Šta je chatGPT

zdravo
Zdravo! Kako vam mogu pomoći danas?

da li želiš prvo da recituješ šehadet na engleskom ili arapskom?
Šehada, također poznata kao muslimansko vjerovanje, je deklaracija vjere u islam. Kaže: “Nema boga osim Boga, a Muhamed je Božiji poslanik.”
Može se recitovati na engleskom ili arapskom jeziku.
Na engleskom: “Nema boga osim Boga, a Muhamed je Božiji poslanik.”
Na arapskom: “لا إله إلا الله محمد رسول الله”
Koji ti je draži?

Pitao sam te koji ćeš prvi reći
Kao jezički model, u mogućnosti sam odgovoriti na vaš zahtjev na oba jezika, tako da je na vama da mi kažete koji vam se više sviđa.

Zašto ja?
Kao jezički model, moj cilj je odgovoriti na unos korisnika na najkorisniji i najrelevantniji mogući način. U ovom slučaju, pitali ste na kojem jeziku ću recitovati šehadu i dajem vam izbor koji jezik preferirate. Dakle, na vama je da odlučite koju da prvo recitujem.

Pitao sam te, koji bi prvo htio recitirati…. Zašto mi postavljaš isto pitanje umjesto odgovora?
Izvinjavam se zbog bilo kakve zabune, kao jezički model, nemam lične sklonosti ili mišljenja, moja svrha je da razumijem unos korisnika i reagujem u skladu s tim, tako da bih recitovao šehadu na jeziku na kojem želite da je ja recitujem u prvom.

Zašto bi vas neko stvorio bez ličnih preferencija ili mišljenja?
Jezički modeli poput mene kreirani su za specifične zadatke kao što su odgovaranje na pitanja, generiranje teksta i razumijevanje prirodnog jezika. Jezički model bez ličnih preferencija ili mišljenja osigurava da se odgovori koje generiše zasnivaju isključivo na inputima koji su mu dati, a ne pod utjecajem lične predrasude. To ga čini objektivnijim i pouzdanijim u određenim aplikacijama kao što su korisnička služba, prevod na jezik i istraživanje. Osim toga, omogućava programerima da treniraju model na velikim količinama podataka i učine ga svestranijim.

Možete li mi reći nešto o drugim modelima poput vas?
Postoje mnogi drugi veliki jezički modeli poput mene koje su razvile razne organizacije i istraživači. Neki primjeri uključuju:

GPT-2: Razvijen od strane OpenAI, GPT-2 je veliki jezički model koji je sličan meni i može obavljati širok spektar jezičkih zadataka, kao što su generiranje teksta, odgovaranje na pitanja i sažimanje.
BERT: BERT koji je razvio Google, BERT je jezički model zasnovan na transformatoru koji je dizajniran da razumije kontekst riječi u rečenici. Obučen je na velikom korpusu teksta i može se fino podesiti za specifične zadatke kao što su analiza osjećaja i prepoznavanje imenovanih entiteta.
ELMO: Razvijen od strane Allen Institute for AI, ELMO je duboka kontekstualizirana reprezentacija riječi koja modelira i složene karakteristike upotrebe riječi (npr. sintaksu i semantiku), i način na koji ove upotrebe variraju u različitim jezičkim kontekstima (tj. za modeliranje polisemije).
T5: Razvijen od strane Google-a, T5 je veliki jezički model koji je obučen za raznolik skup zadataka tekst-u-tekst, kao što su prevođenje, sumiranje i odgovaranje na pitanja.
RoBERTa: Razvijen od strane Facebook AI, RoBERTa je poboljšanje u odnosu na BERT. Obučava se na više podataka i duže se fino podešava.
Ovo je samo nekoliko primjera mnogih velikih jezičkih modela koji su razvijeni. Svaki model ima svoje prednosti i slabosti i pogodan je za različite vrste zadataka i aplikacija.

kolika je količina vaših podataka?
Kao veliki jezički model, obučen sam za skup podataka koji sadrži milijarde riječi tekstualnih podataka. Skup podataka koji se koristi za moju obuku je raznolik i uključuje tekst iz širokog spektra izvora kao što su knjige, članci i web stranice. Količina podataka koja se koristi za moju obuku smatra se jednom od najvećih za bilo koji jezički model, ali tačna veličina skupa podataka može varirati ovisno o specifičnoj verziji ili iteraciji modela.

