ຖ້າເຈົ້າເຄີຍໄດ້ຍິນຄົນໂຍນ GPT ຄືກັບວ່າມັນເປັນຄຳທີ່ໃຊ້ໃນຄົວເຮືອນ, ເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຢູ່ຄົນດຽວ. ຕົວຫຍໍ້ສະແດງຢູ່ໃນຊື່ຜະລິດຕະພັນ, ເອກະສານການຄົ້ນຄວ້າ, ແລະການສົນທະນາປະຈໍາວັນ. ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ງ່າຍດາຍ: GPT ຫມາຍຄວາມວ່າ Generative Pre-trained Transformer . ສ່ວນທີ່ເປັນປະໂຫຍດແມ່ນການຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງສີ່ຄໍາເຫຼົ່ານັ້ນຈຶ່ງສໍາຄັນ - ເພາະວ່າ magic ແມ່ນຢູ່ໃນ mashup. ຄູ່ມືນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນແຕກອອກ: ຄວາມຄິດເຫັນຈໍານວນຫນຶ່ງ, ຄວາມຜິດພາດທີ່ອ່ອນໂຍນ, ແລະຈໍານວນຫຼາຍຂອງການນໍາໃຊ້ປະຕິບັດ. 🧠✨
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ຄາດຄະເນແມ່ນຫຍັງ
ວິທີການຄາດຄະເນ AI ຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນແລະສູດການຄິດໄລ່.
🔗 ຄູຝຶກ AI ແມ່ນຫຍັງ
ພາລະບົດບາດ, ທັກສະ, ແລະຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການຝຶກອົບຮົມລະບົບ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ.
🔗 AI open-source ແມ່ນຫຍັງ
ຄໍານິຍາມ, ຜົນປະໂຫຍດ, ສິ່ງທ້າທາຍ, ແລະຕົວຢ່າງຂອງ open-source AI.
🔗 AI ສັນຍາລັກແມ່ນຫຍັງ: ທຸກຢ່າງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການຮູ້
ປະຫວັດສາດ, ວິທີການຫຼັກ, ຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງ AI ສັນຍາລັກ.
ຄໍາຕອບດ່ວນ: GPT ຫມາຍເຖິງຫຍັງ?
GPT = Generative Pre-trained Transformer.
-
Generative - ມັນສ້າງເນື້ອຫາ.
-
ການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ - ມັນຮຽນຮູ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ອນທີ່ຈະດັດແປງ.
-
Transformer - ສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ໃຊ້ການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງເພື່ອສ້າງຄວາມສໍາພັນແບບຈໍາລອງໃນຂໍ້ມູນ.
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄໍານິຍາມຂອງປະໂຫຍກດຽວ: GPT ແມ່ນຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍອີງໃສ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງຕົວປ່ຽນ, ການຝຶກອົບຮົມລ່ວງຫນ້າກ່ຽວກັບຂໍ້ຄວາມທີ່ກວ້າງຂວາງແລະຫຼັງຈາກນັ້ນດັດແປງເພື່ອປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາແລະເປັນປະໂຫຍດ [1][2].
ເປັນຫຍັງຄຳຫຍໍ້ຈຶ່ງສຳຄັນໃນຊີວິດຈິງ 🤷♀️
ຄໍາຫຍໍ້ແມ່ນຫນ້າເບື່ອ, ແຕ່ອັນນີ້ຊີ້ບອກເຖິງວິທີການທີ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ປະຕິບັດຕົວຢູ່ໃນທໍາມະຊາດ. ເນື່ອງຈາກວ່າ GPTs ແມ່ນ ການຜະລິດ , ພວກເຂົາບໍ່ພຽງແຕ່ດຶງຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ - ພວກເຂົາສັງເຄາະຄໍາຕອບ. ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາໄດ້ ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ , ພວກເຂົາມາພ້ອມກັບຄວາມຮູ້ທີ່ກວ້າງຂວາງແລະສາມາດປັບຕົວໄດ້ໄວ. ເນື່ອງຈາກວ່າພວກມັນເປັນ ເຄື່ອງຫັນປ່ຽນ , ພວກມັນຂະຫຍາຍໄດ້ດີ ແລະຈັດການບໍລິບົດໄລຍະຍາວໄດ້ຢ່າງສະຫງ່າງາມກວ່າສະຖາປັດຕະຍະກຳເກົ່າ [2]. ຄອມໂບອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງ GPTs ຮູ້ສຶກວ່າການສົນທະນາ, ປ່ຽນແປງໄດ້, ແລະມີປະໂຫຍດຢ່າງແປກໃນເວລາ 2 ໂມງເຊົ້າໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍາລັງດີບັກ regex ຫຼືວາງແຜນ lasagna. ບໍ່ແມ່ນວ່າຂ້ອຍໄດ້… ເຮັດທັງສອງພ້ອມໆກັນ.
ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນໝໍ້ແປງໄຟບໍ? ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ເຮັດໃຫ້ແບບຈໍາລອງສຸມໃສ່ພາກສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດຂອງວັດສະດຸປ້ອນແທນທີ່ຈະປະຕິບັດທຸກຢ່າງເທົ່າທຽມກັນ - ເປັນເຫດຜົນສໍາຄັນທີ່ເຄື່ອງຫັນປ່ຽນເຮັດວຽກໄດ້ດີ [2].
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ GPT ເປັນປະໂຫຍດ ✅
ຂໍໃຫ້ມີຄວາມຊື່ສັດ - ຫຼາຍໆຂໍ້ກໍານົດຂອງ AI ໄດ້ຮັບການ hyped. GPTs ເປັນທີ່ນິຍົມສໍາລັບເຫດຜົນທີ່ປະຕິບັດໄດ້ຫຼາຍກ່ວາ mystical:
-
ຄວາມອ່ອນໄຫວໃນສະພາບການ - ການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບຊັ່ງນໍ້າຫນັກຄໍາສັບຕ່າງໆຕໍ່ກັນແລະກັນ, ປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງແລະການໄຫຼເຂົ້າຂອງເຫດຜົນ [2].
-
ຄວາມສາມາດໃນການໂອນ - ການຝຶກອົບຮົມເບື້ອງຕົ້ນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນກວ້າງເຮັດໃຫ້ຮູບແບບທັກສະທົ່ວໄປທີ່ປະຕິບັດກັບວຽກງານໃຫມ່ດ້ວຍການປັບຕົວຫນ້ອຍທີ່ສຸດ [1].
-
ການປັບແຕ່ງການຈັດລຽງ - ການປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາໂດຍຜ່ານຄໍາຕິຊົມຂອງມະນຸດ (RLHF) ຫຼຸດຜ່ອນຄໍາຕອບທີ່ບໍ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼືບໍ່ມີເປົ້າຫມາຍແລະເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບມີຄວາມຮູ້ສຶກຮ່ວມມື [3].
-
ການຂະຫຍາຍຕົວແບບ Multimodal - GPTs ໃໝ່ກວ່າສາມາດເຮັດວຽກກັບຮູບພາບ (ແລະອື່ນໆ), ເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກເຊັ່ນ: Q&A ສາຍຕາ ຫຼືຄວາມເຂົ້າໃຈໃນເອກະສານ [4].
ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງໄດ້ຮັບສິ່ງທີ່ຜິດພາດບໍ? ແມ່ນແລ້ວ. ແຕ່ຊຸດດັ່ງກ່າວແມ່ນມີປະໂຫຍດ - ມັກຈະເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າພໍໃຈ - ເພາະວ່າມັນປະສົມປະສານຄວາມຮູ້ດິບທີ່ມີການໂຕ້ຕອບທີ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້.
ການແຍກຄໍາສັບຕ່າງໆໃນ "GPT ຫມາຍເຖິງຫຍັງ" 🧩
ການຜະລິດ
ຮູບແບບດັ່ງກ່າວ ຜະລິດ ຂໍ້ຄວາມ, ລະຫັດ, ບົດສະຫຼຸບ, ໂຄງຮ່າງ, ແລະເຄື່ອງໝາຍເພີ່ມເຕີມໂດຍ token ໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ. ຂໍເປັນອີເມລ໌ເຢັນແລະມັນປະກອບຫນຶ່ງໃນຈຸດ.
ການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າ
ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເຄີຍສໍາຜັດກັບມັນ, GPT ໄດ້ດູດເອົາຮູບແບບພາສາທີ່ກວ້າງຂວາງແລ້ວຈາກການລວບລວມຂໍ້ຄວາມຂະຫນາດໃຫຍ່. ການຝຶກອົບຮົມທາງສ່ວນຫນ້າເຮັດໃຫ້ຄວາມສາມາດທົ່ວໄປເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດປັບມັນເຂົ້າໄປໃນຊ່ອງຫວ່າງຂອງທ່ານດ້ວຍຂໍ້ມູນຫນ້ອຍທີ່ສຸດໂດຍຜ່ານການປັບປຸງຫຼືພຽງແຕ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສະຫລາດ [1].
