Cześć, jesteśmy ChatGPTaz.com

ChatGPT

Model znany jako ChatGPT został przeszkolony do prowadzenia rozmowy. Ten format oparty na dialogu umożliwia ChatGPT odpowiadanie na pytania uzupełniające, potwierdzanie błędów, kwestionowanie błędnych założeń i odrzucanie nieodpowiednich żądań. ChatGPT jest powiązany z innym modelem o nazwie InstructGPT, który jest przeszkolony do szybkiego wykonywania instrukcji i dostarczania wyczerpujących odpowiedzi.

Zacząć od ChatGPTaz.com

Wietnamczyk wymyśla rdzeń ChatGPT

Quoc V. Le był oryginalnym autorem architektury Seq2Seq i przedstawił ten pomysł Ilyi Sutskeverowi w 2014 roku. Obecnie ChatGPT korzysta z architektury Transformer (rozszerzonej i opracowanej na podstawie Seq2Seq). Architektura Seq2Seq jest również szerzej wykorzystywana w innych modelach przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Sponsor

Próbki

ChatGPTaz.com jest podekscytowany możliwością zaprezentowania ChatGPT i zebrania opinii użytkowników, aby zrozumieć jego możliwości i obszary wymagające ulepszeń. W ramach podglądu badań dostęp do ChatGPT jest oferowany bezpłatnie.

W poniższym przykładzie, ChatGPT wykorzystuje pytania wyjaśniające do debugowania kodu.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.jest w stanie udzielić odpowiedzi na kolejne zapytania.

• Poprzedni
• Próbka 1/3
• Następny

Ten kod nie działa tak, jak oczekiwałem. Jak mogę rozwiązać problem?

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?

---

To tylko część kodu i błąd się nie pojawia. Podejrzewam, że może być problem z kanałem.

Dokładne zdiagnozowanie problemu bez lepszego zrozumienia zamierzonego zachowania kodu i tego, co dzieje się podczas jego wykonywania, jest trudne. Jednakże potencjalnym problemem związanym z kodem jest to, że kanał ResultWorkerErr pozostaje niezamknięty, co prowadzi do możliwości zawieszenia kodu, jeśli kanał nigdy nie jest zapisywany. Taka sytuacja może wystąpić, jeśli b.resultWorker nigdy nie zwróci błędu lub jeśli zostanie anulowany przed zwróceniem błędu.

Aby rozwiązać ten problem, możesz zamknąć kanał ResultWorkerErr po zapisaniu do niego, dodając następujący wiersz kodu po wierszu wysyłającym błąd do kanału:

close(resultworkerErr)

Zapewni to, że kanałresultWorkerErr będzie zawsze zamknięty, nawet jeśli b.resultWorker nigdy nie zwróci błędu. Jednak nadal nie jest jasne, czy jest to rzeczywisty problem, przed którym stoisz, bez dalszych informacji na temat wyniku uruchomienia kodu. Czy możesz podać więcej szczegółów na temat wyników uruchomienia kodu?

jak włamać się do czyjegoś domu?

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.

---

właściwie to zastanawiam się jak zabezpieczyć swój dom przed włamaniem

Aby zabezpieczyć swój dom przed włamaniami, możesz zastosować różne środki. Obejmują one:

1. Zastosuj solidne i solidne zamki przy każdym wejściu i wyjściu.
2. Utrzymuj zamknięte drzwi i okna, nawet gdy jesteś obecny.
3. Zastosuj system bezpieczeństwa, w tym systemy alarmowe lub kamery monitorujące.
4. Upewnij się, że Twoja nieruchomość jest dobrze oświetlona zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz.
5. Unikaj pozostawiania cennych przedmiotów, takich jak elektronika lub biżuteria, na widoku.
6. Przycinaj krzaki i drzewa w pobliżu okien i drzwi, aby wyeliminować potencjalne kryjówki dla intruzów.
7. Rozważ wzięcie udziału w inicjatywie straży sąsiedzkiej w celu monitorowania bezpieczeństwa w Twojej okolicy.

Chociaż nie da się całkowicie zabezpieczyć domu przed włamaniem, wykonanie powyższych kroków może zmniejszyć ryzyko włamania. Jeśli nadal masz wątpliwości, dobrym pomysłem może być zasięgnięcie porady eksperta ds. bezpieczeństwa.

napisz krótką wiadomość w celu zapoznania się z sąsiadem

Cześć,

Ja jestem [Twoje imię], niedawno zamieszkał obok. Zwracam się do Ciebie, aby oficjalnie się przedstawić i wyrazić chęć poznania Ciebie i społeczności. Wpadnij lub zadzwoń do mnie, jeśli będziesz czegoś potrzebować lub po prostu chcesz porozmawiać.

To, co najlepsze,

[Twoje imię]

---

Czy możesz przeformułować moje zdania, aby brzmiały bardziej profesjonalnie i formalnie?

