ຖ້າທ່ານເຄີຍໄດ້ຍິນຄົນເວົ້າເຖິງຄຳວ່າ GPT ຄືກັບວ່າມັນເປັນຄຳສັບທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປໃນຄົວເຮືອນ, ທ່ານບໍ່ໄດ້ຢູ່ຄົນດຽວ. ຕົວຫຍໍ້ນີ້ປາກົດຢູ່ໃນຊື່ຜະລິດຕະພັນ, ເອກະສານຄົ້ນຄວ້າ, ແລະການສົນທະນາປະຈຳວັນ. ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ງ່າຍດາຍ: GPT ໝາຍເຖິງ Generative Pre-trained Transformer. ສ່ວນທີ່ເປັນປະໂຫຍດແມ່ນການຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງສີ່ຄຳນັ້ນຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ - ເພາະວ່າມະຫັດສະຈັນແມ່ນຢູ່ໃນການປະສົມປະສານ. ຄູ່ມືນີ້ແບ່ງມັນອອກເປັນ: ຄວາມຄິດເຫັນບາງຢ່າງ, ການເວົ້າອອກນອກເລື່ອງເລັກນ້ອຍ, ແລະບົດຮຽນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງ. 🧠✨
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ແບບຄາດເດົາແມ່ນຫຍັງ
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, ແຕ່ອັນນີ້ບອກເປັນນัยວ່າລະບົບເຫຼົ່ານີ້ມີພຶດຕິກຳແນວໃດໃນທຳມະຊາດ. ເນື່ອງຈາກວ່າ GPTs ເປັນ ໂປຣແກຣມທີ່ສ້າງໄດ້, ພວກມັນບໍ່ພຽງແຕ່ດຶງເອົາຂໍ້ມູນສ່ວນຕ່າງໆອອກມາ - ພວກມັນສັງເຄາະຄຳຕອບ. ເນື່ອງຈາກວ່າພວກມັນໄດ້ຮັບ ການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າ, ພວກມັນມາພ້ອມກັບຄວາມຮູ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ ແລະ ສາມາດປັບຕົວໄດ້ໄວ. ເນື່ອງຈາກວ່າພວກມັນເປັນ ຕົວປ່ຽນ, ພວກມັນຂະຫຍາຍໄດ້ດີ ແລະ ຈັດການກັບສະພາບການໄລຍະຍາວໄດ້ຢ່າງສະຫງ່າງາມກວ່າສະຖາປັດຕະຍະກຳເກົ່າ [2]. ການປະສົມປະສານນີ້ອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງ GPTs ຈຶ່ງຮູ້ສຶກວ່າເປັນການສົນທະນາ, ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ແລະ ເປັນປະໂຫຍດຢ່າງແປກປະຫຼາດໃນເວລາ 2 ໂມງເຊົ້າ ເມື່ອທ່ານກຳລັງແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ regex ຫຼື ວາງແຜນ lasagna. ບໍ່ແມ່ນວ່າຂ້ອຍໄດ້... ເຮັດທັງສອງຢ່າງພ້ອມໆກັນ.
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].
-
ການເຕີບໂຕຫຼາຍຮູບແບບ - GPT ລຸ້ນໃໝ່ສາມາດເຮັດວຽກກັບຮູບພາບ (ແລະອື່ນໆ), ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກເຊັ່ນ: ຖາມ-ຕອບດ້ວຍສາຍຕາ ຫຼື ເຂົ້າໃຈເອກະສານ [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 🧰
-
ການສ້າງຕົ້ນແບບຜະລິດຕະພັນ - ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຮູບແບບທົ່ວໄປ ແລະ ເຮັດຊ້ຳດ້ວຍໂຄງສ້າງທີ່ວ່ອງໄວ; ມັນໄວກວ່າການໄລ່ຕາມການປັບແຕ່ງທີ່ສົມບູນແບບໃນມື້ທຳອິດ [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 🗑️
-
"ມັນເປັນຖານຂໍ້ມູນທີ່ຄົ້ນຫາສິ່ງຕ່າງໆ."
ບໍ່. ພຶດຕິກຳ GPT ຫຼັກແມ່ນການຄາດຄະເນໂທເຄັນຕໍ່ໄປທີ່ສ້າງຂຶ້ນ; ການດຶງຂໍ້ມູນສາມາດເພີ່ມໄດ້, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ [1][2]. -
"ຮູບແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າໝາຍເຖິງຄວາມຈິງທີ່ຮັບປະກັນ."
ຂະໜາດຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດສາມາດມີປະສິດທິພາບດີກ່ວາຮູບແບບທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການປັບແຕ່ງຂະໜາດໃຫຍ່ກວ່າໃນດ້ານຄວາມເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ຄວາມປອດໄພໃນດ້ານວິທີການ, ນັ້ນແມ່ນຈຸດປະສົງຂອງ RLHF [3]. -
"ຫຼາຍຮູບແບບໝາຍເຖິງ OCR."
ບໍ່. GPTs ຫຼາຍຮູບແບບປະສົມປະສານຄຸນສົມບັດທາງສາຍຕາເຂົ້າໃນທໍ່ສົ່ງເຫດຜົນຂອງຮູບແບບເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄຳຕອບທີ່ຮັບຮູ້ສະພາບການຫຼາຍຂຶ້ນ [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.
