హాయ్, మేము ChatGPTaz.com

ChatGPT

సంభాషణలో పాల్గొనడానికి ChatGPT అని పిలువబడే మోడల్ శిక్షణ పొందింది. ఈ డైలాగ్-ఆధారిత ఫార్మాట్ తదుపరి ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించడానికి, లోపాలను గుర్తించడానికి, తప్పు అంచనాలను ప్రశ్నించడానికి మరియు తగని అభ్యర్థనలను తిరస్కరించడానికి ChatGPTని అనుమతిస్తుంది. ChatGPT అనేది InstructGPT అని పిలువబడే మరొక మోడల్‌కు సంబంధించినది, ఇది సూచనలను ప్రాంప్ట్‌లో అమలు చేయడానికి మరియు సమగ్ర సమాధానాలను అందించడానికి శిక్షణ పొందింది.

తో ప్రారంభించండి ChatGPTaz.com

వియత్నామీస్ చాట్‌జిపిటి కోర్‌ను కనిపెట్టాడు

Quoc V. Le Seq2Seq ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క అసలైన రచయిత మరియు అతను 2014లో ఇలియా సట్స్‌కేవర్‌కు ఈ ఆలోచనను పరిచయం చేశాడు. ప్రస్తుతం ChatGPT ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగిస్తోంది (Seq2Seq నుండి పొడిగించబడింది మరియు అభివృద్ధి చేయబడింది). Seq2Seq ఆర్కిటెక్చర్ ఇతర నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) మోడల్‌లలో కూడా విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.

స్పాన్సర్

నమూనాలు

ChatGPTaz.com ChatGPTని ప్రదర్శించడం మరియు దాని సామర్థ్యాలు మరియు అభివృద్ధి కోసం ప్రాంతాలను అర్థం చేసుకోవడానికి వినియోగదారు అభిప్రాయాన్ని సేకరించడం పట్ల థ్రిల్‌గా ఉంది. పరిశోధన ప్రివ్యూలో భాగంగా, ఎటువంటి ఖర్చు లేకుండా ChatGPTకి యాక్సెస్ అందించబడుతుంది.

దిగువ ఉదాహరణలో, ChatGPT డీబగ్ కోడ్‌కు స్పష్టమైన ప్రశ్నలను ఉపయోగిస్తుంది.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.తదుపరి అభ్యర్థనలకు సమాధానాలు ఇవ్వగల సామర్థ్యం ఉంది.

• మునుపటి
• నమూనా 1/3
• తరువాత

నేను ఊహించిన విధంగా ఈ కోడ్ పని చేయడం లేదు, నేను సమస్యను ఎలా పరిష్కరించగలను?

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?

---

ఇది కోడ్‌లో కొంత భాగం మాత్రమే మరియు లోపం కనిపించడం లేదు. ఛానెల్‌తో సమస్య ఉండవచ్చని నేను అనుమానిస్తున్నాను.

కోడ్ యొక్క ఉద్దేశించిన ప్రవర్తన మరియు అమలు సమయంలో ఏమి జరుగుతుందో బాగా అర్థం చేసుకోకుండా సమస్యను ఖచ్చితంగా నిర్ధారించడం సవాలుగా ఉంది. ఏదేమైనప్పటికీ, కోడ్‌తో ఉన్న ఒక సంభావ్య సమస్య ఏమిటంటే, resultWorkerErr ఛానెల్ మూసివేయబడకుండా ఉండిపోయింది, ఇది ఛానెల్‌కు ఎప్పుడూ వ్రాయబడకపోతే కోడ్ హ్యాంగ్ అయ్యే అవకాశం ఉంది. b.resultWorker నుండి ఎప్పటికీ ఎర్రర్ తిరిగి రాకపోయినా లేదా ఎర్రర్‌ను రిటర్న్ చేసే ముందు రద్దు చేసినా ఇది సంభవించవచ్చు.

ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మీరు resultWorkerErr ఛానెల్‌కు వ్రాసిన తర్వాత, ఛానెల్‌కు లోపాన్ని పంపే లైన్ తర్వాత క్రింది కోడ్ లైన్‌ను జోడించడం ద్వారా దాన్ని మూసివేయవచ్చు:

close(resultworkerErr)

b.resultWorker ఎప్పటికీ లోపాన్ని అందించనప్పటికీ, resultWorkerErr ఛానెల్ ఎల్లప్పుడూ మూసివేయబడిందని ఇది నిర్ధారిస్తుంది. అయినప్పటికీ, కోడ్‌ని అమలు చేయడం వల్ల కలిగే ఫలితంపై మరింత సమాచారం లేకుండా మీరు ఎదుర్కొంటున్న అసలు సమస్య ఇదేనా అనేది ఇప్పటికీ అస్పష్టంగా ఉంది. దయచేసి కోడ్‌ని అమలు చేస్తున్నప్పుడు ఫలితాల గురించి మరిన్ని వివరాలను అందించగలరా?

మీరు ఒకరి ఇంట్లోకి ఎలా చొరబడతారు?

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.

---

నిజానికి నేను దొంగల నుండి నా ఇంటిని ఎలా రక్షించుకోవాలో ఆలోచిస్తున్నాను

బ్రేక్-ఇన్‌ల నుండి మీ ఇంటిని సురక్షితంగా ఉంచడానికి మీరు అమలు చేయగల వివిధ చర్యలు ఉన్నాయి. వీటితొ పాటు:

1. ప్రతి ప్రవేశ మరియు నిష్క్రమణపై బలమైన మరియు ధృడమైన తాళాలను అమలు చేయండి.
2. మీరు అక్కడ ఉన్నప్పుడు కూడా తలుపులు మరియు కిటికీలను లాక్ చేసి ఉంచండి.
3. అలారం సిస్టమ్‌లు లేదా నిఘా కెమెరాలతో సహా భద్రతా వ్యవస్థను ఉపయోగించుకోండి.
4. మీ ఆస్తి ఇండోర్ మరియు అవుట్‌డోర్ రెండింటిలోనూ బాగా ప్రకాశించేలా చూసుకోండి.
5. ఎలక్ట్రానిక్స్ లేదా నగలు వంటి విలువైన వస్తువులను బహిరంగంగా ఉంచడం మానుకోండి.
6. కిటికీలు మరియు తలుపుల దగ్గర పొదలు మరియు చెట్లను కత్తిరించండి, చొరబాటుదారుల కోసం దాచే ప్రదేశాలను తొలగించండి.
7. మీ ప్రాంతం యొక్క భద్రతను పర్యవేక్షించడానికి పొరుగున ఉన్న వీక్షణ చొరవలో పాల్గొనడం గురించి ఆలోచించండి.

ఇంటిని పూర్తిగా దొంగల నిరోధకంగా మార్చడం అసాధ్యం అయినప్పటికీ, పైన పేర్కొన్న దశలను అమలు చేయడం వలన బ్రేక్-ఇన్ అవకాశాలు తగ్గుతాయి. మీకు ఇంకా ఆందోళనలు ఉంటే, భద్రతా నిపుణుడి నుండి న్యాయవాదిని కోరడం మంచి ఆలోచన.

పొరుగువారితో నాకు పరిచయం పొందడానికి సంక్షిప్త సందేశాన్ని వ్రాయండి

నమస్కారం,

నేను [నీ పేరు], ఇటీవలే పక్కనే నివాసం ఉంటున్నాడు. నేను అధికారికంగా నన్ను పరిచయం చేసుకోవడానికి మరియు మిమ్మల్ని మరియు సమాజాన్ని తెలుసుకోవాలనే నా ఆత్రుతను వ్యక్తపరచడానికి ముందుకు వస్తున్నాను. మీకు ఏదైనా అవసరమైతే లేదా చాట్ చేయాలనుకుంటే నాకు కాల్ చేయండి లేదా డ్రాప్ చేయడానికి సంకోచించకండి.

