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openai英文怎么讀

發(fā)布時間：2023-03-13 04:54:36 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 86 問大家

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本文目錄:

1、chatgpt英文
2、邊緣控制到哭是什么意思
3、我們該如何看待人工智能?
4、自然語言處理基礎(chǔ)知識

openai英文怎么讀

一、chatgpt英文

chatgpt英文

ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）

ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，這是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的模型，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓(xùn)練模型。

這些語料庫包含了真實世界中的對話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務(wù)。

在OpenAI的官網(wǎng)上，ChatGPT被描述為優(yōu)化對話的語言模型，是GPT-3.5架構(gòu)的主力模型。

ChatGPT具有同類產(chǎn)品具備的一些特性，例如對話能力，能夠在同一個會話期間內(nèi)回答上下文相關(guān)的后續(xù)問題。然而，其在短時間內(nèi)引爆全球的原因在于，在網(wǎng)友們曬出的截圖中，ChatGPT不僅能流暢地與用戶對話，甚至能寫詩、撰文、編碼。

ChatGPT還采用了注重道德水平的訓(xùn)練方式，按照預(yù)先設(shè)計的道德準則，對不懷好意的提問和請求“說不”。一旦發(fā)現(xiàn)用戶給出的文字提示里面含有惡意，包括但不限于暴力、歧視、犯罪等意圖，都會拒絕提供有效答案。

二、邊緣控制到哭是什么意思

就是孤立一個人，把一個人邊緣孤獨到哭，通過孤立的方式讓這個人在精神上被蹂躪，可以看作是一種冷暴力，這種邊緣的行為可以是夫妻之間、情侶之間、朋友之間，甚至是校園的學(xué)生都會使用到。這種冷暴力不容易被他人察覺，而且即使被人知道也只能從道德層民進行譴責(zé)。

三、我們該如何看待人工智能?

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

人工智能無疑為我們的生產(chǎn)生活提供了極大的便利，但也讓人們開始擔(dān)心人工智能是否會對人類產(chǎn)生威脅。

人工智能的發(fā)展的確會在一定程度上對人類社會構(gòu)成威脅，比如說人工智能取代人類的一部分工作會導(dǎo)致失業(yè)率升高甚至掀起大規(guī)模的失業(yè)浪潮，還會導(dǎo)致大批企業(yè)倒閉。MIT、斯坦福、OpenAI等機構(gòu)在去年12月份發(fā)布了人工智能指數(shù)報告。

報告認為人們對AI能力的預(yù)估是“盲目的”:人工智能領(lǐng)域的研發(fā)和投資都異?；馃幔M管AI在執(zhí)行某些特定任務(wù)方面已經(jīng)超越了人類，但它在一般智力方面仍然非常有限。我們并不能忽視AI帶來巨大的影響，尤其是對工作的威脅:6%的職業(yè)最具重復(fù)性，有完全自動化的危險，對于剩下的部分，只有部分工作可以由機器完成。

人工智能最為危險之處在于其未知性與不可控性。2017年4月27日，霍金在北京舉辦的全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會上通過視頻發(fā)表了關(guān)于人工智能的演講。在演講中，霍金強調(diào)“人工智能崛起要么是人類最好的事情，要么就是最糟糕的事情”。在此之前，霍金已經(jīng)多次表示“徹底開發(fā)人工智能可能導(dǎo)致人類滅亡”?！皠?chuàng)造一個可以等同或超越人類的智能的人工智能的結(jié)果是:人工智能一旦脫離束縛，以不斷加速的狀態(tài)重新設(shè)計自身。人工智能對人類社會帶來的影響是好是壞我們并不能確認，但是應(yīng)該竭盡所能讓其可控，保證其朝著有利方向發(fā)展。”

