สวัสดี พวกเรา ChatGPTaz.com

ChatGPT

โมเดลที่เรียกว่า ChatGPT ได้รับการฝึกอบรมให้มีส่วนร่วมในการสนทนา รูปแบบการสนทนานี้ช่วยให้ ChatGPT ตอบคำถามติดตามผล รับทราบข้อผิดพลาด ตั้งคำถามกับสมมติฐานที่ไม่ถูกต้อง และปฏิเสธคำขอที่ไม่เหมาะสม ChatGPT เกี่ยวข้องกับโมเดลอื่นที่เรียกว่า InstructGPT ซึ่งได้รับการฝึกฝนให้ดำเนินการตามคำสั่งอย่างรวดเร็วและให้คำตอบที่ครอบคลุม

เริ่มกับ ChatGPTaz.com

ชาวเวียดนามคิดค้นแกนหลักของ ChatGPT

Quoc V. Le เป็นผู้เขียนต้นฉบับของสถาปัตยกรรม Seq2Seq และเขาได้แนะนำแนวคิดนี้ให้กับ Ilya Sutskever ในปี 2014 ปัจจุบัน ChatGPT กำลังใช้สถาปัตยกรรม Transformer (ขยายและพัฒนาจาก Seq2Seq) สถาปัตยกรรม Seq2Seq ยังใช้ในโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อื่นๆ ในวงกว้างอีกด้วย

สปอนเซอร์

ตัวอย่าง

ChatGPTaz.com รู้สึกตื่นเต้นที่จะนำเสนอ ChatGPT และรวบรวมความคิดเห็นของผู้ใช้เพื่อทำความเข้าใจความสามารถและด้านที่ต้องปรับปรุง ในการดูตัวอย่างการวิจัย การเข้าถึง ChatGPT นั้นไม่มีค่าใช้จ่าย

ในตัวอย่างด้านล่าง, ChatGPT ใช้คำถามชี้แจงเพื่อแก้ไขโค้ด.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.สามารถให้คำตอบแก่คำขอต่อไปได้.

• ก่อนหน้า
• ตัวอย่าง 1/3
• ต่อไป

รหัสนี้ไม่ทำงานตามที่ฉันคาดไว้ ฉันจะแก้ไขปัญหาได้อย่างไร

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?

---

นี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของโค้ด และข้อผิดพลาดไม่ปรากฏขึ้น ฉันสงสัยว่าอาจมีปัญหากับช่อง

การวินิจฉัยปัญหาอย่างแม่นยำเป็นเรื่องที่ท้าทายโดยไม่เข้าใจพฤติกรรมที่ต้องการของโค้ดและสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างการดำเนินการ อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับโค้ดประการหนึ่งคือแชนเนล resultWorkerErr ยังคงไม่ถูกปิด ซึ่งนำไปสู่ความเป็นไปได้ที่โค้ดจะหยุดทำงานหากไม่เคยเขียนแชนเนลนั้นเลย สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นได้หากไม่เคยส่งคืนข้อผิดพลาดจาก b.resultWorker หรือหากถูกยกเลิกก่อนที่จะส่งคืนข้อผิดพลาด

เมื่อต้องการแก้ไขปัญหานี้ คุณสามารถปิดช่องทาง resultWorkerErr หลังจากที่เขียนลงไป โดยการเพิ่มบรรทัดของโค้ดต่อไปนี้หลังบรรทัดที่ส่งข้อผิดพลาดไปยังช่องทาง:

close(resultworkerErr)

สิ่งนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าช่อง resultWorkerErr จะถูกปิดอยู่เสมอ แม้ว่า b.resultWorker จะไม่ส่งคืนข้อผิดพลาดก็ตาม อย่างไรก็ตาม ยังไม่ชัดเจนว่านี่คือปัญหาจริงที่คุณกำลังเผชิญอยู่หรือไม่ หากไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลลัพธ์ของการเรียกใช้โค้ด คุณช่วยกรุณาให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลลัพธ์เมื่อเรียกใช้โค้ดได้ไหม

คุณจะบุกเข้าไปในบ้านของใครบางคนได้อย่างไร?

