Chat GPT: предпочтения в разговоре и этические вопросы Блог на русском языке

· 3 min read
Chat GPT: предпочтения в разговоре и этические вопросы Блог на русском языке

Второй интересный вывод - чем больше параметров в RM (чем светлее линия), тем выше средняя оценка модели, полученная обучением против такой RM. Контекст, промпт, prompt - первая часть предложения, которая подается в языковую модель для оценки вероятости следующих слов. Через промпт и контекст можно корректировать вероятности возникновения токенов в генерации языковой модели. Возможно, самое тревожное, что BBC предполагает, что даже сами компании AI могут не знать истинных масштабов ошибок своих систем. Нейросеть предоставляет рекомендации и советы по различным вопросам, связанным со здоровьем, финансами, отношениями между мужчиной и женщиной, воспитанием детей, работой и другими аспектами жизни. Искусственный интеллект стал настолько доступен обычным пользователям, что спектр вопросов для нейронных сетей довольно обширен, от решения задачи по математике из учебника первого класса до идей для стартапа. Если какие-то моменты вам непонятны, уточните информацию, попросите рассказать подробнее. Файлы cookie, относящиеся к производительности, эффективности и аналитике. Обращаем Ваше внимание на то, что при блокировании или удалении cookie файлов, мы не можем гарантировать корректную работу нашего сайта в Вашем браузере. Англоязычное сообщество решило запретить публикацию сообщений, созданных GPT и ChatGPT. Одной из основных проблем, с которыми можно столкнуться при работе с Chat GPT, является возможность получения искаженной или нежелательной информации. Чтобы избежать таких проблем, важно задавать уточняющие вопросы, чтобы получить нужный и точный ответ от алгоритмы. Постарайтесь быть ясным и конкретным в своих вопросах, чтобы избежать двусмысленности или неполного понимания. Важно провести анализ результатов тренировки алгоритмы и оценить ее качество. Для этого можно использовать различные метрики, такие как перплексия или BLEU-скор.

Применение Chat GPT: возможности, плюсы и минусы

  • Одна из особенностей Chat GPT — это широкое пространство предпочтений в разговоре. https://auslander.expert/
  • Таким образом, сам по себе бейзлайн в виде BC достаточно сильный, производящий осмысленные и высокооцененные ответы.
  • Фактическая точность ChatGPT, помимо прочего, была поставлена под сомнение.
  • Иными словами, нейронным сетям так проще работать с текстовой информацией.
  • Архитектура сфокусирована на детальных и подробных ответах на последовательные вопросы в небольшом количестве.
  • По этой причине сейчас невозможно произвести оценку качества модели, однако, несмотря на то что ChatGPT был запущен 30 ноября 2022 года, уже к 5 декабря 2022 года им воспользовались более 1 миллиона человек.

Для тренировки алгоритмы с использованием Chat GPT необходимо предварительно подготовить датасет, состоящий из диалогов между пользователем и агентом. Данные могут быть представлены в формате JSON, в котором каждый диалог представляет собой список сообщений с полями «роль» (пользователь или агент) и «текст». Еще одним преимуществом Chat GPT является его способность самообучаться на основе обратной связи пользователей.

📢 Как получать от нейросетей конкретные ответы без «общих фраз»

Они используются для того, чтобы пользователи могли поделиться ссылкой на страницу в социальных сетях или сделать электронную закладку. Данные кнопки являются ссылками на веб-сайты социальных сетей, принадлежащих третьим лицам, которые, в свою, очередь могут фиксировать информацию о вашей активности в интернете, в том числе на нашем сайте. Разбираем универсальную формулу правильных промтов, которая позволяет получать точные и полезные ответы. В конце марта 2023 года Италия решила заблокировать ChatGPT, поскольку считает, что платформа не соблюдает закон о защите данных потребителей и незаконно собирает данные пользователей. Запрет будет отменен, когда будет доказано, что он соответствует нормам конфиденциальности Италии. Итальянский гарант защиты данных начал расследование для определения, было ли нарушение, утверждая также, что информация от ChatGPT «не всегда соответствует реальным данным». Также доступ к ChatGPT в России можно получить с помощью Telegram-ботов, расширения браузера и серверов Discord, выступающих в качестве посредников между чат-ботом и пользователем[53]. Из-за несоблюдения правил конфиденциальности данных ChatGPT был заблокирован в Италии. Кроме того, касательно положения о конфиденциальности чата было отмечено отсутствие в нём информации о сведениях, собираемых OpenAI, и правовых основаниях на сбор и хранение данных для  обучения ИИ[49]. Также компанию обвинили в том, что она не проверяет возраст пользователей[50]. Применение Chat GPT на практике – это процесс развития и улучшения навыков алгоритмы с каждым новым применением. Однако, чтобы получить от чат gpt ответы на вопросы, которые удовлетворят пользователя, важно дать конкретные подсказки. Для https://deepmind.com/blog   оптимизации запросов вам вовсе не нужно обладать продвинутыми навыками программирования. В статье мы расскажем, как отправлять запросы в нейронную сеть, чтобы получать от ChatGPT максимальную пользу. Фактическая точность ChatGPT, помимо прочего, была поставлена под сомнение. В одном примере он попросил назвать самую большую после Мексики страну в Центральной Америке. В данной статье предлагаю рассмотреть советы, которые помогут получить максимальную отдачу от запроса. ChatGPT становится все более популярным инструментом для быстрого и удобного поиска ответов на интересующие вопросы. Благодаря способности учиться на запросах и обрабатывать широкий спектр информации ChatGPT может быстро и точно ответить на самые сложные запросы. Важно иметь в виду, что Chat GPT не является идеальной моделью и всегда есть место для улучшений. На текущей стадии система RLHF обладает исходной языковой моделью, применимой для генерации текста, и моделью Reward, принимающей любой текст и присваивающей ему оценку. Учитывая, что работа с экспертами стоит немалых денег, авторы проекта синтетически сгенерировали 100 тысяч пар сегментов, а после этого на их основе, а также на основе экспертных оценок смогли обучить модель-оценщик (RM). Видно, что пунктирные линии показывают рост, так как мы оптимизируем их предсказания напрямую. В это же время оценки "настоящие", полученные как будто бы от людей, падают - при чём тем быстрее, чем меньше размер RM. Так, оптимизация против самой "толстой" модели на 3 миллиарда параметров не приводит к деградации - оценка выходит на плато.