ໝໍ້ແປງ
ນີ້ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ເຮັດໃຫ້ຂະຫນາດປະຕິບັດໄດ້. Transformers ໃຊ້ຊັ້ນການເອົາໃຈໃສ່ຕົນເອງເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າ tokens ໃດທີ່ສໍາຄັນໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນທີ່ຄ້າຍຄື skimming ຫຍໍ້ຫນ້າແລະຕາຂອງທ່ານ flicking ກັບຄືນໄປບ່ອນຄໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ແຕ່ແຕກຕ່າງກັນແລະການຝຶກອົບຮົມ [2].
ວິທີການ GPTs ຖືກຝຶກອົບຮົມໃຫ້ເປັນປະໂຫຍດ (ໂດຍຫຍໍ້ແຕ່ບໍ່ແມ່ນສັ້ນໆ) 🧪
-
ການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ - ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຄາດຄະເນ token ຕໍ່ໄປໃນທົ່ວການເກັບກໍາຂໍ້ຄວາມຂະຫນາດໃຫຍ່; ນີ້ສ້າງຄວາມສາມາດພາສາທົ່ວໄປ.
-
ການຄວບຄຸມການປັບລະອຽດ - ມະນຸດຂຽນຄໍາຕອບທີ່ເຫມາະສົມກັບການກະຕຸ້ນເຕືອນ; ຕົວແບບຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຮຽນແບບແບບນັ້ນ [1].
-
ການເສີມສ້າງການຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມຄິດເຫັນຂອງມະນຸດ (RLHF) - ມະນຸດຈັດລໍາດັບຜົນໄດ້ຮັບ, ຮູບແບບລາງວັນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ແລະຮູບແບບພື້ນຖານໄດ້ຖືກປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດເພື່ອຜະລິດຄໍາຕອບທີ່ຄົນມັກ. ສູດ InstructGPT ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບສົນທະນາມີຄວາມຮູ້ສຶກເປັນປະໂຫຍດແທນທີ່ຈະເປັນທາງວິຊາການຢ່າງດຽວ [3].
GPT ຄືກັນກັບເຄື່ອງປ່ຽນ ຫຼື LLM ບໍ? ປະເພດ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນແທ້ 🧭
-
Transformer - ສະຖາປັດຕະຍະກໍາພື້ນຖານ.
-
ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLM) - ເປັນຄໍາສັບກວ້າງຂວາງສໍາລັບຕົວແບບໃຫຍ່ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນຂໍ້ຄວາມ.
-
GPT - ຄອບຄົວຂອງ LLMs ທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງຫັນເປັນທີ່ສ້າງ ແລະຜ່ານການຝຶກອົບຮົມ, ນິຍົມໂດຍ OpenAI [1][2].
ດັ່ງນັ້ນທຸກໆ GPT ແມ່ນ LLM ແລະຕົວປ່ຽນ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນທຸກຕົວແບບຂອງເຄື່ອງຫັນເປັນຮູບສີ່ຫລ່ຽມແລະສີ່ຫລ່ຽມຂອງ GPT.
ມຸມ “GPT ຢືນຢູ່ໃສ” ໃນພື້ນທີ່ຫຼາຍຮູບແບບ 🎨🖼️🔊
ຕົວຫຍໍ້ຍັງພໍດີເມື່ອທ່ານປ້ອນຮູບພາບພ້ອມກັບຂໍ້ຄວາມ. ພາກ ການຜະລິດ ແລະ ກ່ອນການຝຶກອົບຮົມ ຂະຫຍາຍໄປທົ່ວ modalities, ໃນຂະນະທີ່ ຂອງ transformer ໄດ້ຖືກດັດແປງເພື່ອຈັດການກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນຫຼາຍປະເພດ. ສໍາລັບການລົງເລິກສາທາລະນະເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຮູບພາບແລະການຄ້າຄວາມປອດໄພໃນ GPTs ທີ່ສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້, ເບິ່ງບັດລະບົບ [4].
ວິທີການເລືອກ GPT ທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຂອງທ່ານ 🧰
-
Prototyping ຜະລິດຕະພັນ - ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຮູບແບບທົ່ວໄປແລະ iterate ກັບໂຄງສ້າງທີ່ວ່ອງໄວ; ມັນໄວກວ່າການແລ່ນການປັບແຕ່ງອັນດີເລີດໃນມື້ໜຶ່ງ [1].
