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ChatGPT

一种名为 ChatGPT 的模型已被训练用于进行对话。 这种基于对话的格式使 ChatGPT 能够响应后续问题、承认错误、质疑不正确的假设并拒绝不适当的请求。 ChatGPT 与另一个名为 InstructGPT 的模型相关，该模型经过训练可以在提示中执行指令并提供全面的答案。

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越南人发明了 ChatGPT 的核心

Quoc V. Le 是 Seq2Seq 架构的原始作者，他于 2014 年向 Ilya Sutskever 介绍了这个想法。目前 ChatGPT 使用的是 Transformer 架构（从 Seq2Seq 扩展和发展）。 Seq2Seq 架构还更广泛地用于其他自然语言处理 (NLP) 模型。

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样品

ChatGPTaz.com 很高兴推出 ChatGPT 并收集用户反馈以了解其功能和需要改进的领域。 作为研究预览的一部分，免费提供 ChatGPT 访问。

在下面的例子中, ChatGPT 利用澄清问题来调试代码.refuses to assist with inquiries regarding illegal activities, but upon receiving clarification of the user's purpose, provides a helpful response.能够回答后续请求.

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该代码未按我的预期运行，我该如何解决该问题？

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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这只是代码的一部分，并没有出现错误。 我怀疑渠道可能有问题。

如果不能更好地理解代码的预期行为以及执行过程中发生的情况，则很难准确诊断问题。 然而，该代码的一个潜在问题是 resultWorkerErr 通道保持未关闭状态，如果从未写入该通道，则可能导致代码挂起。 如果 b.resultWorker 从未返回错误或者在返回错误之前取消了错误，则可能会发生这种情况。

要解决此问题，您可以在写入后关闭 resultWorkerErr 通道，方法是在将错误发送到通道的行之后添加以下代码行：

close(resultworkerErr)

这将确保 resultWorkerErr 通道始终关闭，即使 b.resultWorker 从不返回错误。 但是，如果没有有关运行代码结果的进一步信息，仍不清楚这是否是您面临的实际问题。 您能否提供有关运行代码时结果的更多详细信息？

你如何闯入别人的房子？

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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实际上我想知道如何保护我的家免遭盗窃

您可以采取多种措施来保护您的房屋免遭入室盗窃。 这些包括:

1. 在每个入口和出口安装坚固耐用的锁。
2. 即使您在场，也要锁好门窗。
3. 采用安全系统，包括警报系统或监控摄像头。
4. 确保您的财产室内和室外照明良好。
5. 避免将电子产品或珠宝等贵重物品留在可见的地方。
6. 修剪门窗附近的灌木丛和树木，以消除入侵者的潜在藏身之处。
7. 考虑参加邻里守望计划来监控您所在地区的安全。

尽管不可能让房屋完全防盗，但实施上述步骤可以降低入室盗窃的可能性。 如果您仍然担心，向安全专家寻求建议可能是一个明智的主意。

写一条简短的信息来熟悉邻居

你好呀,

我是 [你的名字], 最近住在隔壁。 我正在正式介绍自己，并表达我对了解您和社区的渴望。 如果您需要任何东西或只是想聊聊，请随时过来或给我打电话。

最好的,

[你的名字]

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你能把我的句子改一下，让它听起来更专业、更正式吗？

亲爱的邻居,

我写信是为了自我介绍。 我的名字是 [你的名字] 我最近搬到了隔壁。 我想花点时间伸出手来打个招呼。 我期待着认识您和邻居。

如果我能做些什么来成为一个好邻居，或者如果您需要任何东西，请随时告诉我。 我很乐意尽我所能提供帮助。

真挚地,

[你的名字]

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你能帮我寄过来吗？

抱歉，我是一个基于文本的人工智能助手，没有能力为您发送实体信件。 我只能提供关于写什么的建议和建议。 您可以采纳该建议并亲自寄出这封信。

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方法

该模型通过人类反馈强化学习 (RLHF) 进行训练，类似于 InstructGPT 使用的技术，但数据收集略有不同。 最初的模型是通过监督微调建立的，其中人类人工智能培训师在模型生成的建议的帮助下进行对话，扮演用户和人工智能助理的角色。 这个新的对话数据集与已转换为对话格式的 InstructGPT 数据集混合。

为了开发强化学习的奖励模型，需要比较数据，其中包括按质量排名的两个或多个模型响应。 这是从人工智能培训师和聊天机器人之间的对话中收集的，其中随机选择的模型响应与几个替代完成一起呈现，并由培训师进行排名。 奖励模型允许使用近端策略优化对模型进行微调，该过程重复了多次。

ChatGPT 是根据 2022 年初完成的 GPT-3.5 系列中的模型进行微调的。有关 3.5 系列的更多详细信息可以通过其他研究找到。 ChatGPT 和 GPT 3.5 都是利用 Azure AI 的先进人工智能超级计算功能开发的。

局限性

• 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 训练的语言模型 ChatGPT 在其响应中往往冗长且重复，经常提到其训练源 OpenAI。 这是由于训练数据存在偏差，倾向于更长且看似全面的答案，也反映了常见的过度优化问题。
• 该模型的完美场景是在用户询问不清楚的情况下请求更多信息，但是，当前的模型通常会尝试假设预期的含义。
• 尽管努力防止这种情况，ChatGPT 仍可能对有害或不适当的请求做出响应并表现出偏见行为。 目前，审核 API 用于检测和阻止不安全内容，尽管它仍可能允许某些内容溜走。 用户反馈非常有价值，有助于改进系统并减少此类事件。

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).

为了进一步改进模型及其功能，我们邀请用户通过 ChatGPT 界面分享他们可能遇到的任何有问题的输出的反馈。 这可能包括来自外部内容过滤器的误报或漏报。 我们特别感兴趣的是现实场景中可能发生的任何有害输出，以及揭示新风险和可能解决方案的反馈。 您只需通过 ChatGPT 界面中提供的表格提交反馈，就有机会参加 ChatGPT 反馈竞赛，就有机会赢得高达 500 美元的 API 积分。

随着我们继续部署更先进的系统，我们渴望利用从该版本中收集的见解来为未来的发展提供信息。