-
ການຄັດເລືອກແບບຫຼາຍຮູບແບບ - ລວມຮູບພາບຂອງຕາຕະລາງບວກກັບ: "ສະຫຼຸບແນວໂນ້ມ, ສັງເກດຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ແນະນຳການກວດສອບສອງຄັ້ງຕໍ່ໄປ."
-
ຜົນໄດ້ຮັບທາງດ້ານນະໂຍບາຍ - ປັບລະອຽດຫຼືແນະນໍາຕົວແບບເພື່ອອ້າງອີງຄໍາແນະນໍາພາຍໃນ, ໂດຍມີຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນສໍາລັບສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດໃນເວລາທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ.
ແຕ່ລະອັນເຫຼົ່ານີ້ອີງໃສ່ triad ດຽວກັນ: ຜົນຜະລິດຜະລິດຕະພັນ, ການຝຶກອົບຮົມທາງສ່ວນຫນ້າຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ແລະສົມເຫດສົມຜົນຂອງການຫັນປ່ຽນ [1][2].
ມຸມເຈາະເລິກ: ເອົາໃຈໃສ່ໃນຄຳປຽບທຽບທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງເລັກນ້ອຍ 🧮
ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າເຈົ້າອ່ານວັກທີ່ໜາແໜ້ນກ່ຽວກັບເສດຖະສາດໃນຂະນະທີ່ກຳລັງຫຼີ້ນກາເຟຢູ່. ສະໝອງຂອງເຈົ້າກວດສອບປະໂຫຍກສຳຄັນສອງສາມອັນທີ່ເບິ່ງຄືວ່າສຳຄັນຄືນໃໝ່, ໂດຍກຳນົດບັນທຶກທີ່ຕິດແໜ້ນໃນໃຈ. ຈຸດສຸມທີ່ເລືອກນັ້ນຄືກັບ ຄວາມສົນໃຈ. Transformers ຮຽນຮູ້ວ່າຕ້ອງໃຊ້ "ນ້ຳໜັກຄວາມສົນໃຈ" ເທົ່າໃດກັບທຸກໆໂທເຄັນທຽບກັບທຸກໆໂທເຄັນອື່ນໆ; ຫົວຂໍ້ຄວາມສົນໃຈຫຼາຍອັນເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບຜູ້ອ່ານຫຼາຍຄົນທີ່ອ່ານຜ່ານຈຸດເດັ່ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຈາກນັ້ນລວບລວມຄວາມເຂົ້າໃຈ [2]. ບໍ່ສົມບູນແບບ, ຂ້ອຍຮູ້; ແຕ່ມັນຍັງຄົງຢູ່.
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
ຖ້າທ່ານຈື່ຫຍັງບໍ່ໄດ້ອີກ, ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າ: GPT ຫຍໍ້ມາຈາກຫຍັງ ຫຼາຍກວ່າຄຳຖາມກ່ຽວກັບຄຳສັບ. ຕົວຫຍໍ້ນີ້ເຂົ້າລະຫັດສູດອາຫານທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ທີ່ທັນສະໄໝຮູ້ສຶກວ່າມີປະໂຫຍດ. Generative ໃຫ້ຜົນຜະລິດທີ່ຄ່ອງແຄ້ວ. ການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າ ໃຫ້ຄວາມກວ້າງຂວາງ. Transformer ໃຫ້ຂະໜາດ ແລະ ສະພາບການ. ເພີ່ມການປັບແຕ່ງຄຳສັ່ງເພື່ອໃຫ້ລະບົບເຮັດວຽກ - ແລະທັນໃດນັ້ນທ່ານກໍ່ມີຜູ້ຊ່ວຍທົ່ວໄປທີ່ຂຽນ, ໃຫ້ເຫດຜົນ, ແລະປັບຕົວ. ມັນສົມບູນແບບບໍ? ແນ່ນອນບໍ່. ແຕ່ໃນຖານະເປັນເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງສຳລັບວຽກງານຄວາມຮູ້, ມັນຄືກັບມີດກອງທັບສະວິດທີ່ບາງຄັ້ງກໍ່ປະດິດໃບມີດໃໝ່ໃນຂະນະທີ່ທ່ານກຳລັງໃຊ້ມັນ... ຫຼັງຈາກນັ້ນຂໍໂທດ ແລະ ມອບບົດສະຫຼຸບໃຫ້ທ່ານ.
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 ແລະ ຄະນະ, “ຄວາມສົນໃຈຄືສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ” (ສະຖາປັດຕະຍະກຳ Transformer)
ອ່ານຕື່ມ
[3] Ouyang ແລະ ຄະນະ, “ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບພາສາເພື່ອປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາດ້ວຍຄໍາຕິຊົມຂອງມະນຸດ” (InstructGPT / RLHF)
ອ່ານຕື່ມ
[4] OpenAI - GPT-4V(ision) ບັດລະບົບ (ຄວາມສາມາດແລະຄວາມປອດໄພ multimodal)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
[5] NIST - AI Risk Management Framework (ການຄຸ້ມຄອງຜູ້ຂາຍ-ເປັນກາງ)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