DIY プロジェクトに取り組むメガネをかけたクリエイティブな女の子
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。
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。
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。
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.
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)
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?
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。
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。
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。
OpenAI は、ChatGPT のトライアル サブスクリプション プログラムを導入しています。ChatGPT は、会話を続け、フォローアップの質問に応答し、誤った仮定を修正できる最先端の会話型 AI です。
当社の会話 AI のアップグレード版である ChatGPT Plus は、月額 20 ドルのサブスクリプション料金で利用できるようになりました。 サブスクライバーとして、ChatGPT の基本ユーザーには提供されない特別な機能や特典にアクセスできるようになります。:
新しいサブスクリプション プランである ChatGPT Plus は現在、米国のお客様にご利用いただけるようになっており、今後数週間以内に待機リストに載っているお客様への招待プロセスを開始する予定です。 私たちの目標は、近い将来、より多くの国や地域にアクセスとサポートを拡大することです。
私たちは無料ユーザーのコミュニティを大切にしており、彼らの ChatGPT へのアクセスを維持します。 サブスクリプション価格プランの導入は、できるだけ多くの人が引き続きこのモデルに無料でアクセスできるようにするのに役立ちます。
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