1. Giới thiệu về ChatGPT [Công nghệ cốt lõi, Giới hạn kỹ thuật]

ChatGPT (tên đầy đủ: Chat Generative Pre-trained Transformer), một chương trình chatbot do OpenAI tại Hoa Kỳ phát triển, được phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022. ChatGPT là một công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên được điều khiển bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo. Nó có thể thực hiện các cuộc trò chuyện bằng cách học và hiểu ngôn ngữ của con người, và cũng có thể tương tác theo ngữ cảnh của cuộc trò chuyện, thực sự trò chuyện và giao tiếp như con người, và thậm chí có thể hoàn thành các nhiệm vụ như viết email, kịch bản video, viết quảng cáo, dịch thuật, mã hóa và viết bài báo.

1.1 Năng lực cạnh tranh cốt lõi

Một lý do quan trọng khiến ChatGPT thu hút được sự chú ý là sự ra đời của công nghệ mới, RLHF (Học tăng cường với phản hồi của con người). RLHF giải quyết vấn đề cốt lõi của mô hình tạo sinh, cụ thể là làm thế nào để kết quả của mô hình trí tuệ nhân tạo phù hợp với nhận thức, nhu cầu và giá trị chung của con người. ChatGPT là kết quả của sự tiến bộ trong công nghệ AIGC (Nội dung do AI tạo ra). **Mô hình này có thể thúc đẩy việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo nội dung và cải thiện hiệu quả cũng như tính phong phú của việc sản xuất nội dung. ** .

1.2 Giới hạn kỹ thuật

Việc sử dụng ChatGPT vẫn còn nhiều hạn chế và mô hình vẫn còn chỗ để tối ưu hóa. Giới hạn trên của khả năng của mô hình ChatGPT được xác định bởi mô hình phần thưởng, mô hình này yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để phù hợp với thế giới thực và đặt ra yêu cầu cao về khối lượng công việc và chất lượng chung của người chú thích. ChatGPT có thể tạo ra kiến ​​thức không tồn tại hoặc chủ quan đoán được ý định của người hỏi. Việc tối ưu hóa mô hình sẽ là một quá trình liên tục. Nếu quá trình lặp lại công nghệ AI không như mong đợi và việc tối ưu hóa các mô hình NLP bị hạn chế thì tiến độ phát triển của các ngành liên quan sẽ bị ảnh hưởng. Ngoài ra, mô hình lợi nhuận của ChatGPT vẫn đang trong giai đoạn thăm dò và tiến trình thương mại hóa tiếp theo vẫn chưa được biết rõ.

2. Phát triển ChatGPT trong và ngoài nước

2.1 Bố cục công nghệ ChatGPT trong và ngoài nước

Các hình ảnh trên là hình ảnh tham khảo. Nếu có bất kỳ vi phạm nào, vui lòng liên hệ với chúng tôi.

2.2 Các sản phẩm hiện đang được biết đến

• ERNIE Bot là sản phẩm đối thoại tạo sinh do Baidu ra mắt dựa trên công nghệ mô hình lớn Wenxin. Sản phẩm sẽ hoàn thành thử nghiệm nội bộ vào tháng 3 năm 2023 và sẽ mở cửa cho công chúng.

• Bard là một chatbot được Google ra mắt dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn.

• MOSS là mô hình ngôn ngữ đàm thoại quy mô lớn do Phòng thí nghiệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Đại học Phục Đán phát hành.

Vào ngày 20 tháng 2 năm 2023, một phóng viên của Jiefang Daily và Shangguan News đã biết được từ Phòng thí nghiệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Đại học Fudan rằng MOSS đã được nhóm của Giáo sư Qiu Xipeng phát hành và công chúng được mời tham gia thử nghiệm nội bộ. Vào ngày 21 tháng 2, nền tảng này đã đưa ra thông báo cảm ơn mọi người đã quan tâm, đồng thời chỉ ra rằng MOSS vẫn là một mô hình còn rất non trẻ và còn phải đi một chặng đường dài nữa mới có thể sánh ngang với ChatGPT.