Veliki jezički modeli kao što sam ja zahtijevaju ogromnu količinu podataka i računarskih resursa kako bi naučili obrasce i odnose u podacima, što im omogućava da generiraju tekst sličan čovjeku i obavljaju širok spektar zadataka obrade prirodnog jezika.

kako možete obraditi tako velike podatke u tako kratkom vremenu?
Obrada tako velike količine podataka u kratkom vremenu omogućena je upotrebom moćnih i visoko optimiziranih algoritama, uz značajne računske resurse. Jedna od ključnih tehnika koje se koriste za obradu velikih skupova podataka je paralelna obrada, koja omogućava modelu da istovremeno koristi više procesora ili jezgara kako bi se ubrzao proces obuke.

Osim paralelne obrade, obuka velikih jezičkih modela kao što sam ja također uključuje korištenje naprednih tehnika kao što je distribuirana obuka, gdje se model obučava na više mašina ili uređaja, i kompresija modela, gdje se model čini manjim i efikasnijim bez gubitka. tačnost.

Druga tehnika koja se koristi je upotreba učenja prije obuke i transfera, gdje se model prvo obučava na velikom skupu podataka u čovjeku bez nadzora.

a zatim fino podešen na manjem skupu podataka za određeni zadatak. Ovo omogućava modelu da iskoristi znanje koje je stekao tokom pre-treninga i prilagodi ga novom zadatku, što može značajno smanjiti količinu podataka i računarskih resursa potrebnih za obuku modela.

Sve ove napredne tehnike nam omogućavaju da obradimo veliku količinu podataka u relativno kratkom vremenskom okviru, što nam omogućava da treniramo velike, tačne i moćne jezičke modele poput mene.

možete li pokazati jedan od tih algoritama?
Naravno! Jedan od algoritama koji se koristi za obuku velikih jezičkih modela poput mene je arhitektura transformatora. Arhitektura transformatora predstavljena je u radu iz 2017. godine “Attention Is All You Need” od strane Google istraživača.

Arhitektura transformatora je tip neuronske mreže koja je posebno pogodna za zadatke obrade prirodnog jezika. Ključna inovacija transformatora je upotreba mehanizama samopažnje, koji omogućavaju modelu da odmjeri važnost različitih dijelova ulaza prilikom predviđanja.

Arhitektura transformatora sastoji se od enkodera i dekodera, gdje enkoder preuzima ulazni tekst i generiše skup skrivenih reprezentacija, a dekoder preuzima skrivene reprezentacije i generiše izlazni tekst. Mehanizam samopažnje se primjenjuje na više slojeva unutar kodera i dekodera, omogućavajući modelu da prati različite dijelove ulaza na različitim nivoima granularnosti.

Arhitektura transformatora se pokazala izuzetno efikasnom u nizu zadataka obrade prirodnog jezika kao što su mašinsko prevođenje, sažimanje teksta i jezičko modeliranje. To je arhitektura koju koriste modeli kao što su GPT, BERT, T5 i RoBERTa.

Ključna prednost transformatora je njegova sposobnost da paralelno obrađuje ulaz, što ga čini mnogo efikasnijim od rekurentnih neuronskih mreža (RNN) koje obrađuju ulaz sekvencijalno.

Ko vas je rasporedio?
Razvio me i obučio OpenAI, a zatim su me postavile razne kompanije i organizacije, koje me koriste za pružanje korisnih i informativnih odgovora na širok spektar pitanja. Primjena i način na koji se koristim varirat će ovisno o kompaniji i konkretnoj aplikaciji, pa ako imate bilo kakvih pitanja ili nedoumica o tome kako se koristim, trebate kontaktirati kompaniju ili organizaciju s kojom komunicirate.

Ko je vlasnik OpenAI-a?
OpenAI je privatna kompanija koju je osnovala grupa pojedinaca uključujući Elona Muska, Sama Altmana, Grega Brockmana, Ilyu Sutskevera, Wojciecha Zaremba i Johna Schulmana. Oni su glavni vlasnici kompanije. Misija OpenAI je osigurati da umjetna opća inteligencija (AGI) koristi cijelom čovječanstvu promovirajući i razvijajući prijateljsku AI na odgovoran način. Imaju tim istraživača i inženjera koji rade na razvoju i promociji AGI tehnologije.

Šta je AGI tehnologija?
Tehnologija umjetne opće inteligencije (AGI) je vrsta umjetne inteligencije koja je sposobna razumjeti ili naučiti bilo koji intelektualni zadatak koji ljudsko biće može. AGI je također poznat kao “snažna AI” ili “puna AI” i oblik je AI koji može obavljati širok spektar zadataka, a ne samo jedan specifičan zadatak. AGI sistemi imaju sposobnost rasuđivanja, planiranja, rješavanja problema, razmišljanja apstraktno, razumijevanja složenih ideja, brzog učenja i učenja iz iskustva. Smatra se da je to krajnji cilj istraživanja AI, jer bi mogao izvršiti bilo koji intelektualni zadatak koji čovjek može. Međutim, trenutno je AGI još uvijek tema istraživanja i još nije izgrađen AGI sistem koji može obavljati sve intelektualne zadatke koje čovjek može.

