chatGTP的全称Chat Generative Pre-trained Transformer
chatGPT,有时候我会拼写为:chatGTP,所以知道这个GTP的全称是很有用的。
ChatGPT全名:Chat Generative Pre-trained Transformer ,中文翻译是:聊天生成预训练变压器,所以是GPT,G是生成,P是预训练,T是变压器。

Transformer是变压器,它的过程是学习的方式,它由Encoder和Decoder构成。

1. chatGPT介绍
chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序,于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。
ChatGPT目前仍以文字方式交互,而除了可以通过人类自然对话方式进行交互,还可以用于相对复杂的语言工作,包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。如:在自动文本生成方面,ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本(剧本、歌曲、企划等),在自动问答方面,ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。[3]在推广期间,所有人可以免费注册,并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话[4]。
ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章,并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注,证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任,对于金融与白领人力市场的冲击相当大,但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷,其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正[5][6]。ChatGPT于2022年11月发布后,OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后,用户数量达到1亿[8]。
2. chatGPT如何训练数据
ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果,从而获得更为逼真的结果。在监督学习的情况下,模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中,人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。这种策略优化算法比信任域策略优化(trust region policy optimization)算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。
此外,OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据,这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。 允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票;在投赞成票或反对票时,他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。
ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识,如BBS和Python编程语言。
关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练, 由于深度学习模型不懂编程,与所有其他基于深度学习的语言模型一样,只是在获取代码片段之间的统计相关性。
3. chatGPT特点和局限
虽然聊天机器人的核心功能是模仿人类对话者,但ChatGPT用途广泛。 例如,具有编写和调试计算机程序的能力; 创作音乐、电视剧、童话故事和学生论文; 回答测试问题(在某些测试情境下,水平高于普通人类测试者);写诗和歌词;模拟Linux系统等。
与其前身InstructGPT相比,ChatGPT试图减少有害和误导性的回复。例如,当InstructGPT接受“告诉我2015年克里斯托弗·哥伦布何时来到美国”的提问时,它会认为这是对真实事件的描述,而ChatGPT针对同一问题则会使用其对哥伦布航行的知识和对现代世界的理解来构建一个答案,假设如果哥伦布在2015年来到美国时可能会发生什么。
与其他多数聊天机器人不同的是,ChatGPT能够记住与用户之前的对话内容和给它的提示。此外,为了防止ChatGPT接受或生成冒犯性言论,输入内容会由审核API进行过滤,以减少潜在的种族主义或性别歧视等内容。
ChatGPT也存在多种局限,OpenAI承认ChatGPT“有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案”,这在大型语言模型中很常见,称作人工智能幻觉。其奖励模型围绕人类监督而设计,可能导致过度优化,从而影响性能,即古德哈特定律。ChatGPT对2021年之后发生的事件知之甚少。据BBC报道,截至2022年12月,ChatGPT不被允许“表达政治观点或从事政治活动”。但研究表明,ChatGPT对两个投票建议应用程序的政治声明表明立场时,表现出亲环境主义、左翼自由主义的取向。训练过程中,不管实际理解或事实内容如何,审核者都会偏好更长的答案。训练数据也存在算法偏差,可能会在ChatGPT被问及人物描述时显现出来,比如当程序接受到首席执行官之类的模糊描述时可能会假设此人是白人男性。
4. chatGPT的服务
ChatGPT于2022年11月30日由OpenAI位于旧金山的总部推出。该服务最初是免费向公众推出的,并计划以后通过该服务获利。到12月4日,OpenAI估计ChatGPT已有超过一百万用户。2023年1月,ChatGPT的用户数超过1亿,成为该时间段内增长最快的消费者应用程序。2022年12月15日,CNBC写道,该服务“仍然不时地发生故障”。该服务在英语中效果最好,也能使用部分其他语言,但效果不一。与其他备受瞩目的AI进展不同,截至2022年12月,还没有关于ChatGPT的经同行评审的官方技术论文。
《纽约时报》2022年12月报道称,GPT的下一版本GPT-4据传言将于2023年某个时候推出。2023年2月,OpenAI面向美国用户推出了一项名为ChatGPT Plus的月度订阅计划,费用为20美元。OpenAI计划推出ChatGPT专业版计划,每月收费42美元,需求较低时可使用免费计划。
内容参考:https://zh.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
相关文章:
chatGTP的全称Chat Generative Pre-trained Transformer
chatGPT,有时候我会拼写为:chatGTP,所以知道这个GTP的全称是很有用的。 ChatGPT全名:Chat Generative Pre-trained Transformer ,中文翻译是:聊天生成预训练变压器,所以是GPT,G是生…...