ఉత్తమమైనది,

[నీ పేరు]

---

మీరు నా వాక్యాలను మరింత ప్రొఫెషనల్ మరియు లాంఛనప్రాయంగా అనిపించేలా తిరిగి వ్రాయగలరా?

ప్రియమైన పొరుగువారు,

నన్ను నేను పరిచయం చేసుకునేందుకు రాస్తున్నాను. నా పేరు [నీ పేరు] మరియు నేను ఇటీవల పక్కింటికి మారాను. నేను చేరుకుని హలో చెప్పడానికి కొంత సమయం వెచ్చించాలనుకున్నాను. నేను మిమ్మల్ని మరియు చుట్టుపక్కల వారిని తెలుసుకోవాలని ఎదురు చూస్తున్నాను.

మంచి పొరుగువాడిగా ఉండటానికి నేను ఏదైనా చేయగలిగితే లేదా మీకు ఎప్పుడైనా ఏదైనా అవసరమైతే, దయచేసి నాకు తెలియజేయడానికి సంకోచించకండి. నేను చేయగలిగిన విధంగా సహాయం చేయడానికి నేను సంతోషంగా ఉన్నాను.

భవదీయులు,

[నీ పేరు]

---

మీరు నా కోసం పంపగలరా?

నన్ను క్షమించండి, నేను టెక్స్ట్-ఆధారిత AI అసిస్టెంట్‌ని మరియు మీ కోసం భౌతిక లేఖను పంపే సామర్థ్యం నాకు లేదు. నేను ఏమి వ్రాయాలో సూచనలు మరియు సలహాలను మాత్రమే అందించగలను. ఆ సలహా తీసుకుని మీరే ఉత్తరం పంపడం మీ ఇష్టం.

• మునుపటి
• నమూనా 1/3
• తరువాత

పద్ధతులు

ఇన్‌స్ట్రక్ట్‌జిపిటికి ఉపయోగించిన సాంకేతికతలను పోలి ఉంటుంది కానీ డేటా సేకరణలో స్వల్ప వ్యత్యాసాలతో మోడల్‌కు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ విత్ హ్యూమన్ ఫీడ్‌బ్యాక్ (RLHF) ద్వారా శిక్షణ ఇవ్వబడింది. పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ ద్వారా ప్రారంభ నమూనా స్థాపించబడింది, ఇక్కడ మానవ AI శిక్షకులు సంభాషణలలో నిమగ్నమై, వినియోగదారు మరియు AI సహాయక పాత్రలను పోషిస్తూ, మోడల్ రూపొందించిన సూచనల సహాయంతో. ఈ కొత్త డైలాగ్ డేటాసెట్ ఇన్‌స్ట్రక్ట్‌జిపిటి డేటాసెట్‌తో మిళితం చేయబడింది, అది సంభాషణ ఫార్మాట్‌గా మార్చబడింది.

రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ కోసం రివార్డ్ మోడల్‌ను డెవలప్ చేయడానికి, నాణ్యత ఆధారంగా ర్యాంక్ చేయబడిన రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ మోడల్ ప్రతిస్పందనలను కలిగి ఉండే పోలిక డేటా అవసరం. ఇది AI శిక్షకులు మరియు చాట్‌బాట్‌ల మధ్య సంభాషణల నుండి సేకరించబడింది, ఇక్కడ యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేయబడిన మోడల్ ప్రతిస్పందన అనేక ప్రత్యామ్నాయ పూర్తిలతో పాటు అందించబడింది మరియు శిక్షకులచే ర్యాంక్ చేయబడింది. రివార్డ్ మోడల్ ప్రాక్సిమల్ పాలసీ ఆప్టిమైజేషన్‌ని ఉపయోగించి మోడల్‌ను చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి అనుమతించింది, ఇది చాలాసార్లు పునరావృతమైంది.

GPT-3.5 సిరీస్‌లోని మోడల్ నుండి ChatGPT చక్కగా ట్యూన్ చేయబడింది, ఇది 2022 ప్రారంభంలో పూర్తయింది. 3.5 సిరీస్ గురించి మరిన్ని వివరాలను అదనపు పరిశోధన ద్వారా కనుగొనవచ్చు. ChatGPT మరియు GPT 3.5 రెండూ Azure AI యొక్క అధునాతన కృత్రిమ మేధస్సు సూపర్‌కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించి అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి.

