<noscript id="jwsho"><legend id="jwsho"></legend></noscript>
<ins id="jwsho"><video id="jwsho"><var id="jwsho"></var></video></ins><tr id="jwsho"></tr><output id="jwsho"></output>
  • <menuitem id="jwsho"></menuitem>

      <menuitem id="jwsho"></menuitem>

      1. 展會信息港展會大全

        產品經理必須懂得AI:ChatGPT-人工智能對話的新篇章
        來源:互聯網   發布日期:2024-01-02 10:40:28   瀏覽:20884次  

        導讀:ChatGPT是2023年最火的AI應用了。這篇文章,作者梳理了ChatGPT的工作原理,以及LLM模型的訓練、優化和應用、影響和未來,對于現在AI能幫助大家工作的同時,給大家帶來不一樣的思考。 推薦閱讀《這就是ChatGPT》,ChatGPT是由OpenAI開發的人工智能聊天機器人...

        ChatGPT是2023年最火的AI應用了。這篇文章,作者梳理了ChatGPT的工作原理,以及LLM模型的訓練、優化和應用、影響和未來,對于現在AI能幫助大家工作的同時,給大家帶來不一樣的思考。

        產品經理必須懂得AI:ChatGPT-人工智能對話的新篇章

        推薦閱讀《這就是ChatGPT》,ChatGPT是由OpenAI開發的人工智能聊天機器人程序,自2022年11月推出以來,因其能夠生成類似人類書寫的文字而受到廣泛關注。本書由斯蒂芬沃爾弗拉姆著作,深入探討了ChatGPT的內部機制和其成功生成有意義文本的原因。

        一、技術背景

        大模型的興起:ChatGPT基于大模型技術,這些模型通過大量數據訓練,能夠理解和生成自然語言。Transformer架構:ChatGPT采用Transformer架構,允許模型在處理序列數據時關注序列中的多個部分。自回歸生成:模型通過自回歸的方式生成文本,即每次添加一個詞,根據前面的文本預測下一個詞。

        產品經理必須懂得AI:ChatGPT-人工智能對話的新篇章

        二、ChatGPT的工作原理

        概率選擇:ChatGPT根據概率選擇下一個詞,這些概率來自于模型訓練過程中學習到的文本模式。

        概率選擇如果很難理解,可以想象一下,你正在玩一個游戲,這個游戲的規則是,你每次只能選擇一個字母來構建一個單詞。但是,你并不知道下一個字母應該是什么。這時,你有一個神奇的指南,它告訴你每個字母出現的可能性有多大。這個指南就是概率模型。

        在ChatGPT這樣的人工智能模型中,這個“指南”就是模型在訓練過程中學習到的。模型通過分析大量的文本數據,學會了哪些單詞或者短語經常一起出現。比如,如果你已經選擇了字母“A”,模型可能會告訴你“B”和“C”出現的可能性更大,因為它們在訓練數據中經常跟隨“A”。

        當你需要選擇下一個詞時,ChatGPT會根據這個概率指南來做出選擇。它并不是隨機選擇,而是根據它所“學習”到的模式來做出最有可能的選擇。這樣,ChatGPT就能夠生成連貫、有意義的文本,就像人類對話一樣。

        隨機性與創造力:模型在生成文本時引入隨機性,以避免生成過于平淡的內容,增加文章的多樣性和創造性。

        隨機性和創造力的理解,可以想象你是一位廚師,你的任務是創造出一道新的菜肴。你的廚房里有一本食譜,這本食譜就像是人工智能模型的訓練數據。它告訴你,通常在制作意大利面時,你會加入番茄醬、奶酪和意大利香草。這些是“標準”的、“安全”的選擇,就像模型在生成文本時,根據它學到的模式來選擇詞匯。

        然而,你想要創造出一些不同尋常、有創意的菜肴。為了實現這一點,你決定在食譜的基礎上做一些小的、隨機的調整。比如,你可能會嘗試加入一些意想不到的調料,比如一點點辣椒粉或者一些檸檬皮,這些都是食譜中沒有的。這些隨機添加的元素,就像是模型在生成文本時引入的隨機性,它們打破了常規,為菜肴帶來了新的風味。

        在人工智能模型中,這種隨機性是通過在生成每個詞時考慮多個可能的選項,然后隨機選擇其中的一個來實現的。這樣的隨機選擇使得模型能夠跳出它所學習到的“標準”模式,生成更加多樣化和有創意的內容。就像那位廚師可能會意外地發現,辣椒粉和意大利面竟然搭配得非常好,創造出了一種全新的美食體驗。

