Как правильно задавать вопросы ChatGPT, чтобы получать мощные и точные ответы ChatGPT на vc ru

Она учитывает контекст предыдущих сообщений и старается предоставить наиболее релевантную и полезную информацию для пользователя. При этом модель ChatGPT и подобные, как мы уже упоминали, могут проявлять предвзятость по самым разным темам [The New York Times, 2022]. В перспективе OpenAI ChatGPT позволит многократно улучшить качество веб-поиска, т.к. В систему планируется интегрировать поисковый движок с синтезом ответов верифицированной моделью. Система способна выполнять функции сквозной языковой модели или отдельного модуля, который выдает значение вознаграждения в качестве ответа. А это значение играет принципиальную роль, чтобы беспрепятственно внедрить имеющиеся алгоритмы RL в RLHF. После этого система была несколько раз переобучена, а в процессе использовались ее же ответы, и это помогло их конкретизировать и уточнить. По словам разработчиков, задачей было сделать искусственный интеллект более корректным, «человечным» и простым в применении. Обучение с применением RL – задача не из лёгких, тем более на такой необычной проблеме, как “оптимизация генерируемого текста согласно фидбеку людей”. Мой любимый пример – это добавление фразы “Let's think step by step” в конец запроса с задачей на несколько действий (было представлено в этой статье). Больше примеров работы модели можно найти по этой ссылке – сайт предоставляет удобный UI для демонстрации процесса поиска ответа.

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.

Добавьте контекст или дополнительные детали

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 https://partnershiponai.org 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.

📝 Темы, где нейросети особенно осторожны:

Одним из ключевых навыков, которым должен обладать чат-бот, является умение понимать контекст и продолжать разговор. Это позволяет создать более естественное и понятное взаимодействие с пользователем. Результаты генерации информативных ответов могут быть представлены в формате списка или таблицы, чтобы сделать их более структурированными и легкими для восприятия. Также важно учитывать побочные эффекты, такие как понятность и грамматическая корректность ответов. Например, система может анализировать контекст предыдущих сообщений, чтобы лучше понять, что именно искал пользователь. Также можно базироваться на предварительно собранной базе знаний, которая содержит информацию о различных темах. Модель способна обрабатывать как конкретные вопросы, так и более длинные и сложные диалоги. Благодаря гибкости и масштабируемости алгоритмы, Chat GPT может быть применен в различных областях, таких как клиентская поддержка, помощники в чатах, автоматический ответ на электронные письма и многое другое. Вполне возможно, что пользователям больше вообще не придется вводить запросы и искать нужные данные на разных сайтах, ведь система будет давать ответ моментально, не переходя на сторонние ресурсы. Совсем, конечно, поисковые системы в забвенье не уйдут, однако нейросеть станет амбассадором, а сами сайты станут мало интересовать людей. Профессионалы из области IT-технологий уверены, что нейросеть ChatGPT серьезно потеснит на рынке уже ставшие традиционные поисковики типа Google. А ведущий разработчик Gmail Пол Бакхейм считает, что через несколько лет алгоритм чат-бота и его модификации полностью изменят процесс поиска информации в Интернете [Daily Mail, 2022]. Чтобы улучшить качество ответов от Chat GPT, важно задавать ясные и конкретные вопросы. Лучше всего разбить сложные вопросы на несколько простых, чтобы получить более точные и полезные ответы. Перед началом использования Chat GPT необходимо четко определить цели и задачи, которые вы хотите достичь. Это поможет вам сфокусироваться на конкретных запросах и получить более полезные и точные ответы от модели. Для начала работы искусственного интеллекта введите два-три слова или небольшое предложение. От сервиса «Балабоба» ruGPT-3 отличают более https://oxfordmartin.ox.ac.uk/artificial-intelligence/ громоздкие текстовые результаты, наличие ошибок и лишних символов.

Помощники AI не прошли базовую проверку фактов в исследовании BBC News

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. На графике слева видно, что большая модель 175B Bo64 генерирует ответы, которые в 56% случаев признаны более полезными, чем ответы, полученные ручным поиском живого человека с последующей ручной компиляцией ответа по источникам. Немного страдает согласованность, а фактическая аккуратность держится на уровне. Можно сказать, что таким сгенерированным ответам стоит доверять, как если бы вы сами искали ответ на вопрос в интернете (не то что ответы ChatGPT или Galactica!). Главный вывод тут – модель выигрывает у написанных людьми ответов в более чем 50% случаев – то есть достигает уровня человека в использовании браузера для поиска информации. Также полезно визуализировать результаты с помощью инструментов, позволяющих оценить, насколько генерируемые моделью ответы соответствуют ожиданиям. 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. Но тогда легко представить ситуацию, что несколько разных токенов получили высокие вероятности – и по сути выбор между ними происходит случайно, по результату броска монетки. И если модель ошибется в одном важном токене – в имени, дате, ссылке или названии – то в последующей генерации она не имеет способа исправить написанное. Поэтому ничего не остается, кроме как дописывать бредовые ложные факты. Еще хуже, если во время выбора токена пропорционально вероятностям мы выбрали редкий токен с низкой вероятностью. Поэтому важно правильно структурировать данные таким образом, чтобы модель имела доступ к необходимому контексту и могла давать согласованные и связные ответы. Но как именно научить языковую модель выполнять поиск ответов на вопрос? Как мы выяснили выше – они всего лишь продолжают написанное, генерируя по токену за раз. Во время процедуры предобучения такие модели видят миллионы текстов, и на основе них учатся определять вероятности появления того или иного слова в контексте. Если же модели вместо обычного человеческого языка показывать, скажем, код на разных языках программирования – для нее задача не изменится. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Это все еще предсказание следующего токена – названия переменной, метода, атрибута или класса.