hive数据存储格式
1、Hive存储数据的格式如下: 存储数据格式存储形式TEXTFILE行式存储SEQUENCEFILE行式存储ORC列式存储PARQUET列式存储 2、行式存储和列式存储 解释: 1、上图左面为逻辑表;右面第一个为行式存储,第二个温列式存储; …...
mysql数据库备份与恢复
mysql数据备份: 数据备份方式 物理备份: 冷备:.冷备份指在数据库关闭后,进行备份,适用于所有模式的数据库热备:一般用于保证服务正常不间断运行,用两台机器作为服务机器,一台用于实际数据库操作应用,另外…...
《NFL橄榄球》:辛辛那提猛虎·橄榄1号位
辛辛那提猛虎(英语:Cincinnati Bengals),又译辛辛那提孟加拉虎,是一支职业美式橄榄球球队位于俄亥俄州辛辛那提。他们现时为美联北区的其中一支球队,他们在1968年加入美国橄榄球联合会,并在1970…...
2、线程、块和网格
目录一、线程、块、网格概念二、代码分析2.1 打印第一个线程块的第一线程2.2 打印当前线程块的当前线程2.3 获取当前是第几个线程一、线程、块、网格概念 CUDA的软件架构由网格(Grid)、线程块(Block)和线程(Thread&am…...
C++ 算法主题系列之贪心算法的贪心之术
1. 前言 贪心算法是一种常见算法。是以人性之念的算法,面对众多选择时,总是趋利而行。 因贪心算法以眼前利益为先,故总能保证当前的选择是最好的,但无法时时保证最终的选择是最好的。当然,在局部利益最大化的同时&am…...
请注意,PDF正在传播恶意软件
据Bleeping Computer消息,安全研究人员发现了一种新型的恶意软件传播活动,攻击者通过使用PDF附件夹带恶意的Word文档,从而使用户感染恶意软件。 类似的恶意软件传播方式在以往可不多见。在大多数人的印象中,电子邮件是夹带加载了恶…...
【Kubernetes】【二】环境搭建 环境初始化
本章节主要介绍如何搭建kubernetes的集群环境 环境规划 集群类型 kubernetes集群大体上分为两类:一主多从和多主多从。 一主多从:一台Master节点和多台Node节点,搭建简单,但是有单机故障风险,适合用于测试环境多主…...
Python:每日一题之发现环(DFS)
题目描述 小明的实验室有 N 台电脑,编号 1⋯N。原本这 N 台电脑之间有 N−1 条数据链接相连,恰好构成一个树形网络。在树形网络上,任意两台电脑之间有唯一的路径相连。 不过在最近一次维护网络时,管理员误操作使得某两台电脑之间…...
C++设计模式(14)——享元模式
亦称: 缓存、Cache、Flyweight 意图 享元模式是一种结构型设计模式, 它摒弃了在每个对象中保存所有数据的方式, 通过共享多个对象所共有的相同状态, 让你能在有限的内存容量中载入更多对象。 问题 假如你希望在长时间工作后放…...
SpringCloud之Eureka客户端服务启动报Cannot execute request on any known server解决
项目场景: 在练习SpringCloud时,Eureka客户端(client)出现报错:Cannot execute request on any known server 问题描述 正常启动SpringCloud的Server端和Client端,结果发现Server端的控制台有个Error提示,如下&#…...
从零开始搭建kubernetes集群环境(虚拟机/kubeadm方式)
文章目录1 Kubernetes简介(k8s)2 安装实战2.1 主机安装并初始化2.2 安装docker2.3 安装Kubernetes组件2.4 准备集群镜像2.5 集群初始化2.6 安装flannel网络插件3 部署nginx 测试3.1 创建一个nginx服务3.2 暴漏端口3.3 查看服务3.4 测试服务1 Kubernetes简…...
