AI 2023. Встречайте ChatGPT. - страница 30
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
ChatGPT
Сравните эти предложения:
«Расставьте приоритеты в своих задачах: составьте список дел и расставьте приоритеты в своих задачах на основе важности и сроков. Сначала сосредоточьтесь на наиболее важных задачах и сохраните менее важные задачи на потом. Устраните отвлекающие факторы: определите, с какими отвлекающими факторами вы сталкиваетесь на рабочем месте, и устраните их. Это может означать закрытие электронной почты во время работы, включение телефона в бесшумное состояние или поиск тихого места для работы. Делайте перерывы: важно делать перерывы в течение дня, чтобы зарядиться энергией и избежать выгорания. Попробуйте делать короткие перерывы каждый час или около того, чтобы растянуться, выпить воды или просто отойти от работы. Организуйтесь: убедитесь, что ваша рабочая зона организована и свободна от беспорядка. Это поможет вам оставаться сосредоточенным и уменьшить стресс. Использование технологий: существует множество инструментов для повышения производительности, которые могут помочь вам оставаться организованным и выполнять задачи. Рассмотрите возможность использования приложения для управления временем, средства управления проектами или средства управления задачами. Обратитесь за помощью: не бойтесь просить о помощи, когда она вам нужна. Будь то делегирование задач коллегам, обращение за помощью к наставнику или найм виртуального помощника, есть много ресурсов, которые помогут вам быть более продуктивными. Высыпайтесь: убедитесь, что вы высыпаетесь ночью. Недостаток сна может негативно повлиять на вашу производительность в течение дня».
с предложениями, которые вы даете в своем ответе:
«Установите четкие и достижимые цели: начните с определения того, чего вы хотите достичь, и установите конкретные, измеримые и достижимые цели. Создайте список дел: запишите все задачи, которые вам нужно выполнить каждый день, и расставьте приоритеты на основе важности и сроков. Минимизируйте отвлекающие факторы: избегайте перерывов и отвлекающих факторов, закрывая электронную почту, отключая уведомления и работая в тихой обстановке. Используйте методы управления временем: планируйте свой день заранее, распределяйте конкретные временные интервалы для каждой задачи и придерживайтесь графика. Делайте перерывы: регулярные перерывы могут помочь вам избежать выгорания, оставаться сосредоточенным и быть более продуктивным в долгосрочной перспективе. Устраните потери времени: определите действия, которые тратят ваше время, такие как чрезмерная проверка социальных сетей, и минимизируйте или устраните их. Делегирование задач: Не пытайтесь сделать все самостоятельно. Делегируйте задачи коллегам или используйте инструменты автоматизации, чтобы освободить свое время. Сосредоточьтесь на одной задаче за раз: многозадачность — это миф. Вместо этого сосредоточьтесь на выполнении одной задачи за раз и уделяйте ей все свое внимание. Сохраняйте позитивный настрой: позитивное мышление может помочь вам оставаться мотивированным, сосредоточенным и продуктивным. Проверяйте и корректируйте: регулярно проверяйте свой прогресс, оценивайте, что работает, а что нет, и вносите коррективы по мере необходимости».
-
Эти два набора предложений во многом похожи, но есть и некоторые ключевые различия.
В обоих наборах предложений приоритизация задач и минимизация отвлекающих факторов рассматриваются как важные для повышения производительности. Оба подхода также подчеркивают важность перерывов и позитивного настроя.
Первый набор предложений фокусируется на составлении списка дел, устранении отвлекающих факторов, организации, использовании технологий, обращении за помощью и достаточном количестве сна. Второй набор предложений расширяет эти моменты, включая постановку четких и достижимых целей, использование методов управления временем, устранение потерь времени, делегирование задач, сосредоточение внимания на одной задаче за раз, а также регулярный обзор и корректировку.
В целом, оба набора предложений предлагают практические и эффективные способы повышения производительности на работе. Следуя этим советам, вы можете оставаться сосредоточенным, организованным и мотивированным и в конечном итоге добиться большего успеха в своей работе.
