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GPT-3怎么用（gpt3怎么用）

發(fā)布時間：2023-03-12 06:37:48 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 130 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于GPT-3怎么用的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、跑gpt3的條件
2、chatgpt的gpt全文是怎樣的。
3、艾耕科技CEO韋嘯：可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實現(xiàn)智能化
4、gpt-3支持幾種語言

GPT-3怎么用（gpt3怎么用）

一、跑gpt3的條件

1、必須禁止定制自己的開放式聊天機(jī)器人功能。

2、需設(shè)置內(nèi)容過濾器以避免用戶與Samantha談?wù)撁舾性掝}。

3、必須部署自動化監(jiān)控工具監(jiān)視用戶的對話，檢測是否濫用GPT3生成的有害或敏感語句。

二、chatgpt的gpt全文是怎樣的。

ChatGPT是一款大型預(yù)訓(xùn)練語言模型，它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法進(jìn)行訓(xùn)練。GPT是一種基于自注意力機(jī)制（Self-Attention）的序列生成模型，它可以學(xué)習(xí)輸入序列中不同位置之間的依賴關(guān)系，進(jìn)而生成具有語言邏輯性的連續(xù)文本。

ChatGPT模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于大量的公共語料庫，如維基百科、新聞報道、社交媒體等，并通過多層的Transformer模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型通過學(xué)習(xí)上下文之間的關(guān)系，學(xué)會了語言的基本語法、語義和知識，從而可以生成連貫、合理、自然的文本。

ChatGPT模型是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型，不需要對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注和指導(dǎo)，也不需要針對特定任務(wù)進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)。這種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點，使得ChatGPT模型可以應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù)，如對話系統(tǒng)、文本生成、語言翻譯等，并且具有很高的靈活性和擴(kuò)展性。

總之，ChatGPT的GPT全文是一種基于自注意力機(jī)制的預(yù)訓(xùn)練語言模型，它通過學(xué)習(xí)大量的公共語料庫，可以生成具有語言邏輯性和語義的自然文本。

三、艾耕科技CEO韋嘯：可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實現(xiàn)智能化

作者 | 維克多

編輯 | 琰琰

7月9日，在2021年世界人工智能大會的可信AI論壇上，艾耕科技 CEO韋嘯進(jìn)行了題為 《可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實現(xiàn)智能化》 的報告。他在報告中指出了AI內(nèi)容生產(chǎn)在“可信”方面遇到的挑戰(zhàn)，并給出了三條提高AI內(nèi)容生產(chǎn)可信性的技術(shù)建議：

1.知識圖譜沉淀行業(yè)專家經(jīng)驗提升可控性；

2.專家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調(diào)性；

3.強(qiáng)調(diào)人+機(jī)器協(xié)同的工作模式。

此外，在報告結(jié)束，AI 科技評論和韋嘯進(jìn)行了一場關(guān)于“AI發(fā)展路徑”的交流，他認(rèn)為當(dāng)前人工智能想要取得突破性進(jìn)展，必須等待其他領(lǐng)域，例如生物學(xué)領(lǐng)域，有突破性的發(fā)現(xiàn)。

今天的演講題目是《可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實現(xiàn)智能化》，分享一下AI在內(nèi)容生產(chǎn)方面遇到的可信挑戰(zhàn)?；仡櫥ヂ?lián)網(wǎng)的前世今生，從門戶網(wǎng)站到搜索引擎、到社交網(wǎng)絡(luò)、再到超級APP，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮的核心作用是：分發(fā)內(nèi)容。而內(nèi)容生產(chǎn)屬于互聯(lián)網(wǎng)的上游，每年制作物聯(lián)網(wǎng)流通的內(nèi)容成本超過千億。

人工智能（AI）作為技術(shù)發(fā)展的橋頭堡，未來十年的技術(shù)熱點，其一定會在行業(yè)里發(fā)揮巨大的作用。

目前，AI已經(jīng)能夠生產(chǎn)各種各樣的內(nèi)容，例如強(qiáng)大的GPT-3模型，其內(nèi)容生成能力一度讓人類驚呼。但實際上，GPT-3生成的大量內(nèi)容都是胡說八道的，沒有辦法直接使用。這對應(yīng)的是AI穩(wěn)定性問題，即生成算法不可控。

