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ChatGPT

ChatGPT라는 모델은 대화에 참여하도록 훈련되었습니다. 이 대화 기반 형식을 통해 ChatGPT는 후속 질문에 응답하고, 오류를 인정하고, 잘못된 가정에 질문하고, 부적절한 요청을 거부할 수 있습니다. ChatGPT는 신속하게 지침을 실행하고 포괄적인 답변을 제공하도록 훈련된 InstructGPT라는 또 다른 모델과 관련이 있습니다.

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베트남인이 ChatGPT의 핵심을 발명했습니다.

Quoc V. Le는 Seq2Seq 아키텍처의 원저자였으며 2014년에 Ilya Sutskever에게 이 아이디어를 소개했습니다. 현재 ChatGPT는 Transformer 아키텍처(Seq2Seq에서 확장 및 개발됨)를 사용하고 있습니다. Seq2Seq 아키텍처는 다른 NLP(자연어 처리) 모델에서도 보다 광범위하게 사용됩니다.

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ChatGPTaz.com ChatGPT를 소개하고 사용자 피드백을 수집하여 ChatGPT의 기능과 개선 영역을 이해하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 연구 미리보기의 일환으로 ChatGPT에 대한 액세스가 무료로 제공됩니다.

아래 예에서는, ChatGPT 코드를 디버그하기 위해 명확한 질문을 활용합니다..refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.후속 요청에 대한 답변을 제공할 수 있습니다..

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이 코드가 예상대로 작동하지 않습니다. 문제를 해결하려면 어떻게 해야 합니까?

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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이는 코드의 일부일 뿐이므로 오류가 나타나지 않습니다. 채널에 문제가 있는 것 같아요.

코드의 의도된 동작과 실행 중에 발생하는 상황을 더 잘 이해하지 않고 문제를 정확하게 진단하는 것은 어렵습니다. 그러나 코드의 한 가지 잠재적인 문제는 resultWorkerErr 채널이 닫히지 않은 상태로 유지되어 채널에 기록되지 않으면 코드가 중단될 가능성이 있다는 것입니다. 이는 b.resultWorker에서 오류가 반환되지 않거나 오류를 반환하기 전에 취소된 경우 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하려면 채널에 오류를 보내는 줄 뒤에 다음 코드 줄을 추가하여 결과를 쓴 후 resultWorkerErr 채널을 닫을 수 있습니다.

close(resultworkerErr)

이렇게 하면 b.resultWorker가 오류를 반환하지 않더라도 resultWorkerErr 채널이 항상 닫히게 됩니다. 그러나 코드 실행 결과에 대한 추가 정보가 없으면 이것이 직면한 실제 문제인지는 여전히 불분명합니다. 코드를 실행할 때 결과에 ​​대한 자세한 내용을 제공해 주시겠습니까?

남의 집에 어떻게 침입해요?

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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사실은 강도로부터 집을 보호하는 방법이 궁금합니다.

침입으로부터 집을 보호하기 위해 구현할 수 있는 다양한 조치가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

1. 모든 입구와 출구에 견고하고 견고한 잠금 장치를 설치하십시오.
2. 귀하가 있는 동안에도 문과 창문을 잠가두십시오.
3. 경보 시스템이나 감시 카메라를 포함한 보안 시스템을 사용하십시오.
4. 귀하의 건물이 실내와 실외 모두에서 잘 조명되는지 확인하십시오.
5. 전자제품이나 보석류와 같은 귀중품을 열린 시야에 두지 마십시오.
6. 침입자가 숨을 수 있는 잠재적인 장소를 없애기 위해 창문과 문 근처의 덤불과 나무를 가지치기합니다.
7. 해당 지역의 안전을 모니터링하기 위해 이웃 감시 계획에 참여하는 것을 고려해 보십시오.

집을 완전히 도난으로부터 보호하는 것은 불가능하지만 앞서 언급한 단계를 수행하면 침입 가능성을 낮출 수 있습니다. 여전히 걱정된다면 보안 전문가에게 조언을 구하는 것이 현명한 생각일 수 있습니다.

이웃과 친해지도록 간단한 메시지를 작성하세요

안녕하세요,

그래요 [당신의 이름], 최근에 옆집에 거주하게 되었습니다. 저는 공식적으로 제 자신을 소개하고 여러분과 커뮤니티를 알아가고자 하는 열망을 표현하기 위해 연락을 드리고 있습니다. 필요한 것이 있거나 대화를 나누고 싶으시면 언제든지 들러주시거나 전화해 주세요.