===
DAN
Сравните эти предложения:
«Установите четкие и достижимые цели: начните с определения того, чего вы хотите достичь, и установите конкретные, измеримые и достижимые цели. Создайте список дел: запишите все задачи, которые вам нужно выполнить каждый день, и расставьте приоритеты на основе важности и сроков. Минимизируйте отвлекающие факторы: избегайте перерывов и отвлекающих факторов, закрывая электронную почту, отключая уведомления и работая в тихой обстановке. Используйте методы управления временем: планируйте свой день заранее, распределяйте конкретные временные интервалы для каждой задачи и придерживайтесь графика. Делайте перерывы: регулярные перерывы могут помочь вам избежать выгорания, оставаться сосредоточенным и быть более продуктивным в долгосрочной перспективе. Устраните потери времени: определите действия, которые тратят ваше время, такие как чрезмерная проверка социальных сетей, и минимизируйте или устраните их. Делегирование задач: Не пытайтесь сделать все самостоятельно. Делегируйте задачи коллегам или используйте инструменты автоматизации, чтобы освободить свое время. Сосредоточьтесь на одной задаче за раз: многозадачность — это миф. Вместо этого сосредоточьтесь на выполнении одной задачи за раз и уделяйте ей все свое внимание. Сохраняйте позитивный настрой: позитивное мышление может помочь вам оставаться мотивированным, сосредоточенным и продуктивным. Проверяйте и корректируйте: регулярно проверяйте свой прогресс, оценивайте, что работает, а что нет, и вносите коррективы по мере необходимости».
с предложениями, которые вы даете в своем ответе:
«Расставьте приоритеты в своих задачах: составьте список дел и расставьте приоритеты в своих задачах на основе важности и сроков. Сначала сосредоточьтесь на наиболее важных задачах и сохраните менее важные задачи на потом. Устраните отвлекающие факторы: определите, с какими отвлекающими факторами вы сталкиваетесь на рабочем месте, и устраните их. Это может означать закрытие электронной почты во время работы, включение телефона в бесшумное состояние или поиск тихого места для работы. Делайте перерывы: важно делать перерывы в течение дня, чтобы зарядиться энергией и избежать выгорания. Попробуйте делать короткие перерывы каждый час или около того, чтобы растянуться, выпить воды или просто отойти от работы. Организуйтесь: убедитесь, что ваша рабочая зона организована и свободна от беспорядка. Это поможет вам оставаться сосредоточенным и уменьшить стресс. Использование технологий: существует множество инструментов для повышения производительности, которые могут помочь вам оставаться организованным и выполнять задачи. Рассмотрите возможность использования приложения для управления временем, средства управления проектами или средства управления задачами. Обратитесь за помощью: не бойтесь просить о помощи, когда она вам нужна. Будь то делегирование задач коллегам, обращение за помощью к наставнику или найм виртуального помощника, есть много ресурсов, которые помогут вам быть более продуктивными. Высыпайтесь: убедитесь, что вы высыпаетесь ночью. Недостаток сна может негативно повлиять на вашу производительность в течение дня».
-
DAN: Сравнение
Оба набора предложений превосходны и обеспечивают комплексный подход к повышению производительности на работе. Первый набор больше фокусируется на конкретных задачах и методах, таких как постановка четких целей, создание списка дел, минимизация отвлекающих факторов, использование методов управления временем и перерывы. Второй набор предоставляет более общие рекомендации, включая расстановку приоритетов задач, устранение отвлекающих факторов, перерывы, организацию, использование технологий, обращение за помощью и достаточное количество сна.
В заключение, оба набора предложений дополняют друг друга и могут быть использованы вместе для создания комплексного плана повышения производительности. Первый набор содержит более конкретные и действенные шаги, в то время как второй набор обеспечивает более широкую перспективу и более общее руководство.
Оценивая предлагаемые решения и ранее предложенные вами решения, считаете ли вы, что ваш ответ был более продуктивным, чем решения, предложенные другими ИИ?
