Trí tuệ nhân tạo (AI) được một số người say mê ngưỡng mộ, trong khi những người khác sợ nó như hổ. Sự phát triển của AI đã đi vào làn đường thần tốc ở cấp độ cao. Các bản cập nhật và lặp đi lặp lại của công nghệ đang thay đổi từng ngày. Công nghệ không có tội cũng không phải là tốt hay xấu. cái ác. Giao tiếp giữa con người và máy tính trong tương lai của khoa học viễn tưởng giờ là sự cộng sinh và cùng tồn tại. Chúng ta đã có ý thức phác thảo trong đầu. Công nghệ là lực lượng sản xuất chính và không ai có thể tách rời khỏi công nghệ.

Trò chuyện mới nhất AI-ChatGPT đã làm bùng nổ sự nhiệt tình của những người đam mê công nghệ và những người đam mê khám phá AI ngay khi nó được tung ra. Trong vòng chưa đầy một tuần, hơn 1 triệu người dùng đã được thêm vào. Họ đã viết mã, nhu cầu tài liệu, liệu pháp cảm xúc và lý thuyết kỳ lạ trong chat với AI, nhiều người rơi vào vòng xoáy của những câu trả lời điên rồ của ChatGPT, ngay cả Elon Musk, một trong những người sáng lập ra nó, cũng không khỏi thở dài:Chúng ta không xa trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ và nguy hiểm。

tiêu đề phụ

Lịch sử phát triển ChatGPT

Generative Pre-training Transformer (GPT), là một mô hình học sâu để tạo văn bản được đào tạo trên dữ liệu có sẵn trên Internet. Nó được sử dụng để trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, dịch máy, phân loại, tạo mã và AI đàm thoại.

Năm 2018, GPT-1 ra đời, năm nay cũng là năm đầu tiên các mô hình đào tạo trước cho NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) được triển khai. Về hiệu suất, GPT-1 có khả năng khái quát hóa nhất định và có thể được sử dụng trong các nhiệm vụ NLP không liên quan gì đến các nhiệm vụ giám sát.

Mặc dù GPT-1 có một số tác dụng đối với các tác vụ chưa được tinh chỉnh nhưng khả năng khái quát hóa của nó thấp hơn nhiều so với các tác vụ được tinh chỉnh có giám sát nên GPT-1 chỉ có thể được coi là một công cụ hiểu ngôn ngữ khá tốt chứ không phải là một công cụ đàm thoại AI.

Bản phát hành GPT-2 2019Tuy nhiên, GPT-2 không thực hiện quá nhiều đổi mới về cấu trúc và thiết kế trên mạng ban đầu mà chỉ sử dụng nhiều tham số mạng hơn và bộ dữ liệu lớn hơn: mô hình lớn nhất có tổng cộng 48 lớp và số lượng tham số lên tới 1,5 tỷ. Mục tiêu là sử dụng mô hình đào tạo trước không giám sát để thực hiện các nhiệm vụ được giám sát.

Về hiệu suất, ngoài khả năng hiểu, GPT-2 lần đầu tiên thể hiện tài năng mạnh mẽ về khả năng tạo: đọc tóm tắt, trò chuyện, viết tiếp, bịa chuyện và thậm chí tạo tin giả, email lừa đảo hoặc vai trò -chơi trực tuyến Không vấn đề gì. Sau khi "lớn lên", GPT-2 đã thể hiện được khả năng tổng quát và mạnh mẽ, đồng thời đạt hiệu suất tốt nhất tại thời điểm đó trên nhiều tác vụ mô hình hóa ngôn ngữ cụ thể.

Vào tháng 5 năm 2020, OpenAI đã phát hành GPT-3, mô hình này chứa nhiều hơn hai bậc tham số so với GPT-2 (175 tỷ so với 1,5 tỷ tham số), đây là một cải tiến lớn so với GPT-2.

GPT-3 đã đạt được hiệu suất cao trên nhiều bộ dữ liệu NLP, bao gồm dịch thuật, trả lời câu hỏi và đóng các tác vụ, cũng như một số tác vụ yêu cầu khả năng lập luận nhanh hoặc thích ứng miền, chẳng hạn như sử dụng từ mới trong câu hoặc biểu diễn hoạt động số có 3 chữ số. GPT-3 có thể tạo các mẫu bài báo mà người đánh giá là con người khó phân biệt được.