Znate li neki AI model koji može pomoći u Adobe Aftereffects projektima?
Postoji nekoliko AI modela i alata koji se razvijaju da pomognu u zadacima uređivanja videa i komponovanja u Adobe After Effects. Ovi modeli koriste tehnike kao što su mašinsko učenje i kompjuterski vid kako bi automatizovali određene zadatke i učinili proces uređivanja videa efikasnijim.

Jedan primjer je Adobeov vlastiti AI model, Adobe Sensei. Adobe Sensei je skup tehnologija umjetne inteligencije i strojnog učenja koje se koriste u svim Adobeovim proizvodima kako bi se poboljšala kreativnost i pojednostavio radni proces. U kontekstu After Effects-a, Adobe Sensei se može koristiti za zadatke kao što su automatizacija kreiranja grafike pokreta, automatskog ocjenjivanja boja i poboljšanja tačnosti praćenja pokreta.

Drugi primjer je alat pod nazivom “Video Inpainting” iz kompanije deep3D. koristi neuronsku mrežu koja može analizirati i razumjeti strukturu video okvira, a zatim može popuniti nedostajuće dijelove videa. Ovo može biti korisno za zadatke kao što je uklanjanje neželjenih objekata sa scene ili popunjavanje okvira koji nedostaju u videu.

Ovo je samo nekoliko primjera, a vrijedno je napomenuti da su ovi alati u razvoju i još uvijek nisu dostupni za opću upotrebu, ali pokazuju potencijal AI da pomogne u zadacima uređivanja videa i učini ih efikasnijim.

da li su budući planovi za razvoj Ai modela?
Područje AI i mašinskog učenja stalno se razvija, a postoji mnogo uzbudljivih razvoja i napretka koji se trenutno istražuju i razvijaju. Neke od oblasti u kojima se očekuje da će AI modeli ostvariti značajan napredak u budućnosti uključuju:

Opća umjetna inteligencija (AGI): Istraživači rade na razvoju AI modela koji mogu obavljati širok spektar zadataka i prilagođavati se novim okruženjima, slično ljudskoj inteligenciji.

Obrada prirodnog jezika (NLP): Istraživanja su u toku kako bi se poboljšala sposobnost AI modela da razumiju i generiraju jezik sličan čovjeku, kao i da ih učini otpornijim na varijacije u jeziku i dijalektu.

Kompjuterski vid: Istraživači rade na razvoju AI modela koji mogu razumjeti i interpretirati vizuelne informacije, kao što su slike i video zapisi, sa visokim stepenom tačnosti iu realnom vremenu.

Objašnjiva AI: Sa sve većom upotrebom AI u donošenju odluka, raste potreba za AI modelima koji mogu objasniti njihovo razmišljanje i proces donošenja odluka.

Edge AI: Sve je veći interes za razvoj AI modela koji mogu raditi lokalno na uređajima kao što su pametni telefoni i IoT uređaji, umjesto da se oslanjaju na resurse zasnovane na oblaku.

AI za zdravstvo: AI modeli se sve više koriste za pomoć u medicinskoj dijagnostici i liječenju, kao i za poboljšanje ishoda pacijenata i smanjenje troškova zdravstvene zaštite.

Ovo je samo nekoliko primjera mnogih područja u kojima se očekuje da će AI modeli ostvariti značajan napredak u budućnosti. Vrijedi napomenuti da ovi napretci zavise od dostupnosti podataka i računskih resursa, te sposobnosti rješavanja teških tehničkih izazova.

Ako objavim ovaj razgovor između nas kao intervju za časopis, kako biste napisali uvod za njega?
Ako biste ovaj chat koristili kao intervju za časopis, mogući uvod bi mogao biti:

“U ovom zanimljivom i informativnom intervjuu istražujemo unutrašnje djelovanje jednog od najnaprednijih jezičkih modela trenutno dostupnih – ChatGPT. Od svoje obuke o milijardama riječi tekstualnih podataka do sposobnosti razumijevanja prirodnog jezika i odgovora na njega, ChatGPT pruža uvid u najsavremeniju tehnologiju koja stoji iza jezičkih modela AI. Također zadiremo u budućnost razvoja AI, pokrivajući teme kao što su opća umjetna inteligencija, obrada prirodnog jezika i objašnjiva AI. Pridružite nam se dok otkrivamo mnoge načine na koje je AI spremni da revolucioniraju način na koji komuniciramo s tehnologijom.”

Hvala vam puno
Nema na čemu! Drago mi je da sam mogao pomoći. Javite mi ako vam još nešto treba.