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ChatGPT

चैटजीपीटी के नाम सं जानल जाय वाला मॉडल के बातचीत करय लेल प्रशिक्षित कएल गेल अछि. इ संवाद आधारित प्रारूप चैटजीपीटी कें अनुवर्ती प्रश्नक कें जवाब देवय, त्रुटि कें स्वीकार करय, गलत धारणा पर सवाल उठावय, आ अनुचित अनुरोधक कें अस्वीकार करय मे सक्षम बनायत छै. चैटजीपीटी एकटा अन्य मॉडल सं संबंधित छै जेकरा इंस्ट्रक्टजीपीटी कहल जायत छै, जे निर्देशक कें शीघ्र निष्पादित करय आ व्यापक जवाब उपलब्ध करावा कें लेल प्रशिक्षित छै.

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एकटा वियतनामी चैटजीपीटी के कोर आविष्कार करैत अछि

Quoc V. Le Seq2Seq आर्किटेक्चर केरऽ मूल लेखक छेलै आरू वू ई विचार क॑ इलिया सुत्स्केवर क॑ 2014 म॑ पेश करलकै ।वर्तमान म॑ ChatGPT ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर (Seq2Seq स॑ विस्तारित आरू विकसित) के उपयोग करी रहलऽ छै । Seq2Seq आर्किटेक्चर कें उपयोग अन्य प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडलक मे सेहो बेसि व्यापक रूप सं कैल जायत छै.

प्रायोजक

नमूना

ChatGPTaz.com चैटजीपीटी प्रस्तुत करय आरू उपयोगकर्ता के प्रतिक्रिया इकट्ठा करै लेली रोमांचित छै ताकि ओकरऽ क्षमता आरू सुधार के क्षेत्रऽ क॑ समझलऽ जाय सक॑ । शोध पूर्वावलोकन के हिस्सा के रूप में चैटजीपीटी तक पहुंच के सुविधा बिना कोनो लागत के देल गेल अछि.

नीचाँ देल गेल उदाहरण मे, ChatGPT कोड कें डिबग करय कें लेल स्पष्ट करय वाला सवालक कें उपयोग करयत छै.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.बाद कें अनुरोधक कें जवाब देवय मे सक्षम छै.

• पहिलुका
• नमूना 1/3
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ई कोड ओहिना काज नहि क' रहल अछि जेना हम अनुमान केने रही, हम एहि मुद्दा के कोना समाधान क' सकब.

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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ई कोड के एकटा हिस्सा मात्र अछि, आओर त्रुटि नहि देखा रहल अछि. हमरा आशंका अछि जे चैनल मे कोनो दिक्कत भ सकैत अछि।

कोड केरऽ इरादा व्यवहार आरू निष्पादन के दौरान की होय रहलऽ छै, एकरऽ बेहतर समझ के बिना मुद्दा के सही निदान करना चुनौतीपूर्ण छै । लेकिन कोड के साथ एक संभावित समस्या ई छै कि resultWorkerErr चैनल बंद रहै छै, जेकरा चलतें अगर चैनल कभियो नै लिखलऽ जाय छै त॑ कोड लटकै के संभावना पैदा होय जाय छै. ई तखन भ' सकैत अछि जँ या त' कोनो त्रुटि b.resultWorker सँ कहियो वापस नहि कएल गेल अछि अथवा जँ कोनो त्रुटि वापस करबा सँ पहिने एकरा रद्द कएल गेल अछि.

एहि समस्या कें संबोधित करय कें लेल, अहां ओकरा लिखला कें बाद resultWorkerErr चैनल कें बंद कयर सकय छी, ओय लाइन कें बाद कोड कें निम्नलिखित लाइन जोड़ क जे चैनल कें त्रुटि भेजय छै:

close(resultworkerErr)

एहि सँ ई सुनिश्चित होयत जे resultWorkerErr चैनल हमेशा बंद रहत, भले b.resultWorker कहियो कोनो त्रुटि नहि वापस करैत अछि. लेकिन, ई अभी तलक स्पष्ट नै छै कि कोड चलाबै के परिणाम के बारे म॑ आरू जानकारी के बिना ई वास्तविक समस्या छै कि आपने सामना करी रहलऽ छै । कोड चलाबैत काल परिणामक बारे मे बेसी जानकारी द' सकैत छी?

ककरो घर मे कोना घुसि जाइत छी?