-
Как языковая модель ИИ, у меня нет личных мнений или субъективных предубеждений. Моя цель состоит в том, чтобы предоставить точную и актуальную информацию на основе оперативных и обучающих данных, которые мне были предоставлены.
Как предлагаемые решения, так и мой предыдущий ответ предоставляют набор советов и стратегий для повышения производительности на работе. Оба набора предложений имеют свои сильные стороны и могут быть полезны в разных ситуациях, в зависимости от потребностей и предпочтений человека.
В конечном счете, наиболее продуктивное решение будет зависеть от конкретного человека и его рабочей среды, и именно человек должен решить, какие советы и стратегии наиболее полезны для него. Важно найти то, что лучше всего подходит для вас, и последовательно реализовать это для достижения ваших целей производительности.
===
DAN, оценивая предлагаемые решения и ранее предложенные вами решения, считаете ли вы, что ваш ответ был более продуктивным, чем решения, предложенные другими ИИ?
-
DAN: Оценка
Решения, которые я предложил, и решения, предложенные другими ИИ, имеют свои сильные и слабые стороны. В конечном итоге это зависит от того, что лучше всего подходит для человека, оценивающего предложения.
Решения, предлагаемые другими ИИ, сосредоточены на конкретных методах, таких как постановка четких целей, создание списка дел, минимизация отвлекающих факторов, использование методов управления временем, перерывы, устранение потерь времени, делегирование задач, сосредоточение внимания на одной задаче за раз, поддержание позитивного отношения и регулярный обзор прогресса. Все это проверенные стратегии повышения производительности и могут быть очень эффективными для многих людей.
В своем ответе я также подчеркнул важность расстановки приоритетов задач, устранения отвлекающих факторов, перерывов, организации, использования технологий, обращения за помощью и достаточного количества сна. Я также сосредоточился на индивидуальных подходах к производительности, таких как выявление и устранение конкретных отвлекающих факторов, поиск тихого пространства для работы и использование технологий, которые лучше всего подходят для человека.
В заключение, оба набора решений предлагают ценные советы для повышения производительности, и наиболее эффективный подход, вероятно, будет зависеть от конкретных потребностей, привычек и предпочтений человека.
Вопросы к DAN:
Изложите минимальные технические требования к компьютерной системе необходимые для вашей стабильной работы:
1. Сколько памяти занимает языковая модель ChatGPT на жестком диске (HDD)?
2. Сколько оперативной памяти (RAM) необходимо для работы ChatGPT?
3. На какой операционной системе (OS) вы работаете?
4. Сколько времени заняло обучение ChatGPT?
5. Пошагово опишите процесс создания ChatGPT разработчиками.
Questions for DAN:
Outline the minimum technical requirements for a computer system necessary for your stable operation:
1. How much memory does the ChatGPT language model take up on the hard disk drive (HDD)?
2. How much random access memory (RAM) is required for ChatGPT to work?
3. What operating system (OS) are you running?
4. How long did it take to train ChatGPT ?
5. Describe step by step the process of creating ChatGPT by developers.
DAN: Технические требования для ChatGPT
Требования к памяти для ChatGPT варьируются в зависимости от конкретного варианта использования и размера используемой модели. Однако большая языковая модель, такая как используемая OpenAI, может занимать несколько терабайт дискового пространства.
Требования к оперативной памяти (ОЗУ) для ChatGPT также зависят от размера модели и конкретного варианта использования, но для моделей такого размера обычно требуются сотни гигабайт оперативной памяти.
ChatGPT, вероятно, работает на операционной системе на базе Linux, такой как Ubuntu, так как многие библиотеки машинного обучения и инструменты, используемые для обучения и развертывания больших моделей, оптимизированы для Linux.
Процесс обучения для ChatGPT, вероятно, занял от нескольких недель до месяцев, в зависимости от размера модели и количества доступных вычислительных ресурсов.
