인공 지능(AI)은 어떤 사람들은 열정적으로 존경하고 다른 사람들은 호랑이처럼 두려워합니다.AI의 발전은 이미 높은 수준의 고속 차선에 진입했습니다.기술 업데이트와 반복은 날마다 변화하고 있습니다.기술은 죄악도 좋고 선하지도 않습니다. 미래의 공상과학에서 인간-컴퓨터 통신은 이제 공생과 공존입니다.우리는 이미 마음속에 윤곽 의식을 가지고 있습니다.기술은 주요 생산력이며 아무도 기술과 분리될 수 없습니다.
최신 채팅 AI-ChatGPT는 출시되자마자 기술 괴짜와 AI 탐구 애호가들의 열광을 폭발시켰습니다.1주일도 안 되어 100만 명 이상의 사용자가 추가되었습니다.그들은 코드, 문서 요구 사항, 감정 치료 및 이상한 이론을 작성했습니다. 많은 사람들이 ChatGPT의 미친 답변의 사이클에 빠졌습니다. 설립자 중 한 명인 Elon Musk도 한숨을 쉬지 않을 수 없었습니다.우리는 강력하고 위험한 인공 지능과 멀지 않습니다.。
보조 제목
ChatGPT 개발 역사
GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 인터넷에서 사용할 수 있는 데이터로 훈련된 텍스트 생성을 위한 딥 러닝 모델입니다. 질문 답변, 텍스트 요약, 기계 번역, 분류, 코드 생성 및 대화형 AI에 사용됩니다.
2018년 GPT-1 탄생, 올해는 NLP(자연어 처리)를 위한 모델 사전 교육의 원년이기도 합니다. 성능면에서 GPT-1은 어느 정도 일반화 능력이 있어 감독 업무와 무관한 NLP 업무에 사용할 수 있다.
GPT-1은 untuned task에 어느 정도 영향을 미치긴 하지만 fine-tuned supervised task보다 일반화 능력이 훨씬 떨어지기 때문에 GPT-1은 회화적 도구라기보다는 상당히 좋은 언어 이해 도구라고 볼 수 밖에 없습니다.
2019 GPT-2 릴리스그러나 GPT-2는 원래 네트워크에서 너무 많은 구조적 혁신과 설계를 수행하지 않고 더 많은 네트워크 매개변수와 더 큰 데이터 세트만 사용했습니다. 가장 큰 모델에는 총 48개의 레이어가 있고 매개변수의 수는 15억에 달합니다. 목표는 감독되지 않은 사전 교육 모델을 사용하여 감독된 작업을 수행하는 것입니다.
성능 측면에서 이해력 외에도 GPT-2는 세대 측면에서 처음으로 강력한 재능을 보여주었습니다. 요약 읽기, 채팅, 계속 쓰기, 이야기 구성, 심지어 가짜 뉴스 생성, 피싱 이메일 또는 역할 -온라인 플레이 문제 없습니다. GPT-2는 "더 커진" 후 일반적이고 강력한 능력을 보여주었고 여러 특정 언어 모델링 작업에서 당시 최고의 성능을 달성했습니다.
2020년 5월 OpenAI는 GPT-3를 출시했습니다., 이 모델에는 GPT-2보다 2배 더 많은 매개변수가 포함되어 있습니다(1,750억 대 15억 매개변수). 이는 GPT-2에 비해 크게 개선된 것입니다.
GPT-3는 번역, 질문 답변, 클로즈 작업을 포함한 많은 NLP 데이터 세트와 문장에서 새로운 단어를 사용하거나 3자리 숫자 연산. GPT-3는 인간 평가자가 구별하기 어려운 뉴스 기사 샘플을 생성할 수 있습니다.
2022년 초, OpenAI는 유해하고 진실하지 않으며 편향된 출력을 최소화하도록 미세 조정된 GPT-3의 새 버전인 InstructGPT를 출시했습니다. InstructGPT는 출시 후 이름을 Chatgpt로 변경했습니다.
앞으로 더 강력한 GPT-4가 나올 것입니다.보조 제목
ChatGPT 핫 현상 분석
OpenAI 관계자에 따르면 ChatGPT는 인간의 도움으로 만들어지고 훈련되었으며 인간 트레이너는 AI의 초기 버전이 쿼리에 응답하는 방식을 평가하고 순위를 매겼습니다. 그런 다음 해당 정보는 시스템으로 피드백되어 강화 학습으로 알려진 인공 지능을 훈련하는 표준 방법인 트레이너의 선호도에 따라 답변을 조정합니다.
강화 학습을 위한 보상 모델을 만들기 위해 OpenAI는 품질에 따라 순위가 매겨진 두 개 이상의 모델 응답으로 구성된 비교 데이터도 수집해야 합니다.
이 데이터를 수집하기 위해 OpenAI는 AI 트레이너와 챗봇 간의 대화를 수집하고 모델이 작성한 메시지를 무작위로 선택하고 여러 후보 응답을 무작위로 확인하고 AI 트레이너에게 응답 순위를 지정하도록 요청했습니다.
또한 이러한 보상 모델을 사용하여 근사 정책 최적화 알고리즘을 사용하여 모델을 미세 조정하고 프로세스를 여러 번 반복 수행했습니다.
ChatGPT의 인기는 우리의 전통적인 지식 획득 채널의 전복과 편리함을 강조합니다.과거 지식의 보급은 중앙 집중식 수동 획득을 기반으로 했습니다.프로세스가 지루하고 변동이 너무 컸습니다.학습 체인:데이터베이스 + AI 스크리닝 + 사용자 니즈.
