ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款具有重要影响力的 AI 产品。
其成功具有多方面原因:
然而,ChatGPT 也存在一些局限性:
对于 ChatGPT 的定义,在 OpenAI 的官网中,2022 年宣发时称其为一种模型,而在帮助页面中称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。
从反馈学习方面,例如 ChatGPT 通过人类反馈的强化学习(RLHF)来调整模型,使其成为通用的聊天机器人。
总的来说,在海外或拥有稳定国际网络连接的情况下,ChatGPT 是一个极佳选择,其强大功能和优秀用户体验使其成为 AI 对话领域的标杆产品。但国内用户可能需考虑本地化替代方案以获得更好体验。
接下来,让我们把目光转向国际AI领域的明星产品——ChatGPT。这款由OpenAI开发的AI助手可以说是家喻户晓,对许多人而言,它就像是打开AI世界的第一把钥匙,引领我们步入了一个全新的智能时代。ChatGPT的成功绝非偶然。首先,它的开创性不容忽视。作为首批向公众开放的大规模商用AI对话系统之一,ChatGPT在全球范围内掀起了一场AI革命,让人工智能从实验室走入了千家万户。它不仅改变了人们对AI的认知,也为未来的技术发展指明了方向。在用户体验方面,ChatGPT可谓是精心设计。它的界面简洁直观,交互流畅自然,即使是AI领域的新手也能轻松上手。这种以用户为中心的设计理念,大大降低了普通人接触和使用AI的门槛,为AI的普及做出了重要贡献。从技术角度来看,ChatGPT的实力毋庸置疑。它背后的GPT系列模型在性能和能力上一直处于行业领先地位。无论是语言理解的深度,还是生成内容的质量,ChatGPT都展现出了令人惊叹的水平。这强大的技术基础使得ChatGPT能够应对各种复杂的任务和挑战。然而,我们也要客观地认识到ChatGPT的一些局限性。随着AI技术的飞速发展,尽管ChatGPT仍然强大,但它已不再是市场上唯一的顶级选择。其他AI公司和研究机构也在不断推出新的模型和产品,有些在特定领域甚至超越了ChatGPT的表现。此外,对于国内的用户来说,使用ChatGPT可能会遇到一些技术障碍。由于网络连接的问题,用户可能会经历连接不稳定、响应延迟等困扰,这在一定程度上影响了使用体验。总的来说,如果你身在海外或拥有稳定的国际网络连接,ChatGPT无疑是一个极佳的选择。它强大的功能、优秀的用户体验以及广泛的应用范围,使其成为AI对话领域的标杆产品。然而,对于国内用户而言,可能需要考虑一些本地化的替代方案,以获得更流畅、更便捷的使用体验。
Gen AI/Generative AI是“生成式人工智能”正式称呼。Generative AI是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而AIGC指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是Generative AI的应用结果。[heading1]问题四、ChatGPT是什么?[content]从OpenAI的官网中可以查询到,在2022年宣发时,OpenAI称ChatGPT是一种模型。但是同样是在官网中查询帮助页面,发现这里称ChatGPT是一种服务。而我们使用的ChatGPT目前是依赖GPT系列模型来运转的。不做任何怀疑论上的揣摩,从公开收集的资料中可以看出,早些年OpenAI推出了一个叫ChatGPT的模型,但目前我们所熟知的ChatGPT逐渐演变成了一种可以兼容多种GPT模型的聊天应用(服务)。
原创AI小智AI小智2024-04-01 08:30湖北原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/WdVhbLsyzeGHbZJQ0U57TQ本文经翻译并二次整理自Using Feedback to Improve Your Application:Self Learning GPTs一文。讲述了基于反馈的GPT自学进化的基础理念,以及基于LangSmith的实践与实操。[本系列合集,点击链接查看](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg2ODA5NTM1OA==&action=getalbum&album_id=3115055723522015235&token=162966106&lang=zh_CN#wechat_redirect)我们打造了一个名为Self Learning GPTs的演示应用,展示了如何通过用户反馈让应用程序不断学习和进步。这个应用利用LangSmith技术来搜集用户的点赞或点踩等反馈,并将这些反馈自动转化为改进措施,通过生成少量的示例来优化聊天机器人的对话流程。[heading2]从反馈中学习[content]从反馈中学习是构建LLM系统的核心环节。例如,风靡全球的ChatGPT就是通过人类反馈的强化学习(RLHF)(RLHF)来调整模型,使其成为一个通用的聊天机器人。Midjourney之所以能够不断进步,很大程度上也是得益于它所建立的反馈循环机制。从反馈中学习的基本原理很直观。如果你能够收集到关于模型预测表现的反馈,无论是什么形式,你就可以根据这些反馈来优化模型,使其产生更多类似的、更好的结果。如果你能够持续地进行这一过程,你的模型就能够随着时间的推移不断地学习和提升。虽然完全自动化的持续学习可能还未完全实现,但大多数专家都认同收集反馈的重要性。