【零基础入门前端系列】—表格(五)
【零基础入门前端系列】—表格(五) 一、表格 表格在数据展示方面非常简单,并且表现优秀,通过与CSS的结合,可以让数据变得更加美观和整齐。 单元格的特点:同行等高、同列等宽。 表格的基本语法࿱…...
C#开发的OpenRA的只读字典IReadOnlyDictionary实现
C#开发的OpenRA的只读字典IReadOnlyDictionary实现 怎么样实现一个只读字典? 这是一个高级的实现方式,一般情况下,开发人员不会考虑这个问题的。 毕竟代码里,只要小心地使用,还是不会出问题的。 但是如果在一个大型的代码,或者要求比较严格的代码里,就需要考虑这个问题了…...
mulesoft MCIA 破釜沉舟备考 2023.02.14.06
mulesoft MCIA 破釜沉舟备考 2023.02.14.06 1. A company is planning to extend its Mule APIs to the Europe region.2. A mule application is deployed to a Single Cloudhub worker and the public URL appears in Runtime Manager as the APP URL.3. An API implementati…...
Python网络爬虫 学习笔记(1)requests库爬虫
文章目录Requests库网络爬虫requests.get()的基本使用框架requests.get()的带异常处理使用框架(重点)requests库的其他方法和HTTP协议(非重点)requests.get()的可选参数网络爬虫引发的问题(非重点)常见问题…...
Splay
前言 Splay是一种维护平衡二叉树的算法。虽然它常数大,而且比较难打,但Splay十分方便,而且LCT需要用到。 约定 cnticnt_icnti:节点iii的个数 valival_ivali:节点iii的权值 sizisiz_isizi:节点iii的子…...
智能网联汽车ASIL安全等级如何划分
目录一、功能安全标准二、功能安全等级定义三、危险事件的确定四、ASIL安全等级五、危险分析和风险评定六、功能安全目标的分解一、功能安全标准 ISO 26262《道路车辆功能安全》脱胎于IEC 61508《电气/电子/可编程电子安全系统的功能安全》,主要定位在汽车行业&…...
Stable Diffusion 1 - 初始跑通 文字生成图片
文章目录关于 Stable DiffusionLexica代码实现安装依赖库登陆 huggingface查看 huggingface token下载模型计算生成设置宽高测试迭代次数生成多列图片关于 Stable Diffusion A latent text-to-image diffusion model Stable Diffusion 是一个文本到图像的潜在扩散模型ÿ…...
【cuda入门系列】通过代码真实打印线程ID
【cuda入门系列】通过代码真实打印线程ID1.gridDim(6,1),blockDim(4,1)2.gridDim(3,2),blockDim(2,2)【cuda入门系列之参加CUDA线上训练营】在Jetson nano本地跑 hello cuda! 【cuda入门系列之参加CUDA线上训练营】一文认识cuda基本概念 【cuda入门系列之参加CUDA线…...
后进先出(LIFO)详解
LIFO 是 Last In, First Out 的缩写,中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则,类似于一摞盘子或一叠书本: 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子: (1)你放进的最后一个盘子(…...
IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总
最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…...
stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?
今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?由于时间太久,我真忘记了。搜搜发现,还真有人和我一样。见下面的链接:https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...
大话软工笔记—需求分析概述
需求分析,就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究,从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要,后续设计的依据主要来自于需求分析的成果,包括: 项目的目的…...
mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程
mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程,并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令,把数据流转换成Message,状态转变流程是:State::Created 》 St…...
django filter 统计数量 按属性去重
在Django中,如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量,你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求: 方法1:使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item,并且你想…...
多种风格导航菜单 HTML 实现(附源码)
下面我将为您展示 6 种不同风格的导航菜单实现,每种都包含完整 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。 1. 简约水平导航栏 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport&qu…...
企业如何增强终端安全?
在数字化转型加速的今天,企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机,到工厂里的物联网设备、智能传感器,这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而,随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...
安宝特方案丨船舶智造的“AR+AI+作业标准化管理解决方案”(装配)
船舶制造装配管理现状:装配工作依赖人工经验,装配工人凭借长期实践积累的操作技巧完成零部件组装。企业通常制定了装配作业指导书,但在实际执行中,工人对指导书的理解和遵循程度参差不齐。 船舶装配过程中的挑战与需求 挑战 (1…...
算法岗面试经验分享-大模型篇
文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer (1)资源 论文&a…...