人工智能在目前的應(yīng)用中還是利大于弊的，對于一些重復(fù)而枯燥的工作來說，人工智能極大地提高了生產(chǎn)效率。比如對財務(wù)從業(yè)人員而言，人工智能可能夠操作財務(wù)流程中高度重復(fù)的工作，降低人力時間的耗費，還可以獲取較高的數(shù)據(jù)準確率，根據(jù)既定的業(yè)務(wù)邏輯進行數(shù)據(jù)處理和判斷，降低跨崗位的溝通成本等，所以機器人在操作方面具有人類不可比擬的優(yōu)勢。又比如，物流機器人，它們具有自主學(xué)習(xí)能力，通過每天的運行，可以不斷進行不同場景的訓(xùn)練，從而擁有越來越強的自主判斷能力。在各個物流場景，AI機器人可以來回穿梭，互不影響，相互協(xié)作，無論環(huán)境如何變化，機器人們都能通過自己的智慧來從容應(yīng)對。這些例子都表明了AI給人們的生產(chǎn)生活提供了極大的便利。

人工智能的發(fā)展具有無限的可能性，它可能會完全顛覆我們的想象。我們?nèi)绾慰刂迫斯ぶ悄?，讓它的利大于弊，是我們當下?yīng)該思索的問題。

四、自然語言處理基礎(chǔ)知識

NLP 是什么？

NLP 是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的學(xué)科。NLP 由兩個主要的技術(shù)領(lǐng)域構(gòu)成：自然語言理解和自然語言生成。

自然語言理解方向，主要目標是幫助機器更好理解人的語言，包括基礎(chǔ)的詞法、句法等語義理解，以及需求、篇章、情感層面的高層理解。

自然語言生成方向，主要目標是幫助機器生成人能夠理解的語言，比如文本生成、自動文摘等。

NLP 技術(shù)基于大數(shù)據(jù)、知識圖譜、機器學(xué)習(xí) 、語言學(xué)等技術(shù)和資源，并可以形成機器翻譯、深度問答、對話系統(tǒng)的具體應(yīng)用系統(tǒng)，進而服務(wù)于各類實際業(yè)務(wù)和產(chǎn)品。

NLP在金融方面

金融行業(yè)因其與數(shù)據(jù)的高度相關(guān)性，成為人工智能最先應(yīng)用的行業(yè)之一，而NLP與知識圖譜作為人工智能技術(shù)的重要研究方向與組成部分，正在快速進入金融領(lǐng)域，并日益成為智能金融的基石。輿情分析輿情主要指民眾對社會各種具體事物的情緒、意見、價值判斷和愿望等。

事件(Event )：在特定時間、特定地點發(fā)生的事情。主題(Topic)：也稱為話題，指一個種子事件或活動以及與它直接相關(guān)的事件和活動。專題(Subject)：涵蓋多個類似的具體事件或根本不涉及任何具體事件。需要說明的是，國內(nèi)新聞網(wǎng)站新浪、搜狐等所定義的“專題”概念大多數(shù)等同于我們的“主題”概念。熱點：也可稱為熱點主題。熱點和主題的概念比較接近，但有所區(qū)別。

1. 詞干提取

什么是詞干提??？詞干提取是將詞語去除變化或衍生形式，轉(zhuǎn)換為詞干或原型形式的過程。詞干提取的目標是將相關(guān)詞語還原為同樣的詞干，哪怕詞干并非詞典的詞目。

2. 詞形還原

什么是詞形還原？詞形還原是將一組詞語還原為詞源或詞典的詞目形式的過程。還原過程考慮到了POS問題，即詞語在句中的語義，詞語對相鄰語句的語義等。

3. 詞向量化什么是詞向量化？詞向量化是用一組實數(shù)構(gòu)成的向量代表自然語言的叫法。這種技術(shù)非常實用，因為電腦無法處理自然語言。詞向量化可以捕捉到自然語言和實數(shù)間的本質(zhì)關(guān)系。通過詞向量化，一個詞語或者一段短語可以用一個定維的向量表示，例如向量的長度可以為100。