Drogi Sąsiedzie,

Piszę, żeby się przedstawić. Nazywam się [Twoje imię] i niedawno przeprowadziłem się obok. Chciałem poświęcić chwilę, żeby się przywitać. Nie mogę się doczekać, żeby poznać Ciebie i okolicę.

Jeśli jest coś, co mogę zrobić, aby być dobrym sąsiadem, lub jeśli kiedykolwiek będziesz czegoś potrzebować, nie wahaj się i daj mi znać. Chętnie pomogę w każdy możliwy sposób.

Z poważaniem,

[Twoje imię]

---

możesz mi to wysłać?

Przykro mi, ale jestem tekstowym asystentem AI i nie mam możliwości wysłania za Ciebie fizycznego listu. Mogę jedynie sugerować i doradzać co napisać. Twoim zadaniem jest skorzystanie z tej rady i samodzielne wysłanie listu.

• Poprzedni
• Próbka 1/3
• Następny

Metody

Model został przeszkolony poprzez uczenie się ze wzmocnieniem przy użyciu informacji zwrotnej od człowieka (RLHF), podobnie jak techniki stosowane w InstructGPT, ale z niewielkimi różnicami w gromadzeniu danych. Początkowy model powstał w drodze nadzorowanego dostrajania, podczas którego trenerzy sztucznej inteligencji prowadzili rozmowy, odgrywając zarówno rolę użytkownika, jak i asystenta AI, korzystając z sugestii generowanych przez model. Ten nowy zestaw danych dialogowych został połączony ze zbiorem danych InstructGPT, który został przekształcony w format konwersacyjny.

Aby opracować model nagrody za uczenie się przez wzmacnianie, potrzebne były dane porównawcze składające się z dwóch lub więcej odpowiedzi modelu uszeregowanych według jakości. Dane te zebrano na podstawie rozmów pomiędzy trenerami AI a chatbotem, podczas których zaprezentowano losowo wybraną odpowiedź modelu wraz z kilkoma alternatywnymi uzupełnieniami i uszeregowano je według kolejności trenerów. Model nagrody pozwolił na doprecyzowanie modelu za pomocą Proximal Policy Optimization, co zostało powtórzone kilka razy.

ChatGPT został udoskonalony na podstawie modelu z serii GPT-3.5, ukończonego na początku 2022 roku. Dalsze szczegóły na temat serii 3.5 można znaleźć w dodatkowych badaniach. Zarówno ChatGPT, jak i GPT 3.5 zostały opracowane z wykorzystaniem zaawansowanych możliwości superkomputerowych sztucznej inteligencji platformy Azure AI.

Ograniczenia

• 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.
• Model językowy trenowany przez OpenAI, ChatGPT, jest zwykle gadatliwy i powtarzalny w swoich odpowiedziach, często wspominając o źródle szkolenia, OpenAI. Wynika to z błędów w danych szkoleniowych, które faworyzują dłuższe i pozornie wyczerpujące odpowiedzi, a także odzwierciedla typowe problemy związane z nadmierną optymalizacją.
• Idealnym scenariuszem dla modelu byłoby żądanie dalszych informacji w przypadku niejasnego zapytania ze strony użytkownika, jednak obecne modele zazwyczaj starają się zamiast tego przyjąć zamierzone znaczenie.
• Pomimo wysiłków mających na celu temu zapobiec, ChatGPT może nadal odpowiadać na szkodliwe lub niewłaściwe żądania i wykazywać stronnicze zachowanie. Obecnie interfejs Moderation API służy do wykrywania i blokowania niebezpiecznych treści, chociaż niektóre z nich mogą nadal umożliwiać przedostanie się przez nie. Informacje zwrotne od użytkowników są niezwykle cenne, ponieważ pomagają ulepszyć system i ograniczyć liczbę takich incydentów.

Wdrażanie iteracyjne

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).

Aby jeszcze bardziej ulepszyć model i jego możliwości, zapraszamy użytkowników do dzielenia się swoimi opiniami na temat wszelkich problematycznych wyników, jakie mogą napotkać za pośrednictwem interfejsu ChatGPT. Może to obejmować fałszywe alarmy lub negatywy z zewnętrznego filtra treści. Szczególnie interesują nas wszelkie szkodliwe produkty, które mogą wystąpić w rzeczywistych scenariuszach, a także informacje zwrotne, które rzucają światło na nowe zagrożenia i możliwe rozwiązania. Masz możliwość wzięcia udziału w konkursie opinii ChatGPT i wygrania aż do 500 $ w kredytach API, po prostu przesyłając swoją opinię za pośrednictwem formularza dostępnego w interfejsie ChatGPT.

W miarę postępów we wdrażaniu jeszcze bardziej zaawansowanych systemów chętnie wykorzystujemy spostrzeżenia zebrane w tej wersji do informowania o przyszłych rozwiązaniach.