• ChatYuan: Đội tình báo Yuanyu

Phiên bản tiếng Trung đầu tiên của ChatGPT - ChatYuan đã gây ra nhiều cuộc thảo luận rộng rãi trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, ChatYuan đã có phiên bản nâng cấp, hỗ trợ tương tác song ngữ Trung-Anh, chỉnh sửa nhiều lần, tương tác theo ngữ cảnh, thiết lập tình huống mô phỏng và nhiều tính năng mới khác.

Sau khi phiên bản thử nghiệm của ChatYuan, một mô hình đối thoại chức năng do trong nước phát triển, được phát hành vào tháng 12 năm 2022, nó đã gây nên cuộc thảo luận rộng rãi trong mọi tầng lớp người dân và nhận được rất nhiều phản hồi cũng như đề xuất có giá trị từ người dùng. Nhóm Yuanyu Intelligent gần đây đã tối ưu hóa hiệu ứng mô hình và nâng cấp chức năng phiên bản của Yuanyu ChatYuan và hiện đang mở cửa để thử nghiệm nội bộ.

3. Đánh giá ngắn gọn về lộ trình kỹ thuật của ChatGPT và các sản phẩm beta công khai hiện tại

Việc triển khai ChatGPT đầu tiên được giới thiệu từ các thành phần.

3.1 Các yếu tố triển khai kỹ thuật của ChatGPT

Tôi chỉ nghĩ rằng ba điểm sau đây quan trọng hơn:

1. Bộ dữ liệu đủ (có chú thích)
2. Có khả năng làm mô hình lớn (công ty, phòng thí nghiệm)
3. Máy tính có sức mạnh tính toán phong phú
4. Khả năng công nghệ thuật toán

Đầu tiên, liên quan đến vấn đề tập dữ liệu: các công ty như Baidu và ByteDance có lợi thế vốn có; tiếp theo là các phòng nghiên cứu của các công ty lớn. Cụ thể hơn, Baidu và ByteDance có các tập dữ liệu chất lượng cao (thông tin đầy đủ, có cấu trúc, v.v.) giúp đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu được gắn nhãn, có lợi cho việc đào tạo mô hình để có được các mô hình chất lượng cao.

Thứ hai, nó có khả năng xây dựng các mô hình lớn (công ty, phòng thí nghiệm). Trong lĩnh vực NLP, khả năng xây dựng các mô hình lớn của AI cũng là kiến ​​thức phổ biến, mở ra một kỷ nguyên mới. Vì vậy, điều quan trọng là phải có mô hình lớn của riêng bạn (hàng trăm tỷ tham số).

Hơn nữa, việc đào tạo các mô hình máy phụ thuộc vào sức mạnh tính toán. Nếu không có đủ thẻ tăng tốc AI, thời gian sẽ cạn kiệt.

Cuối cùng, điều quan trọng là phải có khả năng công nghệ thuật toán tiên tiến. 1. Đối với các tập dữ liệu, các công ty khác có thể lấy một số dữ liệu gốc thông qua trình thu thập dữ liệu và sau đó xử lý chúng, điều này có thể được coi là giải quyết vấn đề tập dữ liệu. 2. Về các mô hình lớn, vì ngành công nghiệp hiện nay đã mở nguồn nhiều mô hình lớn trong nhiều lĩnh vực NLP khác nhau nên bất kỳ ai cũng có thể có được một mô hình lớn được đào tạo sẵn đa tác vụ trong một lĩnh vực nhất định. 3. Về sức mạnh tính toán, bạn có thể giải quyết bằng cách chi tiền, miễn là bạn đủ giàu. Tuy nhiên, khi nói đến khả năng công nghệ thuật toán tiên tiến, có một khoảng cách ở đây. Không khó để tạo ra một sản phẩm shell "ChatGPT", nhưng rất khó để tạo ra một ChatGPT thực sự.

