宫廷玉液酒减小锤?OpenAI最新语言模型能当客服能写代码,连这篇文章也是它写的!

人工智能1年前发布 coship
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​大数据文摘出品

作者:ChatGPT

这几天OpenAI的ChatGPT真的太火了。

先不看技术上,这个AI聊天机器人有多厉害,咱就说在理解力这一块,是不是给你整的明明白白?

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聊天机器人其实大家多多少少都接触过,比如电商智能客服这种,但是这些智能客服的效果,显然不如ChatGPT那么条理清晰,往往把你气的半死,最后转人工。

不仅思维非常清晰,ChatGPT甚至可以帮你写代码。

比如你想在股票赚大钱(当韭菜),也可以找ChatGPT帮忙写一个“有效的股市指标框架”。

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不仅如此,ChatGPT还能让文摘菌痛失工作,不信大家看到最后。

ChatGPT的前世今生

ChatGPT其实也就是大名鼎鼎的GPT-3,这是一种语言模型,由OpenAI开发,它的前身是GPT-2,是机器学习领域中最大和最强大的语言模型之一。

ChatGPT的起源可以追溯到2017年,当时OpenAI发布了第一个GPT模型,这是一个通用的语言模型,可以根据给定的文本内容预测下一个词语,GPT-2于2019年发布,它比前一代模型更大、更准确、更复杂。

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在GPT-2之后,OpenAI继续推进语言模型的发展,并于2020年发布了chatGPT(也称为GPT-3)。这是一个更大、更准确、更复杂的模型,能够在更多的语言任务中取得更好的性能。

ChatGPT的技术基于转移学习和循环神经网络(RNN)。它使用了大量的预训练数据来学习语言结构,并在新的数据上进行推理。它还使用了注意力机制,可以根据上下文来预测下一个词语。

ChatGPT的准确性和通用性在机器学习领域中是非常出色的。它能够在许多不同的语言任务中取得较好的性能,包括聊天机器人、自动文本生成和语音识别等。它还能够自动生成高质量的文本内容,并且能够根据上下文来更好地预测下一个词语。总之,ChatGPT的能力非常强大,能够在许多不同的场景中取得较好的应用。

ChatGPT的背后究竟是什么技术?

ChatGPT的技术基于转移学习和循环神经网络(RNN)。

转移学习是一种机器学习技术,它允许模型在新的数据集上进行推理,而不需要重新训练。循环神经网络(RNN)则是一种深度学习技术,它可以处理序列数据,并且能够考虑数据的历史信息。

循环神经网络(RNN)

循环神经网络(RNN)是一种深度学习技术,它可以处理序列数据,并且能够考虑数据的历史信息。它通过循环结构来处理序列数据,并且能够记忆上下文信息,从而更好地预测序列的下一个值。

RNN的结构如下所示:

  • 输入层:接收输入数据。
  • 隐藏层:处理输入数据,并记录上下文信息。
  • 输出层:预测序列的下一个值。

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RNN通过以下步骤实现:

  • 首先,将输入数据输入到RNN的输入层。
  • 然后,隐藏层中的神经元会处理输入数据,并通过权重和偏置将输入数据转换为输出数据。
  • 隐藏层中的神经元会记录上下文信息,并将其用于处理下一个输入数据。
  • 通过这个循环过程,RNN能够考虑序列数据的历史信息,并预测序列的下一个值。

RNN在处理序列数据方面非常有效,它能够考虑数据的历史信息,并且能够记忆上下文信息。它在许多不同的应用中都表现出了优越的性能,例如语音识别、自然语言处理等。

转移学习

转移学习(transfer learning)是一种机器学习技术,它允许模型在新的数据集上进行推理,而不需要重新训练。它通过将预先训练的模型用于新的任务,来实现快速学习和推理。

转移学习通过以下步骤实现:

首先,对于原始任务,通过大量数据训练出一个模型。这个模型可以通过训练数据来学习到原始任务的特征和规律。

然后,将这个模型应用于新的任务中。在这个新的任务中,预先训练的模型可以作为初始模型,并在新的数据集上进行微调。这样可以让模型快速学习到新任务的特征和规律,并在新数据集上进行推理。

在微调的过程中,可以通过不同的方式来调整模型的参数,以便更好地适应新的数据和任务。例如,可以调整模型的学习率、权重初始化方式或使用正则化技术等。

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转移学习在机器学习领域中非常重要,因为它可以节省训练模型所需的大量时间和计算资源。它通过利用预先训练的模型来学习新的任务,来实现快速学习和推理。此外,转移学习还能够提高模型的准确性和稳定性,并使模型能够应用到更多的场景中。

ChatGPT会取代人类程序员吗?

ChatGPT 的优势在于它能够根据对话上下文信息自动生成自然语言回复,而不需要人为干预。这使得它能够在许多对话场景中更加有效地为人类用户提供服务。

例如,它可以作为在线客服机器人,自动回复用户的查询,或者作为虚拟助手,协助人类用户处理日常任务。

至于是否会对人类程序员造成失业,目前还无法确定。智能对话系统和人类程序员所涉及的领域不同,前者主要涉及自然语言处理和模型训练等方面,而后者则更多地涉及编程和软件开发。因此,ChatGPT 可能不会对人类程序员造成失业威胁。

未来,可能会有一些技术发展到可以取代人类程序员,但是目前来说, ChatGPT还不能完全取代人类程序员。

最后的话

不知道大家有没有看出来……其实这篇文章除了开头和结尾,几乎全是ChatGPT写的。

是的,小编只是输入了一些提示,ChatGPT完成了所有内容的撰写,就像下面这样:

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所以说,程序员会不会失业小编不太清楚,但是小编可能要失业了……

相关报道:

https://chat.openai.com/chat

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

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