보조 제목
ChatGPT의 한계는 무엇입니까
ChatGPT를 경험한 사용자들은 현재 AI 채팅 피드백 내용 정보가 정확하지 않다고 보고하는 경우가 많다. 경험과 전문성을 갖춘 사람이 한눈에 실수를 볼 수 있는 엉망진창의 정보를 제공합니다.
특히 이러한 제한 사항은 다음과 같습니다.
훈련의 강화 학습(RL) 단계 중에는 질문에 답하기 위한 특정 진실 소스 및 정식 답변이 없습니다.
더 조심하도록 모델을 훈련시키고 응답을 거부할 수 있습니다(힌트에 대한 오탐을 방지하기 위해).
보조 제목
Web3용 ChatGPT에 대한 고찰
ChatGPT는 답을 찾고 문제를 해결하는 측면에서 오늘날의 검색 엔진을 부분적으로 능가했습니다.ChatGPT는 미래에 우리가 정보를 얻고 콘텐츠를 출력하는 방식을 바꿀 수 있습니다.ChatGPT를 위한 Web3의 요구 사항은 무엇입니까?
얕은 필요
프로젝트 커뮤니티 검색: 포인트 투 베이스 정밀 수요 스크리닝은 트랙 분류의 선택 효율성을 향상시키고 에너지 할당에서 핫스팟과 친숙한 영역에 집중할 수 있습니다.
순위 가격 추적: 순위와 가격은 시장의 다른 단계에서 변동하는 가치와 큰 변화가 있습니다.개인의 필요와 사용 습관으로 인해 다양한 거래소 및 플랫폼의 데이터 바다를 따라갈 수 없습니다.정확한 콘텐츠 출력은 사용자의 가치를 높입니다. 데이터에 대한 집착.
지식 공유: 지식 단계의 장애물은 일반적으로 개인의 근면과 열의가 필요합니다.다른 커뮤니티 및 콘텐츠의 분류는 새로운 사용자 그룹에 대한 무거움으로 이어집니다.선구자는 효율적으로 경험을 전달하는 것에서 벗어날 수 없습니다.정확한 콘텐츠 출력 전통지식 습득 채널을 바꿀 수 있습니다.
AMA Q&A : AMA Q&A 형식으로 프로젝트 로드맵, 백서, 핵심 인물 활동 내용을 빠르게 파악할 수 있으며, 프로젝트 및 커뮤니티 개발은 보다 다양한 사용자 그룹을 대상으로 할 수 있으며, AI 고객 서비스 역할을 할 수 있습니다. 커뮤니티 브랜드 IP 기능 보급에
수요 안내 예측: 데이터 비교 및 심사 결과는 개인의 감정 변동을 훨씬 능가합니다.데이터는 개인의 요구 내용을 명확히 할 수 있고, 다른 단계에서 자산 장부를 늘리거나 줄일 수 있으며, 시장 환경과 미래 추세를 예측할 수 있으며, 분명히 풍부한 데이터는 더 나은 의사 결정을 할 수 있습니다. .
깊은 생각
Web3 콘텐츠 제작: 안정적이고 정확한 긍정적인 콘텐츠 출력은 현재 Web3에 시급히 필요합니다.Web3의 거대한 세계에서 전문 콘텐츠 생산자에게만 의존하여 서비스 콘텐츠를 제공하는 것은 상대적으로 얇고 느립니다.AI는 속도와 안정성을 높일 것입니다. 콘텐츠 출력 콘텐츠 품질, 화면 표시 및 커뮤니케이션 효율성 여부에 관계없이 개인을 훨씬 뛰어 넘습니다.
스마트 계약 배포 및 보안 감사: AI는 코드 구성에서 데이터베이스의 무결성을 사용하여 전문 개발 참조 템플릿 및 검증 검사를 제공할 수 있습니다.물론 스마트 계약 개발에서 AI의 프로그램 출력은 완전히 신뢰할 수 없습니다. 결국 독립적인 프로젝트지만 보안 감사는 반복적으로 탐지하고 버그 수정을 찾는 과정입니다 AI는 활용 데이터의 비교 및 선별에서 언제든지 오류를 상기시키고 수정할 수 있습니다.
가상 머신 업그레이드: Web3는 블록체인 기술을 사용하고 블록체인의 폐쇄적 특성은 외부 정보를 적시에 반영할 수 없습니다.가상 머신의 출현은 체인 외부 데이터 전송의 격차를 해결하지만 가상 머신 신뢰가 적절하게 검증되지 않은 경우 AI가 작동 방식을 변경할 수 있는 곳입니다.
인재의 흐름과 축적: Web3는 차세대 기술의 종합적인 업그레이드로 광범위하고 전문적인 블록체인 인재가 필요하지만 현재 인재는 일반적으로 전통 산업에 예치되어 있습니다. 전통적인 사고 금지는 인재가 쉽게 진입하는 것을 막고 업계에 진입하는 신규 이민자는 업계 정보의 영향으로 어려움을 겪습니다.신기술과 프로젝트 콘텐츠의 빠른 반복은 전문적인 교육이 필요하며 AI는 전문적인 역할을 합니다. 멘토와 책 보물.
요약하다
요약하다
기사 출처
"성명: 중앙 은행 및 기타 부서에서 발행한 "가상 화폐 거래의 과대 광고 위험 추가 방지 및 처리에 관한 통지"에 따르면 이 기사의 내용은 정보 공유만을 위한 것이며 어떠한 홍보 또는 보증도 하지 않습니다. 독자 여러분은 해당 지역의 법규를 엄격히 준수하여 불법적인 금융 행위에 가담하지 마시기 바랍니다』
IOS
Android