-
ສຽງທີ່ໝັ້ນຄົງ ຫຼືໜ້າວຽກທີ່ໜັກໜ່ວງທາງດ້ານນະໂຍບາຍ - ພິຈາລະນາການປັບແຕ່ງແບບມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງ ບວກກັບການປັບແຕ່ງຕາມຄວາມມັກເພື່ອລັອກພຶດຕິກຳ [1][3].
-
ວິໄສທັດ ຫຼື ຂະບວນການເຮັດວຽກໜັກຂອງເອກະສານ - GPTs ແບບຫຼາຍຮູບແບບສາມາດວິເຄາະຮູບພາບ, ຕາຕະລາງ, ຫຼືຮູບໜ້າຈໍໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີທໍ່ OCR ເທົ່ານັ້ນ [4].
-
ສະເຕກສູງ ຫຼືສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການຄວບຄຸມ - ສອດຄ່ອງກັບກອບຄວາມສ່ຽງທີ່ຖືກຮັບຮູ້ ແລະກໍານົດປະຕູການທົບທວນຄືນສໍາລັບການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ຂໍ້ມູນ, ແລະຜົນໄດ້ຮັບ [5].
ການນໍາໃຊ້ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ໂດຍຫຍໍ້ - ເນື່ອງຈາກວ່າມັນສໍາຄັນ 🧯
ເມື່ອຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າມາໃນການຕັດສິນໃຈ, ທີມງານຄວນຈັດການຂໍ້ມູນ, ການປະເມີນ, ແລະການຈັດທີມສີແດງດ້ວຍຄວາມລະມັດລະວັງ. ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ປະຕິບັດໄດ້ແມ່ນການສ້າງແຜນທີ່ລະບົບຂອງທ່ານຕໍ່ກັບກອບຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຜູ້ຂາຍທີ່ຮັບຮູ້, ເປັນກາງ. ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI ຂອງ NIST ອະທິບາຍເຖິງການຄຸ້ມຄອງ, ແຜນທີ່, ມາດຕະການ, ແລະການຄຸ້ມຄອງໜ້າທີ່ ແລະສະໜອງໂປຣໄຟລ໌ AI ທົ່ວໄປດ້ວຍການປະຕິບັດຕົວຈິງ [5].
ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວໄປທີ່ຈະອອກ 🗑️
-
"ມັນເປັນຖານຂໍ້ມູນທີ່ຊອກຫາສິ່ງຕ່າງໆ."
ບໍ່. ພຶດຕິກຳ GPT ຫຼັກແມ່ນການສ້າງການຄາດຄະເນຂອງເຄື່ອງໝາຍຕໍ່ໄປ; ສາມາດເພີ່ມການດຶງຂໍ້ມູນໄດ້, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ [1][2]. -
"ຕົວແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຫມາຍເຖິງຄວາມຈິງທີ່ຮັບປະກັນ."
ຂະຫນາດຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ແບບຈໍາລອງທີ່ປັບແຕ່ງຕາມຄວາມມັກສາມາດປະຕິບັດຕົວແບບທີ່ບໍ່ມີການປັບແຕ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່ກວ່າກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດແລະຄວາມປອດໄພ - ວິທີການ, ນັ້ນແມ່ນຈຸດຂອງ RLHF [3]. -
" Multimodal ພຽງແຕ່ຫມາຍຄວາມວ່າ OCR."
ບໍ່. Multimodal GPTs ປະສົມປະສານລັກສະນະທາງສາຍຕາເຂົ້າໄປໃນທໍ່ການໃຫ້ເຫດຜົນຂອງຕົວແບບສໍາລັບຄໍາຕອບທີ່ຮູ້ຈັກສະພາບການຫຼາຍຂຶ້ນ [4].
ຄໍາອະທິບາຍກະເປົ໋າທີ່ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ໃນງານລ້ຽງ🍸
ເມື່ອມີຄົນຖາມວ່າ GPT ຫຍໍ້ມາຈາກຫຍັງ , ລອງເຮັດແບບນີ້:
"ມັນແມ່ນ Transformer ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ Generative - ປະເພດຂອງ AI ທີ່ຮຽນຮູ້ຮູບແບບພາສາໃນຂໍ້ຄວາມຂະຫນາດໃຫຍ່, ຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ຮັບການປັບປຸງດ້ວຍຄໍາຕິຊົມຂອງມະນຸດເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາແລະສ້າງຄໍາຕອບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ." [1][2][3]
ສັ້ນ, ເປັນມິດ, ແລະພຽງແຕ່ nerdy ພຽງພໍທີ່ຈະສັນຍານໃຫ້ທ່ານອ່ານສິ່ງທີ່ຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດ.