4. 詞性標注

什么是詞性標注？簡單來說，詞性標注是對句子中的詞語標注為名字、動詞、形容詞、副詞等的過程。

5. 命名實體消歧

什么是命名實體消岐？命名實體消岐是對句子中的提到的實體識別的過程。例如，對句子“Apple earned a revenue of 200 Billion USD in 2016”，命名實體消岐會推斷出句子中的Apple是蘋果公司而不是指一種水果。一般來說，命名實體要求有一個實體知識庫，能夠?qū)⒕渥又刑岬降膶嶓w和知識庫聯(lián)系起來。

6. 命名實體識別

體識別是識別一個句子中有特定意義的實體并將其區(qū)分為人名，機構(gòu)名，日期，地名，時間等類別的任務(wù)。

7. 情感分析

什么是情感分析？情感分析是一種廣泛的主觀分析，它使用自然語言處理技術(shù)來識別客戶評論的語義情感，語句表達的情緒正負面以及通過語音分析或書面文字判斷其表達的情感等等。

8. 語義文本相似度

什么是語義文本相似度分析？語義文本相似度分析是對兩段文本的意義和本質(zhì)之間的相似度進行分析的過程。注意，相似性與相關(guān)性是不同的。

9.語言識別

什么是語言識別？語言識別指的是將不同語言的文本區(qū)分出來。其利用語言的統(tǒng)計和語法屬性來執(zhí)行此任務(wù)。語言識別也可以被認為是文本分類的特殊情況。

10. 文本摘要

什么是文本摘要？文本摘要是通過識別文本的重點并使用這些要點創(chuàng)建摘要來縮短文本的過程。文本摘要的目的是在不改變文本含義的前提下最大限度地縮短文本。

11.評論觀點抽取

自動分析評論關(guān)注點和評論觀點，并輸出評論觀點標簽及評論觀點極性。目前支持 13 類產(chǎn)品用戶評論的觀點抽取，包括美食、酒店、汽車、景點等，可幫助商家進行產(chǎn)品分析，輔助用戶進行消費決策。

11.DNN 語言模型

語言模型是通過計算給定詞組成的句子的概率，從而判斷所組成的句子是否符合客觀語言表達習(xí)慣。在機器翻譯、拼寫糾錯、語音識別、問答系統(tǒng)、詞性標注、句法分析和信息檢索等系統(tǒng)中都有廣泛應(yīng)用。

12.依存句法分析

利用句子中詞與詞之間的依存關(guān)系來表示詞語的句法結(jié)構(gòu)信息 (如主謂、動賓、定中等結(jié)構(gòu)關(guān)系)，并用樹狀結(jié)構(gòu)來表示整句的的結(jié)構(gòu) (如主謂賓、定狀補等)。

1、NLTK

一種流行的自然語言處理庫、自帶語料庫、具有分類，分詞等很多功能，國外使用者居多，類似中文的 jieba 處理庫

2、文本處理流程

大致將文本處理流程分為以下幾個步驟：

Normalization

Tokenization

Stop words

Part-of-speech Tagging

Named Entity Recognition

Stemming and Lemmatization

下面是各個流程的具體介紹

Normalization

第一步通常要做就是Normalization。在英文中，所有句子第一個單詞的首字母一般是大寫，有的單詞也會全部字母都大寫用于表示強調(diào)和區(qū)分風(fēng)格，這樣更易于人類理解表達的意思。

Tokenization

Token是"符號"的高級表達，一般值具有某種意義，無法再拆分的符號。在英文自然語言處理中，Tokens通常是單獨的詞，因此Tokenization就是將每個句子拆分為一系列的詞。

Stop Word

Stop Word 是無含義的詞，例如’is’/‘our’/‘the’/‘in’/'at’等。它們不會給句子增加太多含義，單停止詞是頻率非常多的詞。為了減少我們要處理的詞匯量，從而降低后續(xù)程序的復(fù)雜度，需要清除停止詞。

Named Entity

Named Entity 一般是名詞短語，又來指代某些特定對象、人、或地點可以使用 ne_chunk()方法標注文本中的命名實體。在進行這一步前，必須先進行 Tokenization 并進行 PoS Tagging。