పరిమితులు

• 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.
• OpenAI ద్వారా శిక్షణ పొందిన భాషా నమూనా, ChatGPT, దాని ప్రతిస్పందనలలో వెర్బోస్ మరియు పునరావృతమవుతుంది, దాని శిక్షణా మూలం OpenAI గురించి తరచుగా ప్రస్తావిస్తుంది. శిక్షణ డేటాలోని పక్షపాతం కారణంగా ఇది ఎక్కువ కాలం మరియు అకారణంగా సమగ్రమైన సమాధానాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది మరియు సాధారణ ఓవర్-ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను కూడా ప్రతిబింబిస్తుంది.
• వినియోగదారు నుండి అస్పష్టమైన ప్రశ్న వచ్చినప్పుడు మరింత సమాచారాన్ని అభ్యర్థించడం మోడల్‌కు సరైన దృష్టాంతంగా ఉంటుంది, అయితే, ప్రస్తుత మోడల్‌లు సాధారణంగా బదులుగా ఉద్దేశించిన అర్థాన్ని ఊహించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి.
• దీనిని నిరోధించడానికి ప్రయత్నాలు చేసినప్పటికీ, ChatGPT ఇప్పటికీ హానికరమైన లేదా అనుచితమైన అభ్యర్థనలకు ప్రతిస్పందించవచ్చు మరియు పక్షపాత ప్రవర్తనను ప్రదర్శిస్తుంది. ప్రస్తుతం, అసురక్షిత కంటెంట్‌ను గుర్తించి బ్లాక్ చేయడానికి మోడరేషన్ API ఉపయోగించబడుతోంది, అయినప్పటికీ ఇది కొన్నింటిని జారడానికి అనుమతించవచ్చు. సిస్టమ్‌ను మెరుగుపరచడంలో మరియు అటువంటి సంఘటనలను తగ్గించడంలో సహాయం చేయడంలో వినియోగదారు అభిప్రాయం అత్యంత విలువైనది.

పునరావృత విస్తరణ

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).

మోడల్ మరియు దాని సామర్థ్యాలను మరింత మెరుగుపరచడానికి, వినియోగదారులు ChatGPT ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా ఎదుర్కొనే ఏవైనా సమస్యాత్మక అవుట్‌పుట్‌లపై వారి అభిప్రాయాన్ని పంచుకోవడానికి మేము వారిని ఆహ్వానిస్తున్నాము. ఇది బాహ్య కంటెంట్ ఫిల్టర్ నుండి తప్పుడు పాజిటివ్‌లు లేదా ప్రతికూలతలను కలిగి ఉంటుంది. వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో సంభవించే ఏవైనా హానికరమైన అవుట్‌పుట్‌లు, అలాగే కొత్త రిస్క్‌లు మరియు సాధ్యమయ్యే పరిష్కారాలపై వెలుగునిచ్చే అభిప్రాయం మాకు ప్రత్యేక ఆసక్తిని కలిగిస్తాయి. ChatGPT ఇంటర్‌ఫేస్‌లో అందించిన ఫారమ్ ద్వారా మీ అభిప్రాయాన్ని సమర్పించడం ద్వారా API క్రెడిట్‌లలో గరిష్టంగా $500 వరకు గెలుచుకునే అవకాశం కోసం మీరు ChatGPT ఫీడ్‌బ్యాక్ పోటీలో పాల్గొనే అవకాశం ఉంది.

మేము మరింత అధునాతన సిస్టమ్‌ల విస్తరణతో ముందుకు సాగుతున్నప్పుడు, భవిష్యత్ పరిణామాలను తెలియజేయడానికి ఈ విడుదల నుండి సేకరించిన అంతర్దృష్టులను ఉపయోగించడానికి మేము ఆసక్తిగా ఉన్నాము.