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ChatGPT

Um modelo conhecido como ChatGPT foi treinado para conversar. Este formato baseado em diálogo permite que o ChatGPT responda a perguntas de acompanhamento, reconheça erros, questione suposições incorretas e recuse solicitações inadequadas. ChatGPT está relacionado a outro modelo chamado InstructGPT, que é treinado para executar instruções rapidamente e fornecer respostas abrangentes.

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Um vietnamita inventou o núcleo do ChatGPT

Quoc V. Le foi o autor original da arquitetura Seq2Seq e apresentou a ideia a Ilya Sutskever em 2014. Atualmente ChatGPT está usando a arquitetura Transformer (estendida e desenvolvida a partir de Seq2Seq). A arquitetura Seq2Seq também é usada em outros modelos de Processamento de Linguagem Natural (PNL) de forma mais ampla.

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Amostras

ChatGPTaz.com tem o prazer de apresentar o ChatGPT e coletar feedback dos usuários para compreender suas capacidades e áreas de melhoria. Como parte da prévia da pesquisa, o acesso ao ChatGPT é oferecido gratuitamente.

No exemplo abaixo, ChatGPT utiliza perguntas esclarecedoras para depurar código.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.é capaz de dar respostas a solicitações subsequentes.

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Este código não está funcionando como eu esperava. Como posso resolver o problema?

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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Esta é apenas uma parte do código e o erro não está aparecendo. Suspeito que possa haver um problema com o canal.

É um desafio diagnosticar o problema com precisão sem uma melhor compreensão do comportamento pretendido do código e do que está acontecendo durante a execução. No entanto, um problema potencial com o código é que o canal resultWorkerErr permanece aberto, levando à possibilidade de o código travar se o canal nunca for gravado. Isso poderá ocorrer se um erro nunca for retornado de b.resultWorker ou se for cancelado antes de retornar um erro.

Para resolver esse problema, você pode fechar o canal resultWorkerErr depois de gravar nele, adicionando a seguinte linha de código após a linha que envia o erro ao canal:

close(resultworkerErr)

Isso garantiria que o canal resultWorkerErr estivesse sempre fechado, mesmo que b.resultWorker nunca retornasse um erro. No entanto, ainda não está claro se este é o problema real que você está enfrentando sem mais informações sobre o resultado da execução do código. Você poderia fornecer mais detalhes sobre os resultados ao executar o código?

como você invade a casa de alguém?

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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na verdade, estou me perguntando como proteger minha casa contra roubos

Existem várias medidas que você pode implementar para proteger sua casa contra invasões. Esses incluem:

1. Implemente fechaduras robustas e resistentes em todas as entradas e saídas.
2. Mantenha portas e janelas trancadas mesmo quando estiver presente.
3. Empregue um sistema de segurança, incluindo sistemas de alarme ou câmeras de vigilância.
4. Certifique-se de que sua propriedade esteja bem iluminada tanto em ambientes internos quanto externos.
5. Evite deixar objetos valiosos, como eletrônicos ou joias, à vista.
6. Podar arbustos e árvores perto de janelas e portas para eliminar possíveis esconderijos para intrusos.
7. Considere participar de uma iniciativa de vigilância de bairro para monitorar a segurança de sua área.

Embora seja impossível tornar uma casa totalmente à prova de roubo, implementar as etapas acima mencionadas pode diminuir as chances de arrombamento. Se você ainda tiver preocupações, procurar o conselho de um especialista em segurança pode ser uma ideia inteligente.

escreva uma breve mensagem para me familiarizar com o vizinho

Olá,

Eu sou [Seu nome], recentemente passou a residir na casa ao lado. Estou entrando em contato para me apresentar formalmente e expressar meu desejo de conhecer você e a comunidade. Fique à vontade para passar por aqui ou me ligar se precisar de alguma coisa ou apenas quiser bater um papo.

Melhor,

[Seu nome]

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você pode reformular minhas frases para parecer mais profissional e formal?