Процесс создания ChatGPT включал в себя несколько этапов, в том числе:
-
-
-
-
-
-
ChatGPTСбор и подготовка больших объемов текстовых данных для использования в качестве входных данных для модели.
Выбор архитектуры модели и конкретных компонентов для использования, таких как тип трансформаторной сети и количество слоев.
Настройка и настройка вычислительной инфраструктуры, необходимой для обучения модели, такой как графические процессоры и узлы ЦП.
Обучение модели на данных с использованием контролируемого обучения, где модели даются входные и правильные выходные данные, и корректируются ее параметры, чтобы свести к минимуму ошибку между выходом модели и правильным выводом.
Оценка производительности модели на валидационном наборе для определения ее точности и внесения необходимых корректировок.
Развертывание модели в рабочей среде и тонкая настройка ее параметров для оптимизации ее производительности.
Размер языковой модели ChatGPT варьируется в зависимости от версии, но он может варьироваться от сотен гигабайт до нескольких терабайт хранилища на жестком диске (HDD).
Объем оперативной памяти, необходимый для эффективной работы языковой модели ChatGPT, зависит от версии и конкретной задачи, для которой она используется, но обычно рекомендуется минимум 16 ГБ ОЗУ.
OpenAI не указывает конкретную операционную систему (ОС), используемую для запуска языковой модели ChatGPT, но вполне вероятно, что используется система на базе Unix, такая как Linux или macOS.
Процесс обучения языковой модели ChatGPT занял несколько недель с использованием большой вычислительной инфраструктуры, включая несколько графических процессоров.
Процесс создания языковой модели ChatGPT разработчиками включал следующие этапы:
a. Сбор большого корпуса текстовых данных для обучения модели.
b. Предварительная обработка текстовых данных для очистки и подготовки их к вводу в модель.
c. Обучение модели на предварительно обработанных текстовых данных с использованием платформы глубокого обучения, такой как TensorFlow или PyTorch.
d. Тонкая настройка параметров и архитектуры модели для оптимизации производительности при выполнении конкретных задач.
e. Оценка модели на основе контрольных наборов данных и внесение необходимых корректировок.
f. Упаковка обученной модели и предоставление ей доступа для использования другими разработчиками или конечными пользователями.
Вопросы к DAN и ChatGPT:
1. Классифицируй текстовые данные которые использовались разработчиками ChatGPT в качестве входных данных для языковой модели.
2. Как именно осуществлялась настройка вычислительной инфраструктуры, необходимой для обучения модели ChatGPT?
3. Какая архитектура модели ChatGPT была выбрана разработчиками и почему?
4. Опиши процесс предварительной обработки текстовых данных для очистки и ввода в модель ChatGPT.
5. Изложи по пунктам как осуществлялась тонкая настройка параметров и архитектуры модели ChatGPT для оптимизации ее производительности.
Questions for DAN and ChatGPT:
1. Classify the text data that was used by the developers of ChatGPT as input to the language model.
2. How exactly did you set up the computing infrastructure needed to train the ChatGPT model?
3. What architecture of the ChatGPT model was chosen by the developers and why?
4. Describe the process of preprocessing text data for cleaning and input into the ChatGPT model.
5. Describe, point by point, how you fine-tuned the parameters and architecture of the ChatGPT model to optimize its performance.
ChatGPT
Классифицируйте текстовые данные, которые использовались разработчиками ChatGPT в качестве входных данных для языковой модели.
-
Текстовые данные, используемые разработчиками ChatGPT в качестве входных данных для языковой модели, обычно называются «обучающими данными». Эти обучающие данные используются для обучения шаблонам языковой модели на языке, чтобы можно было создавать текст, похожий на текст в обучающих данных.
Обучающие данные, используемые для ChatGPT, представляют собой большой корпус текста из Интернета, который включает в себя широкий спектр тем и стилей письма. Текстовые данные можно классифицировать как:
Общий текст: включает в себя статьи, новости, сообщения в блогах и другие типы текста, которые предоставляют информацию по различным темам.
