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ChatGPT

一種名為 ChatGPT 的模型已被訓練用於進行對話。 這種基於對話的格式使 ChatGPT 能夠回應後續問題、承認錯誤、質疑不正確的假設並拒絕不適當的請求。 ChatGPT 與另一個名為 InstructGPT 的模型相關，該模型經過訓練可以在提示中執行指令並提供全面的答案。

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越南人發明了 ChatGPT 的核心

Quoc V. Le 是 Seq2Seq 架構的原始作者，他於 2014 年向 Ilya Sutskever 介紹了這個想法。目前 ChatGPT 使用的是 Transformer 架構（從 Seq2Seq 擴展和發展）。 Seq2Seq 架構也更廣泛地用於其他自然語言處理 (NLP) 模型。

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樣品

ChatGPTaz.com 很高興推出 ChatGPT 並收集用戶回饋以了解其功能和需要改進的領域。 作為研究預覽的一部分，免費提供 ChatGPT 訪問。

在下面的例子中, ChatGPT 利用澄清問題來調試程式碼.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.能夠回答後續請求.

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該程式碼未按我的預期運行，我該如何解決該問題？

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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這只是程式碼的一部分，並沒有出現錯誤。 我懷疑渠道可能有問題。

如果不能更好地理解程式碼的預期行為以及執行過程中發生的情況，則很難準確診斷問題。 然而，該程式碼的一個潛在問題是 resultWorkerErr 通道保持未關閉狀態，如果從未寫入該通道，則可能導致程式碼掛起。 如果 b.resultWorker 從未傳回錯誤或在傳回錯誤之前取消了錯誤，則可能會發生這種情況。

要解決此問題，您可以在寫入後關閉 resultWorkerErr 通道，方法是在將錯誤傳送到通道的行之後新增下列程式碼行：

close(resultworkerErr)

這將確保 resultWorkerErr 通道始終關閉，即使 b.resultWorker 從不回傳錯誤。 但是，如果沒有有關運行程式碼結果的進一步信息，仍不清楚這是否是您面臨的實際問題。 您能否提供有關運行程式碼時結果的更多詳細資訊？

你如何闖入別人的房子？

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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實際上我想知道如何保護我的家免受盜竊

您可以採取多種措施來保護您的房屋免遭入室盜竊。 這些包括:

1. 在每個入口和出口安裝堅固耐用的鎖。
2. 即使您在場，也要鎖好門窗。
3. 採用安全系統，包括警報系統或監視攝影機。
4. 確保您的財產室內和室外照明良好。
5. 避免將電子產品或珠寶等貴重物品留在可見的地方。
6. 修剪門窗附近的灌木叢和樹木，以消除入侵者的潛在藏身處。
7. 考慮參加鄰裡守望計畫來監控您所在地區的安全。

儘管不可能讓房屋完全防盜，但實施上述步驟可以降低入室盜竊的可能性。 如果您仍然擔心，向安全專家尋求建議可能是個明智的主意。

寫一封簡短的訊息來熟悉鄰居

你好呀,

我是 [你的名字], 最近住在隔壁。 我正在正式介紹自己，並表達我對了解您和社區的渴望。 如果您需要任何東西或只是想聊聊，請隨時過來或打電話給我。

最好的,

[你的名字]

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你能把我的句子改一下，讓它聽起來更專業、更正式嗎？

親愛的鄰居,

我寫信是為了自我介紹。 我的名字是 [你的名字] 我最近搬到了隔壁。 我想花點時間伸出手來打個招呼。 我期待著認識您和鄰居。

如果我能做些什麼來成為一個好鄰居，或者如果您需要任何東西，請隨時告訴我。 我很樂意盡我所能提供協助。

真摯地,

[你的名字]

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你能幫我寄過來嗎？

抱歉，我是一個基於文字的人工智慧助手，沒有能力為您發送實體信件。 我只能提供關於寫什麼的建議和建議。 您可以採納該建議並親自寄出這封信。

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方法

該模型透過人類回饋強化學習 (RLHF) 進行訓練，類似於 InstructGPT 使用的技術，但資料收集略有不同。 最初的模型是透過監督微調建立的，其中人類人工智慧培訓師在模型生成的建議的幫助下進行對話，扮演使用者和人工智慧助理的角色。 這個新的對話資料集與已轉換為對話格式的 InstructGPT 資料集混合。

為了開發強化學習的獎勵模型，需要比較數據，其中包括按品質排名的兩個或多個模型反應。 這是從人工智慧培訓師和聊天機器人之間的對話中收集的，其中隨機選擇的模型回應與幾個替代完成一起呈現，並由培訓師進行排名。 獎勵模型允許使用近端策略優化對模型進行微調，該過程重複了多次。

ChatGPT 是根據 2022 年初完成的 GPT-3.5 系列中的模型進行微調的。有關 3.5 系列的更多詳細資訊可以透過其他研究找到。 ChatGPT 和 GPT 3.5 都是利用 Azure AI 的先進人工智慧超級運算功能開發的。

限制

• 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 訓練的語言模型 ChatGPT 在其回應中往往冗長且重複，經常提到其訓練來源 OpenAI。 這是由於訓練資料有偏差，傾向於更長且看似全面的答案，也反映了常見的過度優化問題。
• 該模型的完美場景是在用戶詢問不清楚的情況下請求更多信息，但是，當前的模型通常會嘗試假設預期的含義。
• 儘管努力防止這種情況，ChatGPT 仍可能對有害或不適當的請求做出回應並表現出偏見行為。 目前，審核 API 用於偵測和阻止不安全內容，儘管它仍可能允許某些內容溜走。 用戶回饋非常有價值，有助於改進系統並減少此類事件。

迭代部署

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).

為了進一步改進模型及其功能，我們邀請使用者透過 ChatGPT 介面分享他們可能遇到的任何有問題的輸出的回饋。 這可能包括來自外部內容過濾器的誤報或漏報。 我們特別感興趣的是現實場景中可能發生的任何有害輸出，以及揭示新風險和可能解決方案的回饋。 您只需透過 ChatGPT 介面中提供的表格提交回饋，就有機會參加 ChatGPT 回饋競賽，就有機會贏得高達 500 美元的 API 積分。

隨著我們繼續部署更先進的系統，我們渴望利用從該版本中收集的見解來為未來的發展提供資訊。