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生成 demo 數據的人工標注者的偏好；
設計研究和編寫標簽說明的研究人員；
選擇由開發(fā)人員制作或由 OpenAI 客戶提供的 prompt；
標注者偏差既包含在 RM 模型訓練中，也包含在模型評估中。
ChatGPT有趣問題（有趣的問題怎么說）
發(fā)布時間：2023-03-14 00:44:37
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
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問大家
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于ChatGPT有趣問題的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、chatgpt原理
ChatGPT 是 OpenAI 發(fā)布的最新語言模型，比其前身 GPT-3 有顯著提升。與許多大型語言模型類似，ChatGPT 能以不同樣式、不同目的生成文本，并且在準確度、敘述細節(jié)和上下文連貫性上具有更優(yōu)的表現。它代表了 OpenAI 最新一代的大型語言模型，并且在設計上非常注重交互性。
OpenAI 使用監(jiān)督學習和強化學習的組合來調優(yōu) ChatGPT，其中的強化學習組件使 ChatGPT 獨一無二。OpenAI 使用了「人類反饋強化學習」（RLHF）的訓練方法，該方法在訓練中使用人類反饋，以最小化無益、失真或偏見的輸出。
本文將剖析 GPT-3 的局限性及其從訓練過程中產生的原因，同時將解釋 RLHF 的原理和理解 ChatGPT 如何使用 RLHF 來克服 GPT-3 存在的問題，最后將探討這種方法的局限性。
該方法的一個非常明顯的局限性是，在將語言模型與人類意圖保持一致的過程中，用于 fine-tuning 模型的數據會受到各種錯綜復雜的主觀因素的影響，主要包括：
二、chatgpt運行錯誤003
Chatgpt錯誤003是由于輸入的內容不符合Chatgpt的要求導致的，可能是語句過長或者輸入的內容太復雜。建議重新檢查輸入內容，并確保語句簡單明了，避免使用過于復雜的表達方式。
三、chatgpt會不會使程序員失業(yè)
chatgpt不會使程序員失業(yè)。
程序員的核心不在于實現一個功能甚至不在于寫出代碼，而在于編碼思維。
編碼思維這個東西包含了結構化思維、推演邏輯、算法、數學、架構、工作經驗等等。是一個極其復雜的事物。
但應用到具體的環(huán)境，具體的問題還是需要人去解決的。
當然，有了ChatGPT這種智能搜索系統(tǒng)（相比谷歌，百度，或者各種論壇），相信大部分程序員的工作效率能提升，這或許會導致一定程度的底層程序員擠兌問題。
比如最底層的那種頁面仔，curd boy，搞不好就能被ChatGPT取代了。簡單點說就是工具/AI越強大，就越能解放人的瑣碎重復勞動部分。
一旦涉及到邏輯層面，設計層面，算法層面，復雜問題層面，ChatGPT肯定是搞不定的。
但是你要說你就是一個只會干瑣碎重復勞動的程序員，那肯定是適應不了工具越來越智能的未來的。
AI/工具本質上還是為人服務的，可以極大程度提升人的工作效率，而不是徹底取代人，取代程序員。最起碼現在還看不到這種趨勢。
四、chatgpt寫論文靠譜嗎
chatgpt它可以用來寫缺乏創(chuàng)新思想的論文（大學生的平時小論文作業(yè)），但不能寫有創(chuàng)新思想的學術論文。
（1）任何大型語言模型工具（比如ChatGPT）都不能成為論文作者；
（2）如在論文創(chuàng)作中用過相關工具，作者應在“方法”或“致謝”或適當的部分明確說明。
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美國OpenAI研發(fā)的聊天機器人程序，于2022年11月30日發(fā)布 。
ChatGPT是人工智能技術驅動的自然語言處理工具，它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務。
ChatGPT受到關注的重要原因是引入新技術RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人類反饋的強化學習)。RLHF 解決了生成模型的一個核心問題，即如何讓人工智能模型的產出和人類的常識、認知、需求、價值觀保持一致。
ChatGPT是AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成內容）技術進展的成果。該模型能夠促進利用人工智能進行內容創(chuàng)作、提升內容生產效率與豐富度。
以上就是關于ChatGPT有趣問題相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。
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