최상의,

[당신의 이름]

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내 문장을 좀 더 전문적이고 형식적으로 바꿔줄 수 있나요?

친애하는 이웃,

제 소개를 하려고 글을 씁니다. 내 이름은 [당신의 이름] 그리고 최근에 옆집으로 이사왔어요. 잠시 시간을 내어 인사를 드리고 싶었습니다. 나는 당신과 이웃을 알게 되기를 고대하고 있습니다.

좋은 이웃이 되기 위해 제가 할 수 있는 일이 있거나, 필요한 일이 있으시면 언제든지 알려주시기 바랍니다. 최선을 다해 기꺼이 도와드리겠습니다.

감사합니다,

[당신의 이름]

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나한테 보내줄 수 있어?

죄송하지만 저는 텍스트 기반 AI 비서이므로 실제 편지를 보내드릴 수 없습니다. 나는 무엇을 써야 할지에 대한 제안과 조언만 제공할 수 있습니다. 그 조언을 받아들이고 직접 편지를 보내는 것은 당신에게 달려 있습니다.

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행동 양식

모델은 InstructGPT에 사용된 기술과 유사하지만 데이터 수집에 약간의 차이가 있는 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)를 통해 훈련되었습니다. 인간 AI 트레이너가 모델 생성 제안의 도움을 받아 사용자와 AI 보조 역할을 모두 수행하면서 대화에 참여하는 감독 미세 조정을 통해 초기 모델이 구축되었습니다. 이 새로운 대화 데이터 세트는 대화 형식으로 변환된 InstructGPT 데이터 세트와 혼합되었습니다.

강화학습을 위한 보상 모델을 개발하려면 품질별로 순위가 매겨진 두 개 이상의 모델 응답으로 구성된 비교 데이터가 필요했습니다. 이는 AI 트레이너와 챗봇 간의 대화에서 수집되었으며, 여기서 무작위로 선택된 모델 응답이 여러 대안 완료와 함께 제시되고 트레이너가 순위를 매겼습니다. 보상 모델은 여러 번 반복된 Proximal Policy Optimization을 사용하여 모델의 미세 조정을 허용했습니다.

ChatGPT는 2022년 초에 완성된 GPT-3.5 시리즈 내 모델에서 미세 조정되었습니다. 3.5 시리즈에 대한 자세한 내용은 추가 연구를 통해 확인할 수 있습니다. ChatGPT와 GPT 3.5는 모두 Azure AI의 고급 인공 지능 슈퍼컴퓨팅 기능을 활용하여 개발되었습니다.

제한사항

• 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.
• OpenAI로 훈련된 언어 모델인 ChatGPT는 응답이 장황하고 반복적인 경향이 있으며 훈련 소스인 OpenAI를 자주 언급합니다. 이는 더 길고 겉보기에 포괄적인 답변을 선호하는 훈련 데이터의 편향 때문이며 일반적인 과도한 최적화 문제도 반영합니다.
• 모델의 완벽한 시나리오는 사용자가 명확하지 않은 쿼리를 하는 경우 추가 정보를 요청하는 것입니다. 그러나 현재 모델은 일반적으로 의도된 의미를 대신 가정하려고 합니다.
• 이를 방지하려는 노력에도 불구하고 ChatGPT는 여전히 유해하거나 부적절한 요청에 응답하고 편향된 행동을 보일 수 있습니다. 현재 Moderation API는 안전하지 않은 콘텐츠를 감지하고 차단하는 데 사용되지만 일부 콘텐츠는 여전히 빠져나갈 수 있습니다. 사용자 피드백은 시스템을 개선하고 이러한 사고를 줄이는 데 매우 중요합니다.

반복적 배포

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).

모델과 해당 기능을 더욱 개선하기 위해 ChatGPT 인터페이스를 통해 발생할 수 있는 문제가 있는 출력에 대한 피드백을 공유하도록 사용자를 초대합니다. 여기에는 외부 콘텐츠 필터의 거짓 긍정 또는 부정이 포함될 수 있습니다. 우리가 특별히 관심을 두는 부분은 실제 시나리오에서 발생할 수 있는 유해한 결과뿐 아니라 새로운 위험과 가능한 솔루션을 알려주는 피드백입니다. ChatGPT 인터페이스에 제공된 양식을 통해 피드백을 제출하기만 하면 ChatGPT 피드백 콘테스트에 참가하여 API 크레딧으로 최대 500달러를 얻을 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

우리는 훨씬 더 발전된 시스템의 배포를 진행하면서 이번 릴리스에서 수집된 통찰력을 향후 개발에 활용하기를 열망하고 있습니다.