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宮廷玉液酒減小錘?OpenAI最新語言模型能當客服能寫代碼,連這篇文章也是它寫的!

人工智能
先不看技術上,這個AI聊天機器人有多厲害,咱就說在理解力這一塊,是不是給你整的明明白白?

?大數據文摘出品

作者:ChatGPT

這幾天OpenAI的ChatGPT真的太火了。

先不看技術上,這個AI聊天機器人有多厲害,咱就說在理解力這一塊,是不是給你整的明明白白?

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聊天機器人其實大家多多少少都接觸過,比如電商智能客服這種,但是這些智能客服的效果,顯然不如ChatGPT那么條理清晰,往往把你氣的半死,最后轉人工。

不僅思維非常清晰,ChatGPT甚至可以幫你寫代碼。

比如你想在股票賺大錢(當韭菜),也可以找ChatGPT幫忙寫一個“有效的股市指標框架”。

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不僅如此,ChatGPT還能讓文摘菌痛失工作,不信大家看到最后。

ChatGPT的前世今生

ChatGPT其實也就是大名鼎鼎的GPT-3,這是一種語言模型,由OpenAI開發,它的前身是GPT-2,是機器學習領域中最大和最強大的語言模型之一。

ChatGPT的起源可以追溯到2017年,當時OpenAI發布了第一個GPT模型,這是一個通用的語言模型,可以根據給定的文本內容預測下一個詞語,GPT-2于2019年發布,它比前一代模型更大、更準確、更復雜。

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在GPT-2之后,OpenAI繼續推進語言模型的發展,并于2020年發布了chatGPT(也稱為GPT-3)。這是一個更大、更準確、更復雜的模型,能夠在更多的語言任務中取得更好的性能。

ChatGPT的技術基于轉移學習和循環神經網絡(RNN)。它使用了大量的預訓練數據來學習語言結構,并在新的數據上進行推理。它還使用了注意力機制,可以根據上下文來預測下一個詞語。

ChatGPT的準確性和通用性在機器學習領域中是非常出色的。它能夠在許多不同的語言任務中取得較好的性能,包括聊天機器人、自動文本生成和語音識別等。它還能夠自動生成高質量的文本內容,并且能夠根據上下文來更好地預測下一個詞語。總之,ChatGPT的能力非常強大,能夠在許多不同的場景中取得較好的應用。

ChatGPT的背后究竟是什么技術?

ChatGPT的技術基于轉移學習和循環神經網絡(RNN)。

轉移學習是一種機器學習技術,它允許模型在新的數據集上進行推理,而不需要重新訓練。循環神經網絡(RNN)則是一種深度學習技術,它可以處理序列數據,并且能夠考慮數據的歷史信息。

循環神經網絡(RNN)

循環神經網絡(RNN)是一種深度學習技術,它可以處理序列數據,并且能夠考慮數據的歷史信息。它通過循環結構來處理序列數據,并且能夠記憶上下文信息,從而更好地預測序列的下一個值。

RNN的結構如下所示:

  • 輸入層:接收輸入數據。
  • 隱藏層:處理輸入數據,并記錄上下文信息。
  • 輸出層:預測序列的下一個值。

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RNN通過以下步驟實現:

  • 首先,將輸入數據輸入到RNN的輸入層。
  • 然后,隱藏層中的神經元會處理輸入數據,并通過權重和偏置將輸入數據轉換為輸出數據。
  • 隱藏層中的神經元會記錄上下文信息,并將其用于處理下一個輸入數據。
  • 通過這個循環過程,RNN能夠考慮序列數據的歷史信息,并預測序列的下一個值。

RNN在處理序列數據方面非常有效,它能夠考慮數據的歷史信息,并且能夠記憶上下文信息。它在許多不同的應用中都表現出了優越的性能,例如語音識別、自然語言處理等。

轉移學習

轉移學習(transfer learning)是一種機器學習技術,它允許模型在新的數據集上進行推理,而不需要重新訓練。它通過將預先訓練的模型用于新的任務,來實現快速學習和推理。

轉移學習通過以下步驟實現:

首先,對于原始任務,通過大量數據訓練出一個模型。這個模型可以通過訓練數據來學習到原始任務的特征和規律。

然后,將這個模型應用于新的任務中。在這個新的任務中,預先訓練的模型可以作為初始模型,并在新的數據集上進行微調。這樣可以讓模型快速學習到新任務的特征和規律,并在新數據集上進行推理。

在微調的過程中,可以通過不同的方式來調整模型的參數,以便更好地適應新的數據和任務。例如,可以調整模型的學習率、權重初始化方式或使用正則化技術等。

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轉移學習在機器學習領域中非常重要,因為它可以節省訓練模型所需的大量時間和計算資源。它通過利用預先訓練的模型來學習新的任務,來實現快速學習和推理。此外,轉移學習還能夠提高模型的準確性和穩定性,并使模型能夠應用到更多的場景中。

ChatGPT會取代人類程序員嗎?

ChatGPT 的優勢在于它能夠根據對話上下文信息自動生成自然語言回復,而不需要人為干預。這使得它能夠在許多對話場景中更加有效地為人類用戶提供服務。

例如,它可以作為在線客服機器人,自動回復用戶的查詢,或者作為虛擬助手,協助人類用戶處理日常任務。

至于是否會對人類程序員造成失業,目前還無法確定。智能對話系統和人類程序員所涉及的領域不同,前者主要涉及自然語言處理和模型訓練等方面,而后者則更多地涉及編程和軟件開發。因此,ChatGPT 可能不會對人類程序員造成失業威脅。

未來,可能會有一些技術發展到可以取代人類程序員,但是目前來說, ChatGPT還不能完全取代人類程序員。

最后的話

不知道大家有沒有看出來……其實這篇文章除了開頭和結尾,幾乎全是ChatGPT寫的。

是的,小編只是輸入了一些提示,ChatGPT完成了所有內容的撰寫,就像下面這樣:

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所以說,程序員會不會失業小編不太清楚,但是小編可能要失業了……

相關報道:

https://chat.openai.com/chat

https://www.zhihu.com/question/570827092

責任編輯:武曉燕 來源: 大數據文摘
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