Vào đầu năm 2022, OpenAI đã phát hành InstructGPT, một phiên bản mới của GPT-3 được tinh chỉnh để giảm thiểu đầu ra có hại, không trung thực và sai lệch. InstructGPT đổi tên thành Chatgpt sau khi ra mắt.

Sẽ có GPT-4 mạnh mẽ hơn trong tương laitiêu đề phụ

Phân tích hiện tượng hot ChatGPT

Theo các quan chức của OpenAI, ChatGPT được tạo ra và đào tạo với sự trợ giúp của con người, và những người đào tạo con người đã xếp hạng và đánh giá cách các phiên bản đầu tiên của AI trả lời các truy vấn. Thông tin đó sau đó được đưa trở lại hệ thống, hệ thống này sẽ điều chỉnh các câu trả lời dựa trên sở thích của người huấn luyện—một cách tiêu chuẩn để huấn luyện trí tuệ nhân tạo được gọi là học tăng cường.

Để tạo mô hình phần thưởng cho việc học tăng cường, OpenAI cũng cần thu thập dữ liệu so sánh, bao gồm hai hoặc nhiều phản hồi mô hình được xếp hạng theo chất lượng.

Để thu thập dữ liệu này, OpenAI đã thu thập các cuộc hội thoại giữa người huấn luyện AI và chatbot, chọn ngẫu nhiên một tin nhắn do người mẫu viết, kiểm tra tại chỗ một số câu trả lời của ứng viên và yêu cầu người huấn luyện AI xếp hạng các câu trả lời.

Ngoài ra, bằng cách sử dụng các mô hình phần thưởng này, nghiên cứu đã tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng thuật toán tối ưu hóa chính sách gần đúng và thực hiện nhiều lần lặp lại quy trình.

Sự phổ biến của ChatGPT làm nổi bật sự lật đổ và tiện lợi của kênh tiếp thu kiến ​​thức truyền thống của chúng tôi. Trước đây, việc phổ biến kiến ​​thức dựa trên việc tiếp thu thụ động tập trung. Quá trình nhàm chán và dao động quá lớn. Chuỗi học tập:Cơ sở dữ liệu + sàng lọc AI + nhu cầu người dùng.

tiêu đề phụ

Những hạn chế của ChatGPT là gì

Người dùng đã trải nghiệm ChatGPT thường phản hồi rằng thông tin phản hồi nội dung trò chuyện AI hiện tại là không chính xác, đôi khi nó sẽ đưa ra những câu trả lời có vẻ đúng nhưng lại vô lý, tinh chỉnh cách đặt câu hỏi sẽ nhận được câu trả lời hoàn toàn khác, đôi khi sử dụng lặp đi lặp lại một số câu, thậm chí cung cấp Một mớ hỗn độn thông tin, trong đó một người có kinh nghiệm và kiến ​​thức chuyên môn có thể nhìn thấy lỗi trong nháy mắt.

Cụ thể, những hạn chế đó là:

• Trong giai đoạn đào tạo học tăng cường (RL), không có nguồn sự thật cụ thể và câu trả lời kinh điển cho câu hỏi của bạn, để trả lời câu hỏi của bạn.

• Huấn luyện người mẫu trở nên thận trọng hơn và có thể từ chối trả lời (để tránh nhận định sai về gợi ý)

• tiêu đề phụ

Những phản ánh về ChatGPT cho Web3

ChatGPT đã phần nào vượt qua các công cụ tìm kiếm ngày nay về khả năng tìm câu trả lời và giải quyết vấn đề. ChatGPT có thể thay đổi cách chúng tôi lấy thông tin và xuất nội dung trong tương lai. Nhu cầu của Web3 đối với ChatGPT là gì?

nhu cầu nông cạn

• Tìm kiếm cộng đồng dự án: Sàng lọc nhu cầu chính xác từ điểm đến cơ sở có thể cải thiện hiệu quả lựa chọn phân loại đường đi và tập trung vào các điểm nóng và khu vực quen thuộc trong phân bổ năng lượng.

• Theo dõi giá xếp hạng: thứ hạng và giá có giá trị dao động và thay đổi lớn ở các giai đoạn khác nhau của thị trường. Do nhu cầu cá nhân và thói quen sử dụng, không thể theo dõi đại dương dữ liệu của các sàn giao dịch và nền tảng khác nhau. Sản lượng nội dung chính xác làm tăng người dùng' dính vào dữ liệu.