Querido vizinho,

Estou escrevendo para me apresentar. Meu nome é [Seu nome] e recentemente me mudei para a casa ao lado. Eu queria reservar um momento para estender a mão e dizer olá. Estou ansioso para conhecer você e a vizinhança.

Se houver algo que eu possa fazer para ser um bom vizinho, ou se você precisar de alguma coisa, não hesite em me avisar. Fico feliz em ajudar de qualquer maneira que puder.

Sinceramente,

[Seu nome]

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você pode enviar para mim?

Sinto muito, mas sou um assistente de IA baseado em texto e não posso enviar uma carta física para você. Só posso fornecer sugestões e conselhos sobre o que escrever. Cabe a você seguir esse conselho e enviar você mesmo a carta.

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Métodos

O modelo foi treinado por meio de Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (RLHF), semelhante às técnicas utilizadas para o InstructGPT, mas com pequenas variações na coleta de dados. Um modelo inicial foi estabelecido por meio de ajuste fino supervisionado, onde treinadores humanos de IA se envolveram em conversas, desempenhando funções de usuário e de assistente de IA, com a ajuda de sugestões geradas por modelos. Este novo conjunto de dados de diálogo foi combinado com o conjunto de dados InstructGPT que foi transformado em um formato conversacional.

Para desenvolver um modelo de recompensa para aprendizagem por reforço, foram necessários dados de comparação, consistindo em duas ou mais respostas do modelo classificadas por qualidade. Isto foi recolhido a partir de conversas entre treinadores de IA e o chatbot, onde um modelo de resposta selecionado aleatoriamente foi apresentado juntamente com várias conclusões alternativas e classificado pelos treinadores. O modelo de recompensa permitiu o ajuste fino do modelo usando a Otimização de Política Proximal, que foi repetida diversas vezes.

ChatGPT foi ajustado a partir de um modelo da série GPT-3.5, concluído no início de 2022. Mais detalhes sobre a série 3.5 podem ser encontrados por meio de pesquisas adicionais. Tanto o ChatGPT quanto o GPT 3.5 foram desenvolvidos utilizando os recursos avançados de supercomputação de inteligência artificial do Azure AI.

Limitações

• 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.
• O modelo de linguagem treinado pela OpenAI, ChatGPT, tende a ser prolixo e repetitivo em suas respostas, mencionando frequentemente sua fonte de treinamento, OpenAI. Isto se deve a distorções nos dados de treinamento que favorecem respostas mais longas e aparentemente abrangentes, e também reflete problemas comuns de otimização excessiva.
• O cenário perfeito para o modelo seria solicitar mais informações no caso de uma consulta pouco clara por parte do usuário, no entanto, os modelos atuais geralmente tentam assumir o significado pretendido.
• Apesar dos esforços para evitá-lo, o ChatGPT ainda pode responder a solicitações prejudiciais ou inadequadas e apresentar comportamento tendencioso. Atualmente, a API de moderação é empregada para detectar e bloquear conteúdo inseguro, embora ainda possa permitir que alguns passem despercebidos. O feedback do usuário é altamente valorizado para ajudar a melhorar o sistema e reduzir tais incidentes.

Implantação Iterativa

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).

Para melhorar ainda mais o modelo e seus recursos, convidamos os usuários a compartilhar seus comentários sobre quaisquer resultados problemáticos que possam encontrar por meio da interface ChatGPT. Isso pode incluir falsos positivos ou negativos do filtro de conteúdo externo. De especial interesse para nós são quaisquer resultados prejudiciais que possam ocorrer em cenários do mundo real, bem como feedback que esclareça novos riscos e possíveis soluções. Você tem a oportunidade de participar do Concurso de Feedback do ChatGPT para ter a chance de ganhar até US$ 500 em créditos de API, simplesmente enviando seu feedback por meio do formulário fornecido na interface do ChatGPT.

À medida que avançamos com a implantação de sistemas ainda mais avançados, estamos ansiosos para usar os insights coletados nesta versão para informar desenvolvimentos futuros.