可解釋性，可調(diào)性，是AI生產(chǎn)內(nèi)容過程中碰到的另一個問題。舉個例子，當(dāng)我們用AI進(jìn)行視頻生產(chǎn)時，無論是半自動還是全自動的方式，采用同一模板生成的視頻，在社交平臺上獲得的點贊數(shù)和流量卻不一樣。至于為什么？用戶希望能夠有一個解釋，即是算法出了問題還是其他方面的問題？這就是內(nèi)容生產(chǎn)遇到的AI可解釋性挑戰(zhàn)。

其實，內(nèi)容生產(chǎn)和內(nèi)容生成不同，今天AI技術(shù)大多僅支持內(nèi)容生成，內(nèi)容生產(chǎn)意味著要為產(chǎn)業(yè)賦能。內(nèi)容生成里的專家主要有主編、編輯和運營。而內(nèi)容生產(chǎn)需要將AI技術(shù)有機(jī)整合成一個專家系統(tǒng)，包含上述一系列的角色，對于不同角色進(jìn)行不同程度的賦能，從而提高內(nèi)容生產(chǎn)的能力。這也是我們一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。

它的邏輯是先依靠電商或者品牌的營銷專家，然后基于他們對行業(yè)的理解，用知識圖譜支撐智能素材庫，生產(chǎn)出合適的圖、文內(nèi)容，最后加上運營數(shù)據(jù)的回流，就可以構(gòu)成生產(chǎn)力的大幅度提升。

為了讓這一AI系統(tǒng)生成的內(nèi)容更為可信，我們做了如下的嘗試：1.知識圖譜承載專家經(jīng)驗提升可控性；2.專家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調(diào)性；3.強(qiáng)調(diào)人+機(jī)器協(xié)同的工作模式。AI一定會犯錯，人機(jī)協(xié)同是提高AI可信性的舉措之一。

總結(jié)一下，如果想搭建一個更為可信的內(nèi)容生產(chǎn)平臺，需要遵守三條原則，第一，堅守向善價值觀，不做惡；第二，建立評估體系，保證系統(tǒng)生產(chǎn)的內(nèi)容可信；第三，明確算法系統(tǒng)的責(zé)任。我們可以感受到，互聯(lián)網(wǎng)充滿了不可信的內(nèi)容，已經(jīng)對社會產(chǎn)生極大負(fù)面的價值，我們希望算法設(shè)計出之后，其所承擔(dān)的責(zé)任能有清晰的界定和邊界。

AI 科技評論：請問您如何看待可信AI？

韋嘯：可信AI 包括幾個方面：穩(wěn)定性、可解釋性、可調(diào)性、公平性等等。這意味著可信AI不是一個概念，更多的衡量如何把一個技術(shù)更好的賦能各個場景。

關(guān)于構(gòu)建可信AI需要四方面的發(fā)力：

1.技術(shù)和學(xué)術(shù)上的突破。機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的黑盒性是AI可信問題的源頭之一，很多AI技術(shù)如自動駕駛，AI醫(yī)療影像的應(yīng)用，背后其實有可解釋性，可控制性的缺陷，邢波老師的Petuum，就考慮了如何提升黑盒模型的debuggability。楊強(qiáng)老師主推的聯(lián)邦學(xué)習(xí)，又在一定程度上能解決數(shù)據(jù)隱私問題，所以技術(shù)的發(fā)展，肯定能夠帶來更多可信的解決方案。

2.政策、法律衡量責(zé)任。一個算法存在開發(fā)者和使用者，但算法出錯，如何衡量雙方的責(zé)任，是需要政策制定者考慮的事情。

3.遵守商業(yè)道德準(zhǔn)則。算法即技術(shù)，技術(shù)中立，向善的人使用，會產(chǎn)生好的結(jié)果，心懷不軌的人使用，會產(chǎn)生惡果。