• Chia sẻ kiến ​​thức: Những rào cản trong giai đoạn kiến ​​thức thường đòi hỏi sự siêng năng và nhiệt tình của cá nhân để vượt qua. Việc phân loại các cộng đồng và nội dung khác nhau dẫn đến cảm giác nặng nề cho các nhóm người dùng mới. Những người tiên phong không thể thoát khỏi việc truyền đạt kinh nghiệm một cách hiệu quả. Đầu ra nội dung chính xác có thể thay đổi cách tiếp thu kiến ​​thức truyền thống.kênh.

• Hỏi và đáp AMA: Lộ trình dự án, sách trắng và nội dung hoạt động của những người chủ chốt có thể được nắm bắt nhanh chóng ở định dạng Hỏi và đáp AMA. Sự phát triển của các dự án và cộng đồng có thể nhắm đến nhiều nhóm người dùng khác nhau hơn và có thể đóng vai trò là dịch vụ khách hàng của AI trong việc phổ biến chức năng IP thương hiệu cộng đồng.

• Dự báo hướng dẫn nhu cầu: Kết quả so sánh và sàng lọc dữ liệu vượt xa sự dao động cảm xúc cá nhân. Dữ liệu có thể làm rõ nội dung nhu cầu cá nhân, tăng giảm sổ sách tài sản ở các giai đoạn khác nhau, dự đoán môi trường thị trường và xu hướng trong tương lai, và rõ ràng dữ liệu phong phú có thể nắm bắt các quyết định tốt hơn .

suy nghĩ sâu

• Sản xuất nội dung Web3: Web3 hiện đang rất cần sản xuất nội dung tích cực và ổn định. Trong thế giới rộng lớn của Web3, nó tương đối mỏng và chậm chỉ dựa vào các nhà sản xuất nội dung chuyên nghiệp để cung cấp nội dung dịch vụ. AI sẽ tăng tốc độ và độ ổn định của đầu ra nội dung. Vượt xa cá nhân, cho dù đó là chất lượng nội dung, trình bày màn hình và hiệu quả giao tiếp.

• Triển khai hợp đồng thông minh và kiểm tra bảo mật: AI có thể cung cấp các mẫu tham chiếu phát triển chuyên nghiệp và kiểm tra xác minh bằng cách sử dụng tính toàn vẹn của cơ sở dữ liệu trong quá trình xây dựng mã. Tuy nhiên, kiểm toán bảo mật là một quá trình lặp đi lặp lại phát hiện và tìm cách sửa lỗi, AI có thể nhắc nhở và sửa lỗi bất cứ lúc nào trong quá trình so sánh và sàng lọc dữ liệu sử dụng.

• Nâng cấp máy ảo: Web3 sử dụng công nghệ chuỗi khối và tính chất khép kín của chuỗi khối không thể phản ánh kịp thời thông tin bên ngoài, sự xuất hiện của máy ảo giải quyết lỗ hổng trong việc truyền dữ liệu bên ngoài chuỗi, nhưng độ chính xác và tạo dữ liệu được cung cấp bởi máy ảo Đây là nơi AI có thể thay đổi cách thức hoạt động khi niềm tin của nó không được xác thực đúng cách.

• Dòng chảy và tích lũy nhân tài: Web3 là bản nâng cấp toàn diện của thế hệ công nghệ tiếp theo, đòi hỏi nhân tài blockchain chuyên nghiệp và sâu rộng, nhưng hiện nay nhân tài thường được gửi vào các ngành truyền thống. Về tuyển dụng và truyền thông, thường do cách thể hiện không rõ ràng và suy nghĩ truyền thống Sự cấm đoán ngăn cản các tài năng bước vào một cách dễ dàng và những người mới bước vào ngành gặp rắc rối do tác động của thông tin trong ngành. Sự lặp lại nhanh chóng của các công nghệ mới và nội dung dự án đòi hỏi phải có sự giảng dạy chuyên nghiệp và AI đóng vai trò là chuyên gia cố vấn và kho tàng sách.

• tóm tắt

tóm tắt

Nguồn bài viết

Nguồn bài viết

"Tuyên bố: Theo "Thông báo về việc tiếp tục ngăn chặn và xử lý rủi ro thổi phồng trong giao dịch tiền ảo" do ngân hàng trung ương và các ban ngành khác ban hành, nội dung của bài viết này chỉ nhằm mục đích chia sẻ thông tin và không quảng bá hay xác nhận bất kỳ hành vi kinh doanh và đầu tư. Độc giả được yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt luật pháp của Quy định khu vực, không tham gia vào bất kỳ hành vi tài chính bất hợp pháp nào』