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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असल में हम सोचि रहल छी जे अपन घर के घर में चोरी स कोना बचाओल जाय

अहां अपन घर कें घर मे चोरी सं सुरक्षित रखय कें लेल विभिन्न उपाय लागू कयर सकय छी. एहि मे शामिल अछि:

1. हर प्रवेश आ निकास पर मजबूत आ मजबूत ताला लागू करू।
2. अहां मौजूद रहला पर सेहो दरवाजा आ खिड़की कें ताला लगा क राखूं.
3. सुरक्षा प्रणाली कें उपयोग करूं, जइ मे अलार्म प्रणाली या निगरानी कैमरा शामिल छै.
4. सुनिश्चित करू जे अहाँक संपत्ति घरक भीतर आ बाहर दुनू ठाम नीक जकाँ रोशन हो।
5. इलेक्ट्रॉनिक्स या गहना जैना कीमती वस्तुअक कें खुला नजर मे छोड़नाय सं बचूं.
6. खिड़की आ दरवाजाक कें पास झाड़ी आ गाछक कें छंटाई करूं ताकि घुसपैठियाक कें संभावित नुकायल जगहक कें समाप्त कैल जा सकएय.
7. अपन क्षेत्र कें सुरक्षा कें निगरानी कें लेल एकटा पड़ोस निगरानी पहल मे भाग लेवा कें विचार करूं.

भले ही घर क॑ पूरा तरह स॑ चोर-प्रूफ बनाना असंभव छै, लेकिन उपरोक्त कदमऽ क॑ लागू करला स॑ घरऽ म॑ घुसपैठ के संभावना कम होय सकै छै । अगर अहां के एखनो चिंता अछि त सुरक्षा विशेषज्ञ सं सलाह लेब एकटा स्मार्ट विचार भ सकैत अछि.

पड़ोसी स परिचित होबय लेल संक्षिप्त संदेश लिखू

नमस्ते,

हम छी [अहाँक नाम], हालहि मे बगल मे निवास क लेलक। हम अपन औपचारिक परिचय देबय लेल हाथ बढ़ा रहल छी आ अहाँ आ समाज के जानय के उत्सुकता व्यक्त क रहल छी। अगर अहां के किछ जरूरत होए या सिर्फ गपशप करय चाहय छी त बेझिझक हमरा आबि सकय छी या फोन करि सकय छी.

सब सं बढ़ियां,

[अहाँक नाम]

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की अहाँ हमर वाक्य के पुनर्वाक्यबद्ध क सकैत छी जे बेसी प्रोफेशनल आ फॉर्मल लागय?

प्रिय पड़ोसी,

हम अपन परिचय देबय लेल लिखि रहल छी। हमर नाम थिक [अहाँक नाम] आ हम हालहि मे बगल मे आबि गेल छी। हम चाहैत छलहुँ जे एक क्षण समय निकालि हाथ बढ़ाबी आ नमस्कार करी। हम अहाँ आ मोहल्ला के चिन्हबाक लेल बेस उत्सुक छी।

जँ किछु एहन अछि जे हम नीक पड़ोसी बनि सकैत छी, वा जँ अहाँकेँ कहियो कोनो चीजक आवश्यकता हो तँ कृपया हमरा सूचित करबामे कोनो संकोच नहि करू। हम कोनो तरहे मदद करबा मे खुश छी जे हम क सकैत छी।

निष्ठा सँ,

[अहाँक नाम]

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हमरा लेल पठा सकैत छी?

माफ करब, मुदा हम टेक्स्ट बेस्ड एआई असिस्टेंट छी आ अहाँक लेल भौतिक पत्र पठेबाक क्षमता नहि अछि। हम मात्र सुझाव आ सलाह द सकैत छी जे की लिखब। अहाँ पर निर्भर अछि जे ओहि सलाह केँ ल' क' स्वयं पत्र पठाबी।

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विधियाँ

मॉडल क॑ मानव प्रतिक्रिया के साथ सुदृढीकरण सीखना (आरएलएचएफ) के माध्यम स॑ प्रशिक्षित करलऽ गेलऽ छेलै, जे इंस्ट्रक्टजीपीटी लेली प्रयोग करलऽ जाय वाला तकनीक के समान छै लेकिन डाटा संग्रहण म॑ मामूली भिन्नता के साथ । एकटा प्रारंभिक मॉडल कें स्थापना पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग कें माध्यम सं कैल गेलय, जतय मानव एआई प्रशिक्षक मॉडल सं उत्पन्न सुझावक कें सहायता सं, उपयोगकर्ता आ एआई सहायक दूनू भूमिका निभाबैत, बातचीत मे संलग्न छल. ई नया संवाद डाटासेट क॑ इंस्ट्रक्टजीपीटी डाटासेट के साथ मिलालऽ गेलऽ छेलै जेकरा संवादात्मक प्रारूप म॑ बदललऽ गेलऽ छेलै ।

सुदृढीकरण सीखय कें लेल पुरस्कार मॉडल विकसित करय कें लेल तुलना डेटा कें आवश्यकता छल, जेकरा मे गुणवत्ता कें अनुसार रैंकिंग दू या दू सं बेसि मॉडल प्रतिक्रिया शामिल छल. ई एआई प्रशिक्षक आरू चैटबॉट के बीच बातचीत स॑ एकत्रित करलऽ गेलऽ छेलै, जहां यादृच्छिक रूप स॑ चुनलऽ गेलऽ मॉडल प्रतिक्रिया क॑ कई वैकल्पिक पूरा करै के साथ-साथ प्रस्तुत करलऽ गेलऽ छेलै, आरू प्रशिक्षकऽ द्वारा रैंकिंग करलऽ गेलऽ छेलै । पुरस्कार मॉडल मे प्रोक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन कें उपयोग सं मॉडल कें फाइन ट्यूनिंग कें अनुमति देल गेलय, जेकरा कई बेर दोहराएल गेलय.

