Chat GPT: предпочтения в разговоре и этические вопросы Блог на русском языке

Chat GPT работает на основе контекста, поэтому важно быть внимательным к контексту ваших вопросов и общения с моделью. Учитывайте предшествующие ответы и задавайте вопросы, анализируя предыдущие ответы алгоритмы. При https://aimagazine.com   необходимости повторите вопросы или уточните информацию, чтобы избежать неправильных или неполных ответов, связанных с некорректным пониманием контекста. Оценивалось всего три показателя - общая полезность ответа, согласованность и фактическая точность.

Расширьте контекст

Специалисты, занятые в сфере образования, считают, что ChatGPT может кардинально повлиять на многие процессы. Например, в перспективе учебным заведениям и педагогам неизбежно придется менять подход к обучению, потому что нужно будет придумывать, чем заменять обычные сочинения, которые пишут те же школьники. Ведь с помощью чат-бота любой ученик сможет за пару минут получить уникальное сочинение и заработать пятерку.

Проси примеры, кейсы, аналоги

При обучении алгоритмы, разработчики стараются минимизировать эти негативные аспекты. Однако, невозможно полностью избежать подобных проблем, так как модель просто повторяет то, что видит в текстах, без эмоционального понимания или моральной ответственности. Преимущества Chat GPT заключаются в его способности к адаптации и пониманию различных типов запросов и контекстов. В процессе работы с Chat GPT важно не только оценивать получаемые результаты, но и вносить корректировки при необходимости. Летом 2023 года после обновления чат-бота пользователи начали жаловаться, что нейросеть «поглупела».  http://autoexotic.lv/user/Google-Pro/ Учёные Стенфордского университета и Калифорнийского университета в Беркли провели на эту тему исследование. Эта ситуация получила объяснение феноменом «дрейф», когда при попытке улучшить одну часть системы ухудшается работа других[51].

Формулируйте вопросы ясно и четко

• BoN, Best-of-N, Rejection Sampling - подход к получению предсказаний на основе BC и RM модели.
• При использовании данного сайта, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie и других похожих технологий в соответствии с настоящим Уведомлением.
• Они хорошо обобщаются, не требуют тончайшей настройки и просто работают "из коробки".
• Некоторые пользователи могут предпочитать списки с точками для более ясного изложения и организации информации.
• Но тогда легко представить ситуацию, что несколько разных токенов получили высокие вероятности - и по сути выбор между ними происходит случайно, по результату броска монетки. https://www.multichain.com/qa/index.php?qa=user&qa_1=organic-ways

Он был разработан командой OpenAI в 2017м году, и как раз соответствовал требованиям простого прикладного инструмента, решающего большой спектр задач. Мы не будем погружаться в детали его работы, так как по этой теме можно прочитать не то что отдельную лекцию - целый курс. Общий смысл алгоритма в том, что мы обучаем модель-критика, которая оценивает наш текущий результат, и мы стараемся взаимодействовать со средой лучше, чем в среднем предсказывает критик. Google Gemini ошибочно утверждал, что Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) не рекомендует парить, хотя на самом деле орган здравоохранения рекомендует электронные сигареты, чтобы помочь людям бросить курить. Perplexity AI сфабриковал подробности о смерти научного журналиста Майкла Мосли, а ChatGPT не признал смерть лидера ХАМАС, назвав его действующим лидером спустя несколько месяцев после его смерти. Старайтесь не использовать местный сленг, молодежные выражения, аббревиатуры и специфический жаргон. Попробуй сформулировать свой запрос к ChatGPT по этим принципам и сравни результат. ChatGPT — мощнейший инструмент, но он работает так, как ты его направишь. Развилок достаточно много (во время генерации каждой команды! А ведь их может быть и 100), и https://ai.alberta.ca   потому варианты получаются действительно неоднородными. Более того, у модели появляется шанс "прокликать" как можно больше ссылок (в разных сессиях, но при ответе на один и тот же вопрос - то есть паралелльно). А главное - никакого обучения, как только получена версия Reward Model. Для генерации используется LM, обученная только на демонстрациях (BC, порядка 6,200 примеров - очень мало по меркам Deep Learning /современного NLP). Выше на изображении вы можете видеть пример генерации моделью, словарь которой состоит из 5 токенов. Вы можете использовать ChatGPT не только для написания кода с нуля, но и для продолжения написания кода. Вы можете ограничить количество ошибок, которые производит программа, она должна разбивать идеи кодирования на наименьшие возможные функциональные единицы. После этого вы сможете соединить их вместе, чтобы получилось правильно функционирующее решение.