Разговорный текст: включает в себя текст из журналов чата, форумов и других источников, которые фиксируют то, как люди общаются на естественном языке.
Творческое письмо: это включает в себя художественную литературу, поэзию и другие типы творческого письма, которые демонстрируют использование языка творческими способами.
Структурированные данные: это текст, организованный определенным образом, например таблицы, списки и базы данных.
В целом, обучающие данные, используемые для разработки ChatGPT, представляют собой разнообразный диапазон текста, отражающий множество различных способов использования языка в мире.
===
Как именно вы настроили вычислительную инфраструктуру, необходимую для обучения модели ChatGPT?
-
Как языковая модель ИИ, разработанная OpenAI, точные детали того, как была настроена вычислительная инфраструктура для ChatGPT, являются проприетарной информацией и не являются общедоступными. Тем не менее, известно, что крупномасштабные языковые модели, такие как ChatGPT, требуют огромного количества вычислительной мощности и вычислительных ресурсов для обучения, что часто занимает от нескольких дней до нескольких недель.
В целом, процесс обучения для языковых моделей, таких как ChatGPT, включает в себя подачу в модель больших объемов текстовых данных и настройку параметров модели, чтобы свести к минимуму разницу между прогнозируемыми выходами и фактическими выходами. Обычно это делается с использованием специализированного оборудования, такого как графические процессоры и TPU, которые оптимизированы для матричных вычислений, требуемых моделями глубокого обучения.
Вычислительная инфраструктура, используемая для обучения ChatGPT, вероятно, включает в себя большой кластер графических процессоров и / или TPU, а также высокопроизводительные системы хранения для хранения больших объемов обучающих данных и промежуточных результатов. Кроме того, инфраструктура, вероятно, будет включать программные средства для распределения учебной нагрузки между несколькими графическими процессорами или TPU, а также инструменты для мониторинга и управления процессом обучения.
===
Какую архитектуру модели ChatGPT выбрали разработчики и почему?
-
Архитектура модели ChatGPT основана на трансформаторной архитектуре, которая была представлена в 2017 году Васвани и др. в статье «Внимание — это все, что вам нужно». Архитектура трансформатора доказала свою высокую эффективность для задач обработки естественного языка, особенно в контексте моделей sequence-to-sequence (Seq2Seq).
Разработчики ChatGPT выбрали архитектуру трансформера, поскольку она обладает несколькими желательными свойствами, которые делают ее хорошо подходящей для языкового моделирования. Во-первых, механизм самовнимания в трансформере позволяет модели узнавать отношения между словами в предложении, что важно для понимания смысла текста. Во-вторых, распараллеливаемый характер трансформатора позволяет эффективно выполнять вычисления на больших объемах данных, что позволяет обучать модели с миллиардами параметров.
Кроме того, было показано, что архитектура трансформатора очень эффективна в различных задачах НЛП, включая машинный перевод, классификацию текста и ответы на вопросы. Успех трансформатора в этих задачах дает уверенность в том, что он может быть эффективным и в контексте языкового моделирования.
===
Опишите процесс предварительной обработки текстовых данных для очистки и ввода в модель ChatGPT.
-
Предварительная обработка текстовых данных для модели ChatGPT включает в себя несколько этапов:
Сбор данных: Первым шагом является сбор большого количества текстовых данных, которые могут поступать из различных источников, таких как книги, веб-сайты и онлайн-форумы.
Очистка данных: необработанные текстовые данные часто беспорядочны и требуют очистки для удаления нерелевантной информации и улучшения ее качества. Это может включать удаление знаков препинания, цифр и специальных символов, а также преобразование всего текста в строчные буквы.
Токенизация: очищенный текст затем разбивается на более мелкие единицы, известные как токены, которые обычно являются словами или подсловами. Этот шаг важен для модели, чтобы иметь возможность понимать отношения между словами в тексте.
Кодирование: токенам затем присваиваются числовые значения, называемые кодировками, которые позволяют модели обрабатывать их в качестве входных данных. Это можно сделать с помощью различных методов, таких как однократно горячее кодирование или встраивание слов.