4.明確可信的目標(biāo)。所有的算法都針對一個目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，我們在設(shè)立這個目標(biāo)的時候，能否將可信作為一個目標(biāo)衡量？

AI 科技評論：相比深度學(xué)習(xí)，傳統(tǒng)AI模型的可解釋性比較好，您如何看待兩者的關(guān)系？

韋嘯：我舉個例子，美國人工特別昂貴，很多車主自己動手修車。衡量一個修車匠是否能“打”的一個標(biāo)準(zhǔn)是：修車工具箱里工具種類是否豐富。這個工具箱可能有一些17世紀(jì)就有的改錐，也可能有新開發(fā)的智能電鉆。其實，老改錐還是新電鉆都存在于工具箱里，使用哪種鋸子修車取決于具體的場景。

類比到AI內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域，GPT-3這一模型確定能夠提高基底模型表現(xiàn)，在從語料庫提取特征方面，非常高效。但是，有些場景要求生成的內(nèi)容絲毫不能出錯，例如寶馬X5的排量是2.4，如果AI生成的是2.5，顯然就不符合要求。因此，這時候如果采用經(jīng)典的PCFG，效果反而會更好。

因此，深度學(xué)習(xí)也好，傳統(tǒng)模型也好，它們都在工具箱里，如何使用，關(guān)鍵要看具體的場景。所以，我們創(chuàng)業(yè)者也要摒棄一個觀點：新工具不一定比傳統(tǒng)工具產(chǎn)生更大的商業(yè)價值，畢竟一些比較老的模型研發(fā)成本比較低，新模型（深度學(xué)習(xí)）研發(fā)成本比較高。

AI 科技評論：AI內(nèi)容生成領(lǐng)域，遇到哪些可信方面的挑戰(zhàn)？

韋嘯：正如我演講中提到的，第一是穩(wěn)定性，我們在用工具創(chuàng)造標(biāo)題的時候，有些生成的內(nèi)容質(zhì)量高，有些卻不通順；第二是可解釋性，同一組算法生成的視頻，卻獲得了不同的流量反饋，人工干預(yù)也無法總結(jié)優(yōu)化的路徑；第三是AI系統(tǒng)一定會犯錯，不管什么模型，只要場景足夠復(fù)雜系統(tǒng)就一定會犯錯。這時候需要人機(jī)配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。

AI 科技評論：在實際操作過程中，AI還無法取代人類？

韋嘯：在某些特定領(lǐng)域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在發(fā)生，例如超市售貨，很多時候顧客選品掃碼支付不需要和售貨員互動，即便如此，無人超市也沒有普及，這就側(cè)面說明了售貨員還有他存在的價值。但也不得不承認(rèn)，超市管理中，現(xiàn)在所用到的人力成本比原來要少很多。

AI內(nèi)容生產(chǎn)也是如此，某些情況下，AI剪輯視頻的質(zhì)量和操作精度已經(jīng)超過人類了，但是仍然需要人類進(jìn)行審核、把關(guān)。

AI 科技評論：目前人工智能的發(fā)展，呈現(xiàn)出“大”的特點，例如大數(shù)據(jù)集、大模型，您如何看待？

韋嘯：技術(shù)發(fā)展的路徑非常復(fù)雜，存在很多不同的道路，大模型只是一條探索路徑，但肯定不是唯一的路徑。之前在和學(xué)者進(jìn)行交流的時候，他們表達(dá)的一個觀點是：其實人工智能領(lǐng)域也在期待其他學(xué)科，例如腦科學(xué)的突破，例如直到今天，我們清楚的知道人腦對于一些觀察和決策的工作機(jī)理，例如顏色是如何被探測和判斷的，但是高級的認(rèn)知例如紅色這個概念，大腦如何存儲和計算，卻沒有很好解釋。而這些解釋上的突破，很有可能為算法的設(shè)計提供全新的思路，在大模型之外，為AI的應(yīng)用打開新的場景。

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四、gpt-3支持幾種語言

GPT-3支持多種語言，其中包括英語、法語、德語、西班牙語、意大利語、葡萄牙語、俄語、中文、日語和韓語。

以上就是關(guān)于GPT-3怎么用相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。