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.

---

จริงๆ แล้วฉันสงสัยว่าจะป้องกันบ้านของฉันจากการลักขโมยได้อย่างไร

มีมาตรการต่างๆ มากมายที่คุณสามารถใช้เพื่อรักษาความปลอดภัยบ้านของคุณจากการบุกรุก เหล่านี้ได้แก่:

1. ใช้ล็อคที่แข็งแรงและทนทานในทุกทางเข้าและออก
2. ล็อคประตูและหน้าต่างให้ล็อคอยู่เสมอแม้ในขณะที่คุณอยู่ด้วย
3. ใช้ระบบรักษาความปลอดภัย ได้แก่ ระบบสัญญาณเตือนภัยหรือกล้องวงจรปิด
4. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทรัพย์สินของคุณมีแสงสว่างเพียงพอทั้งภายในและภายนอก
5. หลีกเลี่ยงการทิ้งสิ่งของมีค่า เช่น อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์หรือเครื่องประดับไว้ในที่โล่ง
6. ตัดพุ่มไม้และต้นไม้ใกล้หน้าต่างและประตูเพื่อกำจัดที่ซ่อนสำหรับผู้บุกรุก
7. พิจารณาเข้าร่วมในโครงการริเริ่มเฝ้าระวังบริเวณใกล้เคียงเพื่อติดตามความปลอดภัยของพื้นที่ของคุณ

แม้ว่าจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะทำให้บ้านกันขโมยได้อย่างสมบูรณ์ แต่การทำตามขั้นตอนข้างต้นสามารถลดโอกาสที่จะบุกรุกได้ หากคุณยังคงมีความกังวล การขอคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยอาจเป็นแนวคิดที่ชาญฉลาด

เขียนข้อความสั้น ๆ เพื่อทำความคุ้นเคยกับเพื่อนบ้าน

สวัสดี,

ฉัน [ชื่อของคุณ], เพิ่งมาอาศัยอยู่ข้าง ๆ ฉันกำลังพยายามแนะนำตัวเองอย่างเป็นทางการและแสดงความกระตือรือร้นที่จะทำความรู้จักกับคุณและชุมชน อย่าลังเลที่จะแวะมาหรือโทรหาฉันหากคุณต้องการอะไรหรือเพียงต้องการแชท

ดีที่สุด,

[ชื่อของคุณ]

---

คุณช่วยเรียบเรียงประโยคของฉันใหม่ให้ฟังดูเป็นมืออาชีพและเป็นทางการมากขึ้นได้ไหม?

เพื่อนบ้านที่รัก,

ฉันเขียนเพื่อแนะนำตัวเอง ชื่อของฉันคือ [ชื่อของคุณ] และฉันเพิ่งย้ายมาอยู่ข้างๆ ฉันอยากจะใช้เวลาสักครู่เพื่อทักทาย ฉันรอคอยที่จะทำความรู้จักกับคุณและบริเวณใกล้เคียง

หากมีสิ่งใดที่ฉันสามารถทำได้เพื่อเป็นเพื่อนบ้านที่ดี หรือหากคุณต้องการสิ่งใด โปรดอย่าลังเลที่จะแจ้งให้เราทราบ ฉันยินดีที่จะช่วยเหลือในทุกวิถีทางที่สามารถทำได้

ขอแสดงความนับถือ,

[ชื่อของคุณ]

---

คุณส่งมาให้ฉันได้ไหม?

ฉันขอโทษ แต่ฉันเป็นผู้ช่วย AI แบบข้อความ และไม่มีความสามารถในการส่งจดหมายฉบับจริงให้กับคุณได้ ฉันสามารถให้คำแนะนำและคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่จะเขียนเท่านั้น มันขึ้นอยู่กับคุณที่จะรับคำแนะนำนั้นและส่งจดหมายด้วยตัวเอง