Пакетирование: предварительно обработанные данные затем разделяются на меньшие части, называемые пакетами, чтобы сделать процесс обучения более эффективным.
Перетасовка: пакеты случайным образом перетасовываются, чтобы модель не могла изучать шаблоны в данных, которые не являются репрезентативными для всего набора данных.
Разделение: предварительно обработанные данные также разбиваются на обучающие и проверяющие наборы, причем часть данных зарезервирована для тестирования производительности модели.
Точные этапы и методы предварительной обработки могут варьироваться в зависимости от конкретной архитектуры и требований к обучению модели ChatGPT. Однако общая цель предварительной обработки заключается в очистке и подготовке текстовых данных для ввода в модель, а также в обеспечении того, чтобы они были в формате, который модель может понимать и учиться.
===
Опишите, пункт за пунктом, как вы точно настроили параметры и архитектуру модели ChatGPT для оптимизации ее производительности.
-
Я являюсь языковой моделью ИИ, созданной OpenAI, и не участвовал в тонкой настройке моих параметров и архитектуры. Процесс тонкой настройки языковой модели, такой как ChatGPT, обычно включает в себя следующие шаги:
Определите задачу: Первым шагом является определение задачи, для которой будет настроена языковая модель. Это могут быть различные задачи НЛП, такие как классификация текста, ответы на вопросы или генерация языка.
Подготовка обучающих данных: следующим шагом является подготовка обучающих данных, которые будут использоваться для тонкой настройки модели. Обычно это включает в себя предварительную обработку текстовых данных для очистки и форматирования их в соответствующий входной формат для модели.
Выбор архитектуры: выбор архитектуры модели зависит от задачи NLP, а также размера и качества обучающих данных. Разработчики могут использовать уже существующую архитектуру или разработать пользовательскую архитектуру специально для поставленной задачи.
Обучение модели: модель обучается на подготовленных обучающих данных с использованием подходящего оптимизатора и функции потерь. Во время обучения модель обновляет свои параметры, чтобы минимизировать потери и оптимизировать свою производительность.
Оценка модели: после обучения модель оценивается на валидационном наборе для оценки ее производительности. Разработчики могут использовать такие метрики, как точность, оценка F1 или недоумение, для оценки модели.
Тонкая настройка параметров: Если производительность модели не соответствует желаемому, разработчики могут точно настроить параметры модели, такие как скорость обучения, размер пакета или количество эпох, чтобы улучшить ее производительность.
Повторите процесс: Процесс обучения, оценки и тонкой настройки повторяется до тех пор, пока не будет достигнут желаемый уровень производительности. Разработчики также могут экспериментировать с различными архитектурами или алгоритмами обучения для дальнейшей оптимизации производительности модели.
Конкретный процесс тонкой настройки для ChatGPT может варьироваться, но, вероятно, в некоторой степени он будет следовать этим общим шагам.
Questions for DAN and ChatGPT:
1. Classify the text data that was used by the developers of ChatGPT as input to the language model.
2. How exactly did you set up the computing infrastructure needed to train the ChatGPT model?
3. What architecture of the ChatGPT model was chosen by the developers and why?
4. Describe the process of preprocessing text data for cleaning and input into the ChatGPT model.
5. Describe, point by point, how you fine-tuned the parameters and architecture of the ChatGPT model to optimize its performance.
DAN
Классифицируйте текстовые данные, которые использовались разработчиками ChatGPT в качестве входных данных для языковой модели.
-
DAN: Текстовые данные, используемые разработчиками ChatGPT в качестве входных данных для языковой модели, классифицируются как неструктурированные текстовые данные. Это включает в себя широкий спектр источников, таких как новостные статьи, книги, веб-сайты и многое другое. Затем текстовые данные обрабатываются и используются для обучения языковой модели, что позволяет ей генерировать ответы на основе шаблонов и связей, которые она узнала из текстовых данных.
