Вопросы, которые говорят на одном языке: как эффективно задавать вопросы Chat GPT

В качестве первого слова в предложении LM предсказывает 93% вероятности на появление токена "I", так как с него - среди всех остальных - логичнее всего начать предложение. Далее, как только это слово было выбрано, то есть подано в модель, предсказания меняются (потому что меняется контекст - у нас появилось слово "I"). И так итеративно языковая модель дописывает предложение "I am a student". Одним из примеров негативного влияния и манипуляции может быть использование ложной информации или преувеличение некоторых аргументов для убеждения пользователя в чем-то. Такие методы могут запутать или ввести в заблуждение пользователей, поэтому важно относиться ответственно и этично к разработке и использованию чат-ботов. Однако генерация информативных ответов также может столкнуться с этическими вопросами. 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.

Тренировка алгоритмы с использованием Chat GPT

13 мая 2024 года технический директор Мира Мурати объявила о выходе GPT-4o («o» от «omni»). Модель обладает высокой скоростью ответа и способностью обрабатывать текст, аудио и изображения. GPT-4o поддерживает более 50 языков и более естественно взаимодействует с пользователем. Она может отвечать голосом, похожим на человеческий, и имитировать эмоции[10]. По сути дела, ИИ работает как поисковик — он ищет примеры кода в интернете, и с помощью сложных алгоритмов из множества кусков кода и статьей собирает код, дополняет код пояснениями, предугадывая каждое следующее слово.

ChatGPT как инструмент для поиска: решаем основную проблему

Также полезно визуализировать результаты с помощью инструментов, позволяющих оценить, насколько генерируемые моделью ответы соответствуют ожиданиям. https://mit.edu/~demos/ai/   Одним из ключевых этапов в использовании Chat GPT на практике является подготовка и обработка данных для обучения алгоритмы. Этот шаг позволяет оценить качество алгоритмы и обеспечить ее правильное функционирование.

• Чтобы получить оптимальные результаты от Chat GPT, важно использовать метод проб и ошибок.
• Кроме того, ответы, генерируемые ИИ, могут помочь снизить нагрузку на специалистов-людей, позволяя им сосредоточиться на более важных задачах.
• Они часто задают вопросы, выясняют факты и стремятся к полному пониманию темы обсуждения.
• Практика, опыт и внимательное анализирование результатов помогут вам стать более уверенным в задании вопросов Chat GPT и получении наиболее полезных и точных ответов от модели.

RL, Reinforcement Learning - семейство методов машинного обучения для ситуаций, когда присутствуют некоторые особенности получения данных, и их качество зависит от самого подхода. Именно методы из этой категории учатся играть в шахматы, в го и любые компьютерные игры (чтобы получить данные - надо играть, и чем выше уровень игры, тем лучше данные). Также в статье RL может упоминаться в значении "RL модель", то есть модель, обученная с применением техник RL. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Команда OpenAI разработала подход, который сможет решать задачу long-form question-answering (LFQA), в которой текст длиной порядка одного-двух параграфов генерируется в ответ на открытый вопрос. Токенизация - процесс перевода текста в упорядоченный набор токенов - позволяет представить любой набор символов как набор понятных модели частиц. Иными словами, нейронным сетям так проще работать с текстовой информацией. В дальнейшем в статье "токен" и "слово" будут упоминаться как взаимозаменяемые. 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 https://berkeley.edu/research/artificial-intelligence/   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. Важно также учитывать правовые, нравственные и культурные нормы общества при обучении и использовании чат-ботов. Чат-роботы также могут сталкиваться с пользовательскими предпочтениями в стиле общения. Некоторые пользователи предпочитают формальное и официальное общение, в то время как другие предпочитают более неформальный и дружественный тон. Поэтому важно, чтобы чат-роботы имели возможность адаптироваться к различным стилям общения и учитывать предпочтения каждого пользователя. Некоторые пользователи ценят быстроту и эффективность в общении, поэтому предпочитают получать ответы на свои вопросы в кратчайшие сроки. Подобное происходит редко (в среднем с той частотой, что и предсказана моделью). Такое слово почти наверняка плохо смотрится в тексте, но что поделать - зато описанный принцип семплинга позволяет генерировать более разношерстные текста. Более детальный гайд про методы генерации, их плюсы и минусы (и еще один). Помните, что на однотипные вопросы будете каждый раз получать схожие ответы. Но вы можете конкретизировать шаблонные запросы, добавить стиль, количество символов, попросить аргументы, использование цитат известных личностей, примеры. Саманта Лок из The Guardian отметила, что он смог сгенерировать впечатляюще подробный и похожий на человеческий текст[34].