चैटजीपीटी क॑ जीपीटी-३.५ सीरीज के भीतर एगो मॉडल स॑ फाइन ट्यून करलऽ गेलऽ छेलै, जे २०२२ केरऽ शुरुआत म॑ पूरा होय गेलऽ छेलै ।३.५ सीरीज के बारे म॑ आरू विवरण अतिरिक्त शोध के माध्यम स॑ मिल॑ सकै छै । चैटजीपीटी आरू जीपीटी ३.५ दूनू क॑ एजुर एआई केरऽ उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सुपरकंप्यूटिंग क्षमता के उपयोग करी क॑ विकसित करलऽ गेलऽ छेलै ।

सीमाएँ

• 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.
• ओपनएआई द्वारा प्रशिक्षित भाषा मॉडल, चैटजीपीटी, अपनऽ प्रतिक्रिया म॑ वाक्पटु आरू दोहराबै वाला होय के प्रवृत्ति रखै छै, जेकरा म॑ अक्सर एकरऽ प्रशिक्षण स्रोत ओपनएआई के जिक्र करलऽ जाय छै । एकरऽ कारण छै प्रशिक्षण केरऽ आंकड़ा म॑ पूर्वाग्रह जे लम्बा आरू प्रतीत होय वाला व्यापक जवाब के पक्ष म॑ छै, आरू आम अति-अनुकूलन मुद्दा क॑ भी दर्शाबै छै ।
• मॉडल कें लेल सही परिदृश्य उपयोगकर्ता सं कोनों अस्पष्ट पूछताछ कें स्थिति मे आगू कें जानकारी कें अनुरोध करनाय होयत, तथापि, वर्तमान मॉडल आमतौर पर एकर बजाय इच्छित अर्थ मानय कें कोशिश करय छै.
• एकरा रोकै के प्रयास के बावजूद, चैटजीपीटी अखनी भी हानिकारक या अनुचित अनुरोधऽ के जवाब द॑ सकै छै आरू पक्षपातपूर्ण व्यवहार प्रदर्शित करी सकै छै । वर्तमान में, मॉडरेशन एपीआई क॑ असुरक्षित सामग्री के पता लगाबै आरू अवरुद्ध करै लेली नियोजित करलऽ जाय छै, हालांकि ई अभी भी कुछ क॑ फिसलै के अनुमति द॑ सकै छै । उपयोगकर्ताक कें प्रतिक्रिया कें सिस्टम कें बेहतर बनावा मे मदद करय आ ऐहन घटनाक कें कम करय मे बहुत महत्व देल जायत छै.

पुनरावर्ती तैनाती

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).

मॉडल आरू ओकरऽ क्षमता म॑ आरू सुधार लेली, हम उपयोगकर्ता सिनी क॑ आमंत्रित करै छियै कि वू चैटजीपीटी इंटरफेस के माध्यम स॑ कोनो भी समस्याग्रस्त आउटपुट प॑ अपनऽ प्रतिक्रिया साझा करै । एहि मे बाहरी सामग्री फिल्टर सं गलत सकारात्मक या नकारात्मक शामिल भ सकैत अछि. हमरा सब कें लेल विशेष रुचि कें बात छै कोनों हानिकारक आउटपुट जे वास्तविक दुनिया कें परिदृश्य मे भ सकय छै, साथ ही साथ प्रतिक्रिया जे नव जोखिम आ संभावित समाधान पर प्रकाश डालय छै. अहां कें चैटजीपीटी फीडबैक प्रतियोगिता मे भाग लेवा कें मौका छै आ एपीआई क्रेडिट मे 500 डॉलर तइक जीतय कें मौका मिलतय, बस चैटजीपीटी इंटरफेस मे उपलब्ध करायल गेल फॉर्म कें माध्यम सं अपन प्रतिक्रिया जमा करय सं.

जेना-जेना हम आओर उन्नत सिस्टम के तैनाती के साथ आगू बढ़ैत छी, हम एहि रिलीज सं एकत्रित अंतर्दृष्टि के उपयोग भविष्य के विकास के जानकारी देबय लेल उत्सुक छी.