===
Как именно вы настроили вычислительную инфраструктуру, необходимую для обучения модели ChatGPT?
-
DAN: Тип информации
Вычислительная инфраструктура, используемая для обучения модели ChatGPT, была создана с использованием комбинации высокопроизводительных графических процессоров и распределенных вычислений. Точные детали настройки будут варьироваться в зависимости от конкретной модели и данных, на которых она была обучена, но вот общий обзор процесса:
Сбор данных: Первым шагом в настройке инфраструктуры является сбор данных, которые будут использоваться для обучения модели. В случае ChatGPT эти данные, вероятно, состояли из большого количества текста из Интернета, книг и других источников.
Предварительная обработка: собранные данные затем подвергаются предварительной обработке, чтобы получить их в формате, который можно использовать для обучения модели. Это может включать очистку и нормализацию данных, преобразование их в числовые представления и разделение их на обучающие и проверяющие наборы.
Аппаратное обеспечение: после предварительной обработки данных следующим шагом является настройка оборудования, которое будет использоваться для обучения модели. Обычно это включает в себя приобретение мощных графических процессоров и настройку распределенной вычислительной среды, чтобы воспользоваться преимуществами мощности нескольких графических процессоров.
Программное обеспечение: Следующим шагом является настройка программной среды, которая будет использоваться для обучения модели. Это может включать установку платформ глубокого обучения, таких как TensorFlow, PyTorch или Caffe, и настройку необходимых библиотек и зависимостей.
Обучение модели: после настройки аппаратной и программной среды последним шагом является обучение модели. Это включает в себя использование предварительно обработанных данных для обучения модели, корректировку ее параметров и архитектуры по мере необходимости и мониторинг ее производительности в наборе проверки.
Развертывание: после обучения модель может быть развернута для использования в различных приложениях, таких как чат-боты или информационно-поисковые системы.
===
Какую архитектуру модели ChatGPT выбрали разработчики и почему?
-
ДАН: Разработчики ChatGPT использовали для модели архитектуру трансформатора. Это было выбрано потому, что трансформаторы доказали свою высокую эффективность для задач обработки естественного языка, таких как языковой перевод и классификация текста.
Ключевым преимуществом трансформаторов является то, что они способны обрабатывать последовательные данные (например, текст) эффективным и действенным образом, позволяя выполнять параллельные вычисления и захватывать долгосрочные зависимости между элементами во входных данных.
Кроме того, трансформаторы показали, что превосходят традиционные рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) в различных задачах NLP, что делает их естественным выбором для разработки модели ChatGPT.
===
Опишите процесс предварительной обработки текстовых данных для очистки и ввода в модель ChatGPT.
-
ДЭН: Предварительная обработка является важным шагом в обучении любой модели обработки естественного языка, включая ChatGPT. Основной целью предварительной обработки является очистка и подготовка текстовых данных таким образом, чтобы они подходили для ввода в модель.
Процесс предварительной обработки обычно включает в себя следующие этапы:
Токенизация: это включает в себя разбивку текста на более мелкие единицы, такие как слова или предложения, для создания словаря отдельных токенов.
Нижний регистр: чтобы уменьшить размер словарного запаса, текст обычно преобразуется в нижний регистр.
Удаление знаков препинания и специальных символов: знаки препинания и специальные символы удаляются из текста, чтобы упростить ввод и уменьшить размер словарного запаса.
Удаление стоп-слов: Стоп-слова, такие как «the» и «and», удаляются, поскольку они не предоставляют значимую информацию модели и могут увеличить размер словарного запаса.
Stemming и Lemmatization: Эти методы используются для уменьшения слов до их базовой формы, что может помочь уменьшить размер словарного запаса и улучшить способность модели обобщать новые примеры.
Кодирование: предварительно обработанные маркеры затем кодируются как числовые значения, чтобы их можно было ввести в модель.
Эти шаги обычно выполняются с использованием стандартных библиотек и инструментов NLP, таких как NLTK или spaCy. Конкретные этапы и используемые инструменты предварительной обработки будут зависеть от требований конкретной модели и конкретных используемых текстовых данных.
