付けされました。 報酬モデルでは、近接ポリシーの最適化を使用してモデルを微調整することができ、これを数回繰り返しました。

ChatGPT は、2022 年初頭に完成した GPT-3.5 シリーズ内のモデルから微調整されました。3.5 シリーズの詳細については、追加の調査を通じて見つけることができます。 ChatGPT と GPT 3.5 はどちらも、Azure AI の高度な人工知能スーパーコンピューティング機能を利用して開発されました。

制限事項

• 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 によってトレーニングされた言語モデルである ChatGPT は、応答が冗長で反復的な傾向があり、トレーニング ソースである OpenAI について頻繁に言及しています。 これは、長くて包括的に見える答えを優先するトレーニング データのバイアスが原因であり、一般的な過剰最適化の問題も反映しています。
• このモデルの完璧なシナリオは、ユーザーからの不明瞭なクエリの場合にさらなる情報を要求することですが、現在のモデルは通常、代わりに意図された意味を仮定しようとします。
• それを防ぐ努力にもかかわらず、ChatGPT は依然として有害または不適切なリクエストに応答し、偏った動作を示す可能性があります。 現在、安全でないコンテンツを検出してブロックするために Moderation API が使用されていますが、それでも一部のコンテンツがすり抜けてしまう可能性があります。 システムを改善し、このようなインシデントを減らすために、ユーザーからのフィードバックは非常に重要です。

反復的なデプロイメント

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).

モデルとその機能をさらに改善するために、ChatGPT インターフェイスを通じて発生する可能性のある問題のある出力についてフィードバックを共有するようユーザーに呼びかけます。 これには、外部コンテンツ フィルターからの誤検知または誤検知が含まれる可能性があります。 私たちにとって特に興味深いのは、現実世界のシナリオで発生する可能性のある有害な結果、および新たなリスクと考えられる解決策を明らかにするフィードバックです。 ChatGPT インターフェースに用意されているフォームからフィードバックを送信するだけで、ChatGPT フィードバック コンテストに参加して、最大 $500 の API クレジットを獲得するチャンスがあります。

さらに高度なシステムの展開を進める中で、私たちはこのリリースから収集した洞察を将来の開発に活用することに熱心に取り組んでいます。