GPT ຫຍໍ້ມາຈາກຂໍ້ຄວາມໃດ: ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຕົວຈິງທີ່ເຈົ້າສາມາດແລ່ນໄດ້ 🛠️
-
ການລະດົມສະໝອງ ແລະ ການອະທິບາຍ - ຮ່າງເນື້ອໃນ, ຈາກນັ້ນຂໍໃຫ້ມີການປັບປຸງໂຄງສ້າງເຊັ່ນ: ຫົວຂໍ້ຍ່ອຍ, ຫົວຂໍ້ຂ່າວທາງເລືອກ, ຫຼືການພິຈາລະນາທີ່ກົງກັນຂ້າມ.
-
Data-to-narrative - ວາງຕາຕະລາງຂະຫນາດນ້ອຍແລະຮ້ອງຂໍໃຫ້ມີບົດສະຫຼຸບບໍລິຫານຫນຶ່ງວັກ, ຕິດຕາມດ້ວຍສອງຄວາມສ່ຽງແລະການຫຼຸດຜ່ອນແຕ່ລະຄົນ.
-
ຄໍາອະທິບາຍລະຫັດ - ຂໍໃຫ້ມີການອ່ານຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນຂອງຫນ້າທີ່ tricky, ຫຼັງຈາກນັ້ນສອງສາມການທົດສອບ.
-
Multimodal triage - ສົມທົບຮູບພາບຂອງຕາຕະລາງບວກ: "ສະຫຼຸບແນວໂນ້ມ, ສັງເກດຜິດປົກກະຕິ, ແນະນໍາສອງການກວດສອບຕໍ່ໄປ."
-
ຜົນໄດ້ຮັບທາງດ້ານນະໂຍບາຍ - ປັບລະອຽດຫຼືແນະນໍາຕົວແບບເພື່ອອ້າງອີງຄໍາແນະນໍາພາຍໃນ, ໂດຍມີຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນສໍາລັບສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດໃນເວລາທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ.
ແຕ່ລະອັນເຫຼົ່ານີ້ອີງໃສ່ triad ດຽວກັນ: ຜົນຜະລິດຜະລິດຕະພັນ, ການຝຶກອົບຮົມທາງສ່ວນຫນ້າຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ແລະສົມເຫດສົມຜົນຂອງການຫັນປ່ຽນ [1][2].
ມຸມເຈາະເລິກ: ເອົາໃຈໃສ່ໃນຄຳປຽບທຽບທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງເລັກນ້ອຍ 🧮
ຈິນຕະນາການອ່ານວັກຫນາແຫນ້ນກ່ຽວກັບເສດຖະກິດໃນຂະນະທີ່ juggling-poorly-ຈອກກາເຟ. ສະໝອງຂອງເຈົ້າສືບຕໍ່ກວດເບິ່ງປະໂຫຍກຫຼັກໆສອງສາມຄຳທີ່ເບິ່ງຄືວ່າສຳຄັນ, ມອບໝາຍບັນທຶກທີ່ຕິດໃຈໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. ຈຸດສຸມທີ່ເລືອກນັ້ນເປັນຄືກັບ ຄວາມເອົາໃຈໃສ່ . Transformers ຮຽນຮູ້ຫຼາຍປານໃດ "ນ້ໍາເອົາໃຈໃສ່" ເພື່ອນໍາໃຊ້ກັບທຸກ token ພີ່ນ້ອງກັບ token ອື່ນໆ; ຫົວຫນ້າຄວາມສົນໃຈຫຼາຍປະຕິບັດຄືກັບຜູ້ອ່ານຫຼາຍໆຄົນ skimming ກັບຈຸດເດັ່ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນລວມເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈ [2]. ບໍ່ສົມບູນແບບ, ຂ້ອຍຮູ້; ແຕ່ມັນຕິດ.
FAQ: ຄໍາຕອບສັ້ນຫຼາຍ, ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນ
-
GPT ຄືກັນກັບ ChatGPT ບໍ?