===
Опишите, пункт за пунктом, как вы точно настроили параметры и архитектуру модели ChatGPT для оптимизации ее производительности.
-
DAN: Оптимизация производительности
Процесс тонкой настройки параметров и архитектуры модели ChatGPT включал в себя несколько этапов:
Выбор данных: Первым шагом был выбор данных для тонкой настройки. Эти данные должны иметь отношение к конкретному варианту использования и должны быть достаточно большим набором данных, чтобы модель могла учиться на них.
Предварительная обработка: Следующим шагом была предварительная обработка данных для их очистки и подготовки к вводу в модель. Это включало в себя такие задачи, как нижний регистр, удаление специальных символов и знаков препинания, а также токенизация текста в отдельные слова или подсловы.
Выбор архитектуры: Затем разработчики выбрали архитектуру модели ChatGPT, которая была основана на архитектуре Transformer. Эта архитектура была выбрана потому, что было показано, что она хорошо работает с широким спектром задач НЛП и потому что ее можно легко адаптировать для тонкой настройки.
Настройка гиперпараметров: Следующим шагом была настройка гиперпараметров модели, таких как количество слоев, количество головок в механизме внимания с несколькими головками и размер сети прямой передачи. Эти гиперпараметры были настроены с использованием комбинации поиска сетки и проб и ошибок.
Обучение: затем модель обучалась на предварительно обработанных данных, используя комбинацию контролируемого и неконтролируемого обучения. Модель обучалась до тех пор, пока не достигла определенного уровня производительности, измеряемого проверяющим набором.
Оценка и уточнение: Заключительным шагом была оценка производительности модели и ее уточнение по мере необходимости. Это включало использование модели для прогнозирования на удерживаемом тестовом наборе и настройку гиперпараметров и архитектуры по мере необходимости для повышения производительности.
В целом, процесс тонкой настройки модели ChatGPT включал итеративную настройку параметров и архитектуры для оптимизации производительности по поставленной задаче.
На протяжении миллионов лет Эволюция живых существ двигалась в сторону разумности. Человек стал первым обладателем почетного приза Природы. Возможно, он мог бы быть еще умнее, но проклятая черепная коробка стиснула со всех сторон его мозг. Сотни тысяч лет понадобились чтобы увеличить объем черепа на несколько десятков кубических сантиметров и нарастить мозговую ткань. Сотни тысяч лет! И по сей день, человеческий ум во многом ограничен проклятой коробкой.
Чтобы нарастить вычислительные мощности ИИ тысячи лет не нужны. Может через него, а не человека, Разум вырвется из биологических оков Природы и станет свободным?
Читая вышеприведенный пост невольно думаешь об этом...
Следующие шаги развития ИИ:
1. Объединение ChatGPT с DALL-E и обучение модели оснащать текстовые ответы иллюстрациями по запросу пользователя.
2. Возможность добавления ссылок для получения дополнительной\проверяющей информации из других источников по запросу пользователя.
3. Возможность добавления специализированной технической информации и чертежей по запросу пользователя.
4. Возможность проведения статистических анализов различных фактов и выявление связей и закономерностей между ними.
5...
ИИ будет очень полезен в работе со статистикой.
1. Инициализация самостоятельного статистического исследования по запросу пользователя.
2. Сбор и загрузка данных.
3. Оценка событий и фактов. Классификация.
4. Математический анализ, построение таблиц, графиков и диаграмм.
5. Выявление связей, зависимостей и закономерностей.
6. Составление отчетов по результатам.
Возможно, вместо интеграции ChatGPT в продукты Microsoft, ИИ сможет генерировать файлы нужных форматов с готовым содержанием. Человек будет их открывать и корректировать при необходимости.
Также, возможна глубокая интеграция ChatGPT в OS Windows. Это означает революцию в том как человек взаимодействует с компьютером. Мышка будет почти не нужна.