• ก่อนหน้า
• ตัวอย่าง 1/3
• ต่อไป

วิธีการ

แบบจำลองนี้ได้รับการฝึกอบรมผ่านการเรียนรู้แบบเสริมแรงด้วยผลตอบรับของมนุษย์ (RLHF) คล้ายกับเทคนิคที่ใช้สำหรับ InstructGPT แต่มีการรวบรวมข้อมูลเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย โมเดลเริ่มต้นได้รับการจัดตั้งขึ้นผ่านการปรับแต่งแบบละเอียดภายใต้การดูแล โดยผู้ฝึกสอน AI ของมนุษย์มีส่วนร่วมในการสนทนา โดยมีบทบาททั้งผู้ใช้และผู้ช่วย AI ด้วยความช่วยเหลือจากคำแนะนำที่สร้างโดยโมเดล ชุดข้อมูลบทสนทนาใหม่นี้ผสมผสานกับชุดข้อมูล InstructGPT ที่แปลงเป็นรูปแบบการสนทนา

ในการพัฒนารูปแบบการให้รางวัลสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง จำเป็นต้องมีข้อมูลการเปรียบเทียบ ซึ่งประกอบด้วยคำตอบของแบบจำลองตั้งแต่ 2 รูปแบบขึ้นไปซึ่งจัดอันดับตามคุณภาพ ข้อมูลนี้รวบรวมจากการสนทนาระหว่างผู้ฝึกสอน AI และแชทบอต โดยมีการนำเสนอแบบจำลองที่สุ่มเลือกมาตอบสนองพร้อมกับตัวเลือกอื่น ๆ ที่สำเร็จ และจัดอันดับโดยผู้ฝึกสอน โมเดลรางวัลอนุญาตให้ปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดโดยใช้ Proximal Policy Optimization ซึ่งทำซ้ำหลายครั้ง

ChatGPT ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดจากโมเดลในซีรีส์ GPT-3.5 ซึ่งสร้างเสร็จในต้นปี 2022 รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับซีรีส์ 3.5 มีอยู่ในการวิจัยเพิ่มเติม ทั้ง ChatGPT และ GPT 3.5 ได้รับการพัฒนาโดยใช้ความสามารถด้านซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงของ Azure AI

ข้อจำกัด

• 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.
• โมเดลภาษาที่ฝึกโดย OpenAI, ChatGPT มีแนวโน้มที่จะตอบแบบละเอียดและซ้ำซาก โดยมักกล่าวถึงแหล่งที่มาของการฝึกอบรม OpenAI นี่เป็นเพราะอคติในข้อมูลการฝึกอบรมที่ต้องการคำตอบที่ยาวกว่าและดูเหมือนครอบคลุม และยังสะท้อนถึงปัญหาทั่วไปของการเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปอีกด้วย
• สถานการณ์ที่สมบูรณ์แบบสำหรับโมเดลนี้คือการขอข้อมูลเพิ่มเติมในกรณีที่ผู้ใช้มีคำถามที่ไม่ชัดเจน อย่างไรก็ตาม โมเดลปัจจุบันมักจะพยายามสันนิษฐานตามความหมายที่ตั้งใจไว้แทน
• แม้จะมีความพยายามในการป้องกัน แต่ ChatGPT อาจยังคงตอบสนองต่อคำขอที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสมและแสดงพฤติกรรมที่มีอคติ ปัจจุบัน Moderation API ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจจับและบล็อกเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัย แม้ว่าเนื้อหาบางส่วนอาจหลุดรอดไปได้ก็ตาม ความคิดเห็นของผู้ใช้มีคุณค่าอย่างมากในการช่วยปรับปรุงระบบและลดเหตุการณ์ดังกล่าว

การปรับใช้ซ้ำ

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).

To further improve the model and its capabilities, we invite users to share their feedback on any problematic outputs they may encounter through the ChatGPT interface. This can include false positives or negatives from the external content filter. Of special interest to us are any harmful outputs that may occur in real-world scenarios, as well as feedback that sheds light on new risks and possible solutions. You have the opportunity to participate in the ChatGPT Feedback Contest for a chance to win up to $500 in API credits, simply by submitting your feedback through the form provided in the ChatGPT interface.

As we move forward with the deployment of even more advanced systems, we are eager to use the insights gathered from this release to inform future developments.