        嵌入概念:模型使用嵌入(embedding)來表示文本,通過數字向量捕捉詞義的相似性。想象一下,你有一個巨大的圖書館,里面收藏了世界上所有的詞語。

        為了更好地管理和理解這些詞語,你決定給每個單詞分配一個獨特的位置。這個位置不是簡單的書架編號,而是一個三維空間中的點,這個空間被稱為嵌入空間。

        在嵌入空間中,每個單詞都被表示為一個三維空間中的點。這個點的坐標不是隨機的,而是根據單詞的含義和它們之間的關系來確定的。比如,如果“貓”和“狗”在日常生活中經常被一起提到,那么在嵌入空間中,這兩個單詞的點就會靠得很近。同樣,“貓”和“獅子”雖然都是貓科動物,但它們在嵌入空間中的位置可能會比“貓”和“狗”更遠一些,因為它們在日常生活中的關聯性沒有那么強。

        ChatGPT模型在訓練過程中學會了如何將每個單詞映射到這個嵌入空間中的一個點。這樣,當模型處理文本時,它實際上是在處理這些三維空間中的點,而不是直接處理單詞本身。通過這種方式,模型能夠捕捉到單詞之間的相似性和關系,從而更好地理解語言。這個嵌入空間就像是一張巨大的地圖,單詞就像是地圖上的點,而模型就像是能夠讀懂這張地圖的探險家,能夠根據地圖上點的位置關系來導航和理解世界。

        三、訓練與優化

        大規模訓練數據:ChatGPT的訓練數據集包含了數十億個網頁,這使得模型能夠學習到豐富的語言模式。

        ChatGPT的訓練數據集確實非常龐大,它包含了數十億個網頁的內容。這種大規模的數據集對于訓練一個強大的語言模型至關重要,因為它允許模型學習到各種各樣的語言模式和知識。

        想象一下,這個數據集就像是模型的“大腦”中的圖書館,里面裝滿了各種各樣的書籍,從科學論文到小說,從新聞報道到社交媒體帖子。通過閱讀這些書籍,模型能夠學習到語言的多樣性,理解不同語境下的詞匯用法,以及如何構建連貫、有意義的句子。

        這種大規模訓練數據的應用場景非常廣泛,包括但不限于:

        對話系統:ChatGPT可以作為聊天機器人,與用戶進行自然語言對話,提供信息查詢、情感陪伴等服務。內容創作:在寫作輔助工具中,模型可以幫助作者生成文章草稿,提供創意靈感,或者校對和潤色文本。教育輔導:在教育領域,ChatGPT可以作為智能輔導系統,幫助學生解答問題,提供學習材料,甚至模擬教師的角色進行教學。客戶服務:在客戶服務領域,模型可以作為智能客服,24小時在線解答客戶問題,提供個性化服務。語言翻譯:雖然ChatGPT主要針對英語訓練,但它的框架可以被用來訓練多語言模型,用于實時翻譯服務。搜索引擎優化:通過理解用戶查詢的意圖,ChatGPT可以幫助網站優化內容,提高搜索引擎的排名。個性化推薦:在內容推薦系統中,模型可以根據用戶的喜好和行為,生成個性化的內容推薦。

        這些應用場景展示了ChatGPT如何利用其從大規模數據中學到的知識,來提供更加智能和個性化的服務。隨著技術的進步,這些應用場景還將不斷擴展,為人們生活帶來更多便利。

        微調與反饋:除了基礎訓練,模型還通過與人類的互動來優化其輸出,以更好地模擬人類對話。

        微調和反饋是機器學習模型,特別是對話系統如ChatGPT優化性能的重要步驟。這個過程涉及到讓模型在實際應用中與人類用戶互動,并根據用戶的反饋來調整模型的行為。

        微調(Fine-tuning):微調是指在模型完成基礎訓練后,使用特定的數據集對其進行進一步的訓練。這個特定的數據集通常包含了與模型將要執行的任務相關的數據。例如,如果ChatGPT被用于一個特定的客戶服務場景,那么微調數據集可能包含與該服務相關的客戶咨詢記錄。通過微調,模型可以學習到特定領域的語言風格、術語和常見問題,從而提供更準確和相關的回答。

        反饋(Feedback): 反饋機制允許用戶對模型的輸出進行評價。如果用戶覺得模型’s response is not helpful or accurate, they can provide反饋,指出哪里做得不對或者哪里可以改進。這些反饋信息可以被用來調整模型的參數,或者作為新的訓練數據,幫助模型學習如何更好地回應類似的問題。

        使用方法步驟:

        第一步收集反饋:在用戶與ChatGPT互動后,系統會詢問用戶是否滿意對話的結果,并提供選項讓用戶提供具體的反潰

        第二步分析反饋:系統會收集用戶的反饋,并分析這些反饋,以確定模型在哪些方面需要改進。

        第三步微調模型:根據收集到的反饋,模型會進行微調。這可能涉及到調整模型的權重,或者在模型中加入新的訓練數據。

        第四步迭代優化:這個過程是迭代的,隨著更多用戶反饋的收集,模型會不斷地進行微調和優化,以提高其對話的質量和相關性。

        通過微調和反饋,ChatGPT能夠更好地模擬人類的對話,提供更加自然、準確和有幫助的回答。這種持續的學習過程使得模型能夠適應不斷變化的用戶需求和語言習慣。

        四、應用與影響

        企業服務:ChatGPT在企業服務領域有廣泛應用,如咨詢、客服等,提高了工作效率和客戶滿意度。

        在企業服務領域,ChatGPT的應用非常廣泛。

        例如,在咨詢服務中,它可以作為智能助手,快速響應用戶的問題,提供準確的信息和建議。在客戶服務領域,ChatGPT可以作為虛擬客服,24/7在線解答客戶疑問,提供個性化的服務,從而提高客戶滿意度和忠誠度。

        企業版ChatGPT還支持私有部署,企業可以將模型部署在自己的服務器上,確保數據的隱私和安全。

        所有客戶的Prompts(提示語)和其他數據都不會被用于訓練大模型,用戶可以控制數據的保留時間,任何已刪除的對話都會在一個月內從系統中自動刪除。

        企業版ChatGPT提供了新的管理控制臺,方便企業批量管理使用人員,包括單點登錄、域驗證以及包含使用統計信息的儀表板等,更適合大規模部署。這些功能使得ChatGPT在企業服務領域成為一個強大的工具,幫助企業提升工作效率和客戶服務質量。

        內容創作:在內容創作領域,ChatGPT能夠輔助創作者生成創意文本,節省時間和提高內容質量。

        它可以幫助創作者在以下幾個方面:

        創意啟發:ChatGPT可以提供新穎的想法和概念,幫助創作者突破思維定勢,激發創作靈感。無論是撰寫文章、創作故事還是編寫劇本,ChatGPT都能提供不同角度的視角和創意點子。

        草稿生成:創作者可以利用ChatGPT快速生成內容草稿,這可以是文章的開頭、故事的大綱或者博客的框架。這樣的草稿可以作為創作的起點,節省了從零開始構思的時間。

        風格模仿:ChatGPT能夠模仿特定的寫作風格,無論是模仿歷史名人的文風,還是現代流行作家的特色,這對于需要特定風格的內容創作者來說是一個寶貴的工具。內容優化:創作者可以利用ChatGPT來潤色和校對文本,提高語言的流暢性和表達的準確性。模型可以提供同義詞替換、語法修正和表達優化的建議。

        多語言創作:ChatGPT支持多種語言,這使得創作者能夠更容易地創作多語言內容,或者為不同語言的讀者提供本地化的內容。

        SEO優化:在內容營銷中,ChatGPT可以幫助創作者生成包含特定關鍵詞的文本,從而提高內容在搜索引擎中的排名。

        自動化和批量生產:對于需要大量內容的生產,如新聞摘要、產品描述等,ChatGPT可以自動化地生成內容,提高生產效率。

        五、未來展望

        技術進步:隨著技術的不斷進步,ChatGPT等大模型將更加智能化,可能在十年內實現通用人工智能(AGI)。

        需求趨勢:隨著AIGC、大模型等人工智能技術的落地,企業服務市場的需求側在2024年將會有越來越多的智能化場景出現;供給側也會誕生越來越多的新物種,像基于AIGC的新一代企業服務平臺將出現更多。

        社會影響:AI的普及將重塑社會結構和分配方式,對人類工作方式產生深遠影響。

        產品經理必須懂得AI:ChatGPT-人工智能對話的新篇章

        六、結語

        ChatGPT的成功不僅展示了人工智能的巨大潛力,也為我們提供了對語言和思維的新理解。隨著技術的不斷發展,我們有理由期待更多令人驚喜的突破。

        作者:小于哥

        本文由 @小于哥 原創發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。

        題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

        贊助本站

        人工智能實驗室
        相關內容
        AiLab云推薦
        展開

        熱門欄目HotCates

        Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能實驗室 版權所有    關于我們 | 聯系我們 | 廣告服務 | 公司動態 | 免責聲明 | 隱私條款 | 工作機會 | 展會港
        aiai视频,aiai永久网站在线观看,AiGAO视频资源在线
        <noscript id="jwsho"><legend id="jwsho"></legend></noscript>
        <ins id="jwsho"><video id="jwsho"><var id="jwsho"></var></video></ins><tr id="jwsho"></tr><output id="jwsho"></output>
      2. <menuitem id="jwsho"></menuitem>

          <menuitem id="jwsho"></menuitem>