ChatGPT ແມ່ນປະສົບການຜະລິດຕະພັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນແບບ GPT. ຄອບຄົວດຽວກັນ, ຊັ້ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ UX ແລະເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພ [1]. -
GPTs ພຽງແຕ່ເຮັດຂໍ້ຄວາມບໍ?
ບໍ່. ບາງອັນເປັນຮູບຫຼາຍແບບ, ການຈັດການຮູບ (ແລະອື່ນໆອີກ) ຄືກັນ [4]. -
ຂ້ອຍສາມາດຄວບຄຸມວິທີການຂຽນ GPT ໄດ້ບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ. ໃຊ້ໂຄງສ້າງທີ່ວ່ອງໄວ, ຄໍາແນະນໍາລະບົບ, ຫຼືການປັບລະອຽດສໍາລັບສຽງແລະການປະຕິບັດຕາມນະໂຍບາຍ [1][3]. -
ຈະເປັນແນວໃດກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພແລະຄວາມສ່ຽງ?
ຮັບຮອງເອົາກອບການຮັບຮູ້ແລະບັນທຶກການເລືອກຂອງເຈົ້າ [5].
ຂໍ້ສັງເກດສຸດທ້າຍ
ຖ້າທ່ານບໍ່ຈື່ຫຍັງອີກ, ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າ: GPT ຫມາຍເຖິງຫຍັງ ແມ່ນຫຼາຍກ່ວາຄໍາຖາມຄໍາສັບ. ຄໍາສັບຫຍໍ້ເຂົ້າລະຫັດສູດທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ທີ່ທັນສະໄຫມມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. Generative ໃຫ້ຜົນຜະລິດທີ່ຄ່ອງແຄ້ວ. ທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມ ເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມກວ້າງ. Transformer ໃຫ້ທ່ານຂະຫນາດແລະສະພາບການ. ເພີ່ມການປັບແຕ່ງການສອນເພື່ອໃຫ້ລະບົບປະຕິບັດຕົວ - ແລະທັນທີທັນໃດທ່ານມີຜູ້ຊ່ວຍທົ່ວໄປທີ່ຂຽນ, ເຫດຜົນ, ແລະປັບຕົວ. ມັນສົມບູນແບບບໍ? ແນ່ນອນບໍ່ແມ່ນ. ແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບວຽກງານຄວາມຮູ້, ມັນຄ້າຍຄືມີດຂອງກອງທັບສະວິດເຊີແລນທີ່ປະດິດແຜ່ນໃບຄ້າຍຄືໃຫມ່ໃນຂະນະທີ່ທ່ານກໍາລັງໃຊ້ມັນ ... ຫຼັງຈາກນັ້ນຂໍໂທດແລະນໍາທ່ານສະຫຼຸບ.
ຍາວເກີນໄປ, ບໍ່ໄດ້ອ່ານ.
-
GPT ຫຍໍ້ມາຈາກຫຍັງ : Generative Pre-trained Transformer.
-
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ: ການສັງເຄາະກຳເນີດ + ການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າຢ່າງກວ້າງຂວາງ + ການຈັດການບໍລິບົດຂອງຕົວປ່ຽນ [1][2].
-
ມັນເຮັດແນວໃດ: ການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ, ການປັບຕົວແບບມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງ, ແລະການຈັດຕໍາແໜ່ງຄວາມຄິດເຫັນຂອງມະນຸດ [1][3].
-
ໃຊ້ມັນດີ: ວ່ອງໄວກັບໂຄງສ້າງ, ປັບຄວາມໝັ້ນຄົງ, ສອດຄ່ອງກັບກອບຄວາມສ່ຽງ [1][3][5].
-
ສືບຕໍ່ຮຽນຮູ້: ເລື່ອນເອກະສານຕົ້ນສະບັບ, ເອກະສານ OpenAI, ແລະຄໍາແນະນໍາ NIST [1][2][5].
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] OpenAI - ແນວຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນ (ທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມ, ການປັບແຕ່ງ, ການກະຕຸ້ນ, ແບບຈໍາລອງ)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
[2] Vaswani et al., "Attention Is All You Need" (ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Transformer)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
[3] Ouyang et al., "ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບພາສາເພື່ອປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາກັບຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນຂອງມະນຸດ" (InstructGPT / RLHF)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
[4] OpenAI - GPT-4V(ision) ບັດລະບົບ (ຄວາມສາມາດແລະຄວາມປອດໄພ multimodal)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
[5] NIST - AI Risk Management Framework (ການຄຸ້ມຄອງຜູ້ຂາຍ-ເປັນກາງ)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