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ChatGPT研究总结
一、程序接入用途不大
二、思考#xff1a;如何构建一个类似ChatGPT的自定义模型
一些ChatGPT研究学习资料#xff08;来源网络#xff09;
#xff08;1#xff09;一文读懂ChatGPT模型原理
#xff08;2#xff09;MATLAB科研图像处理——…目录
ChatGPT研究总结
一、程序接入用途不大
二、思考如何构建一个类似ChatGPT的自定义模型
一些ChatGPT研究学习资料来源网络
1一文读懂ChatGPT模型原理
2MATLAB科研图像处理——基于ChatGPT编程
3ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来 收录于先进AI技术深度解读
4程序员浅用ChatGPT替代还很远
5用ChatGPT 做硬件设计
6chatGPT 的 49 种应用场景介绍各开发语言接入 chatGPT 参考指南 ChatGPT研究总结
ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型它可以生成人类语言文本。在编写小段代码、书写描述功能介绍等等方面有一定的帮助但因为工具本来存在一些错误现象所以还需要人工审核用其精华。同时使用过程中还需注意对结果中可能存在的版权风险。
目前ChatGPT使用中主要存在如下问题
慢因为计算量巨大速度较慢通常一个问题需要几分钟才有答案错因为只是文本语言模型分析存在回答结果错误现象广度待提升模型训练的领域广度还待提升
一、程序接入用途不大
程序接入的用途不大因为通过sdk只是封装出一个软件界面核心的计算代码还是部署在服务器上的训练代码而目前通过微信公众号ChatChatGPT等接口输入也能达到使用ChatGPT所以没有必要来接入程序做一个“软件壳”作用不大。 二、思考如何构建一个类似ChatGPT的自定义模型
例如能否构建一个压裂监测模型根据监测的电磁信号来推测压裂缝隙的走向?
关于这个问题先总监一下 ChatGPT 模型构建中的几个关键点
1、大数据训练:
基于2021年所拥有的数据集预训练数据量可能超过百T级非常巨大ChatGPT参数量达到了1750亿模型设定的参数非常多
2、人工对结果标注 ChatGPT进行了人工标反馈和奖励以辅助人工智能程序不断优化进化
3、训练费用
“GPT-3 模型训练一次需要花费 460 万美元”
见附录《chatGPT 的 49 种应用场景介绍各开发语言接入 chatGPT 参考指南》一文。
综合这几点我们可以构建出一个预测压裂监测缝隙的模型但前提是有足够的数据也需要人工来验证相应数据的结果提供充足的资金来进行模型训练。 一些ChatGPT研究学习资料来源网络
1一文读懂ChatGPT模型原理
一文读懂ChatGPT模型原理
一文读懂ChatGPT模型原理 - 知乎
不光是做人工智能、机器学习的人关注而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型真可谓空前盛世。 所谓语言模型的训练和学习就是从大量的数据中学习复杂的上下文联系。
与此同时OpenAI 早于 Bert 出品了一个初代 GPT 模型。
在 NLP 领域人们使用语言一般包括三个步骤 接受听到或读到的语言 - 大脑理解 - 输出要说的语言。
GPT-3 的模型所采用的数据量之大高达上万亿模型参数量也十分巨大上千亿学习之复杂计算之繁复 如此巨大的模型造就了 GPT-3 在许多十分困难的 NLP 任务诸如撰写人类难以判别的文章甚至编写SQL查询语句React或者JavaScript代码上优异的表现。
ChatGPT 模型上基本上和之前 GPT-3 都没有太大变化主要变化的是训练策略变了用上了强化学习。 几年前alpha GO 击败了柯洁几乎可以说明强化学习如果在适合的条件下完全可以打败人类逼近完美的极限。 强化学习非常像生物进化模型在给定的环境中不断地根据环境的惩罚和奖励reward拟合到一个最适应环境的状态。
这里重点是第二步中如何构建一个 reward 函数在alpha go 里这个reward 函数就是下完一盘围棋之后判断谁输谁赢只需要一个程序函数即可完成。 而在ChatGPT里具体就是让那40名外包人员不断地从模型的输出结果中筛选判断哪些句子是好的哪些是低质量的这样就可以训练得到一个 reward 模型。
一个语言文字训练的人工智能程序
存在问题
仅限于语言标注仅限于以前输入到系统中训练的数据库如果有新的数据还需要重新添加并训练存在编程过程中答案正确率较低的现象 2MATLAB科研图像处理——基于ChatGPT编程
MATLAB科研图像处理——基于ChatGPT编程
MATLAB科研图像处理——基于ChatGPT编程 - 知乎
ChatGPT是一个非常强大的语言模型但它并不是万能的 3ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来 收录于先进AI技术深度解读
ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来 收录于先进AI技术深度解读
ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来 收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析 - 知乎
ChatGPT 是一种专注于对话生成的语言模型。它能够根据用户的文本输入产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语也可以是长篇大论。 其中GPT是Generative Pre-trained Transformer生成型预训练变换模型的缩写。
目标是开发造福全人类的AI技术。
每一代GPT模型的参数量都爆炸式增长堪称“越大越好”。2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿而2020年5月的GPT-3参数量达到了1750亿。
ChatGPT 是基于GPT-3.5Generative Pre-trained Transformer 3.5架构开发的对话AI模型是InstructGPT 的兄弟模型。ChatGPT很可能是OpenAI 在GPT-4 正式推出之前的演练或用于收集大量对话数据。
因此它只能基于2021年所拥有的数据集进行回答 ChatGPT 通过算法屏蔽减少有害和欺骗性的训练输入。 4程序员浅用ChatGPT替代还很远
程序员浅用ChatGPT替代还很远
程序员浅用ChatGPT替代还很远|源代码|应用程序|编程语言_网易订阅
李智认为ChatGPT并不能编写程序员角度的代码而是从互联网收集庞大信息库并使用它来生成代码解决问题还是要靠人。 对于软件程序ChatGPT目前只有通用底层的能力涉及电商、云服务等业务层面的能力尚有欠缺。比如要写一个小程序是可以借用ChatGPT来找算法、写代码、写脚本
考虑到会侵犯知识产权。 5用ChatGPT 做硬件设计
用ChatGPT 做硬件设计
用ChatGPT 做硬件设计 - 知乎
6chatGPT 的 49 种应用场景介绍各开发语言接入 chatGPT 参考指南
chatGPT 的 49 种应用场景介绍各开发语言接入 chatGPT 参考指南
chatGPT的49种应用场景介绍各开发语言接入chatGPT参考指南_Java_非喵鱼_InfoQ写作社区
分析了存在的问题
慢错广度待提升
api 注册使用流程 直接用 chatGPT 去创建一个程序要用的秘钥 就可以使用 http 接口调用了。
程序接入到 chatGPT所调用的接口都是收费接口不过还好的是每一个新注册的账号头 3 个月免费使用总消费额度不超过 18 美元即可。另外下图 4 个方块就是 nlp 的模型左边 ada 速度最快右边达芬奇功能最强大。
转载于杨杰
