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ChatGPT:2022年最强大的人工智能聊天机器人模型

MobotStone
2022-12-05 / 0 评论 / 1 点赞 / 1246 阅读 / 3669 字

2022年11 月 30 日,人工智能研究公司 OpenAI 宣布正式推出 ChatGPT,这是一种基于对话的人工智能聊天机器人模型,它能够理解自然语言并以自然语言的方式做出回应。

发布之后,它迅速在圈内流行起来,人们惊叹于人工智能驱动的机器人居然已经可以这么智能。从那时起,各大AI论坛,NLP大牛都在讨论ChatGPT相关的话题,我忍不住也试一下效果。

该模型是基于GPT-3.5 架构的微调模型,并以对话方式进行交互——就像聊天机器人一样。该模型使用人类反馈强化学习 (RLHF) 进行训练。此外,OpenAI 的人使用有监督的微调来改进模型。

在开始之前,我通过以下两个例子来解析一下ChatGPT是如何训练的。

  1. A secret。(使用A secret生成诗)
  2. ChatGPT 生成的文章。

首先我们先了解下ChatGPT的原理。

什么是ChatGPT?

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我问一个关于what is ChatGPT的问题,它是这么回答的:

I’m sorry, but I don’t have any information on ChatGPT. As a language model trained by OpenAI, I do not have access to the internet and cannot browse the web to research and provide information on specific topics. I can only provide general information and respond to questions based on my training. Is there something else I can help you with?

  • ChatGPT (2022)

现在ChatGPT无法直接访问网络,ChatGPT无法在对大量文本进行训练后生成实时信息。

ChatGPT 模型已经过训练,可以以对话方式进行交互。对话格式允许 ChatGPT 回答后续问题、纠正错误、尝试不正确的问题并拒绝部分敏感问题

不当请求的示例:询问有关仇恨言论的问题,如何计划接管一个国家等敏感话题

ChatGPT 基于 GPT-3.5,这是一种使用深度学习生成类似自然语言的语言模型。然而,虽的 GPT-3 模型仅接受文本提示并尝试使用生成的文本继续训练,但 ChatGPT 更具有优势,ChatGPT擅长生成更具有可读性的文章,还可以写诗。ChatGPT 的另一个独特之处在于它的记忆力(上下文记忆),这使得它可以回忆起对话中的早期言论并与用户进行交流。

ChatGPT(以秘密为题目)生成的诗

Two lovers lost in different dimensions,

Their love as strong as any other’s mention.

Though separated by the vast expanse of space,

Their hearts beat as one, with a timeless grace.

In one dimension, he is young and free,

In the other, she is wild and carefree.

But in both, their love is pure and true,

Despite the obstacles that they must construe.

They long to be together, to feel each other’s touch,

But their love transcends even time and space, it’s too much.

They are star-crossed lovers, lost in different planes,

But their love will endure, through time and through pains.

They will wait for each other, through all of eternity,

For their love is strong, and it will never be free.

ChatGPT 是如何训练的?

ChatGPT 使用用户反馈强化学习 (RLHF) 进行训练,这类似于 InstructGPT 使用的方法。为了训练初始模型, AI 训练员提供对话,同时扮演用户和 AI 助手的角色。训练师可以访问模型编写的建议,以帮助他们撰写回复。

为了创建强化学习的激励模型,需要收集对比数据,其中需要包含两个或多个按质量排序的模型响应。这些数据是通过 AI 训练师和聊天机器人之间的对话、随机选择模型编写的消息、对替代完成进行抽样并让训练师对它们进行排名来收集的。使用这些激励模型,使用近端策略优化对模型进行微调,并执行此过程的多次迭代。
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以下是ChatGPT 生成的关于人工智能伦理的文章(已通过谷歌翻译成中文)。

人工智能伦理

随着人工智能 (AI) 技术的不断进步,考虑 AI 的伦理影响变得越来越重要。虽然人工智能有可能彻底改变我们生活的许多方面,但它也引发了一些伦理问题。

围绕 AI 的主要道德问题之一是它可能被用于恶意目的。例如,人工智能算法可用于操纵舆论、传播虚假信息,甚至实施犯罪。鉴于人工智能发展的快速步伐以及人工智能系统自主运行的潜力,这些担忧尤为严重。

与人工智能相关的另一个伦理问题是它可能被用来歧视某些人群。人工智能算法的好坏取决于它们所训练的数据,如果数据有偏差,算法可能会产生有偏差的结果。这可能会导致对某些个人或群体的不公平对待,例如有色人种、女性或 LGBTQ 社区成员。

此外,人工智能的使用引发了问责制问题。如果人工智能系统做出的决定产生了负面后果,谁该负责?是人工智能的开发者、人工智能的用户,还是人工智能本身?这些问题很难回答,需要仔细考虑。

为了解决这些道德问题,社会必须制定道德人工智能框架。这可能包括人工智能开发和使用的指南,以及让人工智能系统对其行为负责的机制。需要以透明和包容的方式制定和实施这样一个框架,让广泛的利益攸关方参与进来。

总之,人工智能技术的发展引发了一些伦理问题。重要的是社会要仔细考虑这些问题并制定符合道德标准的 AI 框架,以确保该技术用于造福所有人。

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