Stemming and Lemmatization

為了進一步簡化文本數(shù)據(jù)，我們可以將詞的不同變化和變形標準化。Stemming 提取是將詞還原成詞干或詞根的過程。

3、Word2vec

Word2vec是一種有效創(chuàng)建詞嵌入的方法，它自2013年以來就一直存在。但除了作為詞嵌入的方法之外，它的一些概念已經(jīng)被證明可以有效地創(chuàng)建推薦引擎和理解時序數(shù)據(jù)。在商業(yè)的、非語言的任務(wù)中。

### 四、NLP前沿研究方向與算法

1、MultiBERT

2、XLNet

3、bert 模型

BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即雙向Transformer的Encoder，因為decoder是不能獲要預(yù)測的信息的。模型的主要創(chuàng)新點都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction兩種方法分別捕捉詞語和句子級別的representation。

BERT提出之后，作為一個Word2Vec的替代者，其在NLP領(lǐng)域的11個方向大幅刷新了精度，可以說是近年來自殘差網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)突破性的一項技術(shù)了。BERT的主要特點以下幾點：

使用了Transformer作為算法的主要框架，Trabsformer能更徹底的捕捉語句中的雙向關(guān)系；

使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任務(wù)訓(xùn)練目標；

使用更強大的機器訓(xùn)練更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，使BERT的結(jié)果達到了全新的高度，并且Google開源了BERT模型，用戶可以直接使用BERT作為Word2Vec的轉(zhuǎn)換矩陣并高效的將其應(yīng)用到自己的任務(wù)中。

BERT的本質(zhì)上是通過在海量的語料的基礎(chǔ)上運行自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法為單詞學(xué)習(xí)一個好的特征表示，所謂自監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有人工標注的數(shù)據(jù)上運行的監(jiān)督學(xué)習(xí)。在以后特定的NLP任務(wù)中，我們可以直接使用BERT的特征表示作為該任務(wù)的詞嵌入特征。所以BERT提供的是一個供其它任務(wù)遷移學(xué)習(xí)的模型，該模型可以根據(jù)任務(wù)微調(diào)或者固定之后作為特征提取器。

模型結(jié)構(gòu)：由于模型的構(gòu)成元素Transformer已經(jīng)解析過，就不多說了，BERT模型的結(jié)構(gòu)如下圖最左：

對比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是雙向的Transformer block連接；就像單向rnn和雙向rnn的區(qū)別，直覺上來講效果會好一些。

優(yōu)點： BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通過預(yù)訓(xùn)練和精調(diào)橫掃了11項NLP任務(wù)，這首先就是最大的優(yōu)點了。而且它還用的是Transformer，也就是相對rnn更加高效、能捕捉更長距離的依賴。對比起之前的預(yù)訓(xùn)練模型，它捕捉到的是真正意義上的bidirectional context信息。

缺點： MLM預(yù)訓(xùn)練時的mask問題

[MASK]標記在實際預(yù)測中不會出現(xiàn)，訓(xùn)練時用過多[MASK]影響模型表現(xiàn)

每個batch只有15%的token被預(yù)測，所以BERT收斂得比left-to-right模型要慢（它們會預(yù)測每個token）

BERT火得一塌糊涂不是沒有原因的：

使用Transformer的結(jié)構(gòu)將已經(jīng)走向瓶頸期的Word2Vec帶向了一個新的方向，并再一次炒火了《Attention is All you Need》這篇論文；

11個NLP任務(wù)的精度大幅提升足以震驚整個深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域；

無私的開源了多種語言的源碼和模型，具有非常高的商業(yè)價值。

遷移學(xué)習(xí)又一次勝利，而且這次是在NLP領(lǐng)域的大勝，狂勝。

BERT算法還有很大的優(yōu)化空間，例如我們在Transformer中講的如何讓模型有捕捉Token序列關(guān)系的能力，而不是簡單依靠位置嵌入。BERT的訓(xùn)練在目前的計算資源下很難完成，論文中說的訓(xùn)練需要在64塊TPU芯片上訓(xùn)練4天完成，而一塊TPU的速度約是目前主流GPU的7-8倍。

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