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这份GPT-4的总结,请收好

GPT代表生成式预训练变压器。它是一种神经网络机器学习模型,使用互联网上的数据进行训练以生成任何类型的文本。这种复杂的神经网络用于训练大型语言模型(LLM)以模拟人类交流。该模型按顺序跟踪单词,使其能够学习语言的上下文和含义。GPT模型专注于纯文本,允许它使用人工智能来分析用户的询问并有效地生成文本。它以其对话能力、上下文信息等席卷了人工智能世界。该模型可以处理文本摘要、代码生成等任务,并在几秒钟内提供有价值的见解。关于GPT-3的一些介绍GPT-3是一种自回归语言模型,通过预测下一个标记来进行训练。该模

GPT代表生成式预训练变压器。它是一种神经网络机器学习模型,使用互联网上的数据进行训练以生成任何类型的文本。这种复杂的神经网络用于训练大型语言模型 (LLM) 以模拟人类交流。

该模型按顺序跟踪单词,使其能够学习语言的上下文和含义。GPT 模型专注于纯文本,允许它使用人工智能来分析用户的询问并有效地生成文本。

它以其对话能力、上下文信息等席卷了人工智能世界。该模型可以处理文本摘要、代码生成等任务,并在几秒钟内提供有价值的见解。

关于 GPT-3 的一些介绍

GPT-3 是一种自回归语言模型,通过预测下一个标记来进行训练。该模型将需要一个初始提示文本,并且可以使用该初始提示继续生成文本。

Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) 用于帮助模型实现与用户的会话对话。GPT-3 是一个 1750 亿参数的语言模型,具有以下用例:

  • 文本摘要
  • 内容创作
  • 代码生成
  • 生成漫画和诗歌
  • 应用创建

如果想了解有关 ChatGPT-3 的更多信息,请阅读:ChatGPT:您需要知道的一切。https://www.kdnuggets.com/2023/01/chatgpt-everything-need-know.html

ChatGPT-4 能做什么?

当微软德国的 CTO Andreas Braun 宣布 GPT-4 计划在 3 月的第三周下线时,有很多猜测。Andreas Braun 博士在 AI in Focus:Digital Kickoff 中说:

“我们将在下周推出 GPT-4,在那里我们将拥有提供完全不同可能性的多模态模型——例如视频”

此时,直到2023 年 3 月 14 日,OpenAI 自己才明确宣布。那么应该对 GPT-4 有什么期待呢?GPT-4 是 OpenAI 的新技术,可提供最先进的系统,产生更安全、更有用的响应。

OpenAI 总裁兼联合创始人 Greg Brockman 在 GPT-4 Developer Livestream 中表示,OpenAI 自公司成立以来一直在构建 GPT-4,过去 2 年专注于完善新技术。他们必须重建整个火车堆栈并训练模型以查看它的能力。

ChatGPT-4 是多模式的,这意味着它可以使用多种数据类型,例如图像、文本、语音和数字数据以及多种智能处理算法来产生准确的高性能输出。它不再局限于作为语言模型。

说明 ChatGPT-4 的角色

如果还没有机会试用 ChatGPT-4,左侧有一个“系统”部分。在这一部分中,将告诉希望助手做什么,以及具体细节和要求。这是供助手使用的说明指南,以确保它能准确地提供所需内容。

例如:

  • '你是 ChatGPT,一个大型语言模型。仔细遵循用户的指示'
  • '你是一个人工智能编程助手。认真遵循用户的要求。详细描述您采取的每个步骤。在单个代码块中输出代码' 从可以对现有内容执行的操作开始。

现有内容

在使用现有内容/文章/文本时,将首先介绍 ChatGPT-4 的功能。

总结具体情况

Greg Brockman 展示了 ChatGPT-3.5 的使用,方法是复制和粘贴一篇文章并要求 ChatGPT“将文章总结成一个句子,每个单词都以‘G’开头”。ChatGPT-3.5 自然没能完成任务。然而,GPT-4 成功输出了用户要求的内容。

然而,助手说出了“AI”这个词,Greg Brockman 回应说“AI 不算数!” 那是作弊!'。助理愉快地回应了一个词,取代了“AI”,并以字母“G”开头。

GPT-4 可以通过给助手要求来具体输出用户想要的东西。

结合想法

还可以使用 GPT-4 灵活地组合使用不同文章的想法。通过复制和粘贴文章,可以向 ChatGPT-4 助手提出以下问题:找到这两篇文章之间的一个共同主题。

如果 ChatGPT-4 助手的输出不完全符合您的要求或不够深入,可以提供反馈,这将改善其响应。

使用生成和构建GPT-4

还可以使用 GPT-4 来构建东西!需要向其提供一些提示和一些细节,以便助手可以准确地为您提供所需的信息。例如,“给我写一个不和谐的机器人”。

根据在系统部分分配给 ChatGPT-4 的角色,例如,如果希望助手构建一些代码生成的东西——他们将被分配为 AI 编程助手。随着提示,这将成功帮助助手输出请求的内容。

可以测试助手生成的代码块,看看它是否有效。如果确实遇到错误,只需将错误消息发送给助手并提供正确的代码块即可。可以继续这样做并指导助手,直到代码成功运行。

数学计算

能够解决复杂的计算,例如税收和高级计算问题可能是一个挑战。现在可以使用 ChatGPT-4 来帮助进行这些数学计算。例如,如果有一个税务问题想要计算,需要将 ChatGPT-4 系统指定为一个 TaxGPT,这样它就知道自己的作用是什么。

提供有关问题的上下文,助手将能够执行数学计算。有趣的是,该模型没有连接到计算器——令人印象深刻吧?

视觉效果

图片功能目前尚未公开 - 但它正在开发中!可以输入图像并向助手询问有关图像的问题。目前,输出确实需要一段时间,但是,OpenAI 正在优化模型以使其更快。

手写

可以对手写的一段文字进行快照,ChatGPT 可以读取手写内容并将其转换为文本。有些人甚至开玩笑说它是如何检测医生的笔迹的——过去和现在都在努力理解这一点。

2021 年 9 月后使用内容

已经知道,ChatGPT 在 2021 年 9 月之后没有任何知识。但是,可以向 ChatGPT 提供文章或信息,作为想要询问助手的提示。助手会将其作为学习资源,提供准确的输出。

使用 Evals 向 OpenAI 提供反馈

如果希望为 ChatGPT 做出贡献,提供反馈和意见 - 可以使用 Evals 来实现。Evals 是一个用于评估 OpenAI 模型和基准的开源注册表的框架。

Evals 允许您创建和运行评估:

  • 使用数据集生成提示,
  • 衡量 OpenAI 模型提供的补全质量
  • 比较不同数据集和模型的性能。

这将有助于评估和检查模型的能力,以及 OpenAI 如何改进它并将其提升到一个新的水平。

总结起来

自 ChatGPT-3.5 发布以来,看到了 ChatGPT-4 的许多变化和进步。很高兴看到人们计划使用 ChatGPT-4 制作东西。

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