当前位置: 首页 > news >正文

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&#xff1…...

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&#xff…...

【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…...

AI-调查研究-01-正念冥想有用吗?对健康的影响及科学指南

点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 🚀 AI篇持续更新中!(长期更新) 目前2025年06月05日更新到: AI炼丹日志-28 - Aud…...

多模态2025:技术路线“神仙打架”,视频生成冲上云霄

文|魏琳华 编|王一粟 一场大会,聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中,汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手,关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中,…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)

服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

Robots.txt 文件

什么是robots.txt? robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件(如:https://example.com/robots.txt),它用于指导网络爬虫(如搜索引擎的蜘蛛程序)如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...

鱼香ros docker配置镜像报错:https://registry-1.docker.io/v2/

使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题:docker pull 失败 网络不同,需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...

算法:模拟

1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣(LeetCode) ​遍历字符串​:通过外层循环逐一检查每个字符。​遇到 ? 时处理​: 内层循环遍历小写字母(a 到 z)。对每个字母检查是否满足: ​与…...

vulnyx Blogger writeup

信息收集 arp-scan nmap 获取userFlag 上web看看 一个默认的页面,gobuster扫一下目录 可以看到扫出的目录中得到了一个有价值的目录/wordpress,说明目标所使用的cms是wordpress,访问http://192.168.43.213/wordpress/然后查看源码能看到 这…...

用鸿蒙HarmonyOS5实现中国象棋小游戏的过程

下面是一个基于鸿蒙OS (HarmonyOS) 的中国象棋小游戏的实现代码。这个实现使用Java语言和鸿蒙的Ability框架。 1. 项目结构 /src/main/java/com/example/chinesechess/├── MainAbilitySlice.java // 主界面逻辑├── ChessView.java // 游戏视图和逻辑├──…...

华为OD最新机试真题-数组组成的最小数字-OD统一考试(B卷)

题目描述 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素 组成最小数字并输出 (如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述 行用半角逗号分割的字符串记录的整型数组,0<数组长度<= 100,0<整数的取值范围<= 10000。 输出描述 由3个元素组成…...

【把数组变成一棵树】有序数组秒变平衡BST,原来可以这么优雅!

【把数组变成一棵树】有序数组秒变平衡BST,原来可以这么优雅! 🌱 前言:一棵树的浪漫,从数组开始说起 程序员的世界里,数组是最常见的基本结构之一,几乎每种语言、每种算法都少不了它。可你有没有想过,一组看似“线性排列”的有序数组,竟然可以**“长”成一棵平衡的二…...