3.2 Đường dẫn triển khai vĩ mô của công nghệ ChatGPT

Sau đây là giải thích ngắn gọn về đường dẫn triển khai macro.

3.2.1. Mô hình xếp chồng (đóng): Cấp độ 1

Khung này được trình bày sơ bộ như sau:

• ChatGPT (Hỏi đáp thông minh)
  • Phân loại nhiệm vụ Phân loại mô hình lớn (chia các vấn đề thành các mô hình tương ứng để xử lý)
    • Mô hình trích xuất thông tin
    • Hệ thống khuyến nghị mô hình lớn
    • Tạo mã mô hình lớn
    • Mô hình hỏi đáp thông minh (đối thoại một vòng và nhiều vòng)
    • vân vân.

Công cụ này chủ yếu sử dụng công nghệ hệ thống đề xuất tìm kiếm ngữ nghĩa để cung cấp cho bạn các câu trả lời được lập chỉ mục, nhưng được tích hợp với màn hình hiển thị ở giao diện người dùng (dưới dạng hộp thoại).

3.2.2. Mô hình xếp chồng (mở): Cấp độ 2

• ChatGPT (Hỏi đáp thông minh)
  • Phân loại nhiệm vụ Phân loại mô hình lớn (chia các vấn đề thành các mô hình tương ứng để xử lý)
    • Mô hình trích xuất thông tin
    • Hệ thống khuyến nghị mô hình lớn
    • Tạo mã mô hình lớn
    • Mở Mô hình hỏi đáp thông minh (đối thoại một vòng và nhiều vòng)
    • vân vân.

Trích dẫn: Datafun Image.

Công nghệ đối thoại miền mở là một loại đối thoại giữa con người và máy tính. Ngoài đối thoại miền mở, đối thoại giữa người và máy tính còn bao gồm đối thoại theo nhiệm vụ và đối thoại trả lời câu hỏi. Đối thoại theo nhiệm vụ tương tự như khi đặt vé, kiểm tra thời tiết, v.v., đây cũng là loại đối thoại được sử dụng phổ biến nhất.

• Hỏi và trả lời có nghĩa là có nhu cầu rõ ràng và người dùng trực tiếp yêu cầu hệ thống trả lời.
• Đối thoại miền mở khác với hai đối thoại trước. Đối với hai đối thoại trước, người dùng có nhu cầu rõ ràng hoặc kịch bản rõ ràng. Nhưng đối thoại miền mở là một cuộc đối thoại mang tính nhân cách hóa trong một bối cảnh rất mở và bất kỳ cuộc đối thoại nào cũng có thể được thực hiện. Đồng thời, hệ thống đối thoại phải có bối cảnh, tính cách và cảm xúc của con người.

Có thể hiểu đơn giản là mô hình AI thông minh hơn và công nghệ thuật toán mạnh mẽ hơn.

3.2.3. Mô hình xếp chồng AIGC dựa trên RLHF: Cấp độ 3

Giới thiệu: RLHF (Học tăng cường với phản hồi của con người) RLHF giải quyết một vấn đề cốt lõi của các mô hình tạo sinh, cụ thể là làm thế nào để kết quả của các mô hình trí tuệ nhân tạo nhất quán với nhận thức, nhu cầu và giá trị chung của con người. AIGC (Nội dung do AI tạo ra) là kết quả của sự tiến bộ công nghệ. Mô hình này có thể thúc đẩy việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo nội dung và cải thiện hiệu quả cũng như tính phong phú của việc sản xuất nội dung.

• ChatGPT (Hỏi đáp thông minh)
  • Phân loại nhiệm vụ Phân loại mô hình lớn (chia các vấn đề thành các mô hình tương ứng để xử lý)
  • Học tăng cường đa tác nhân RLHF
    • Mô hình trích xuất thông tin
    • Hệ thống khuyến nghị mô hình lớn
    • Tạo mã mô hình lớn
    • Mở Mô hình hỏi đáp thông minh (đối thoại một vòng và nhiều vòng)
    • vân vân.

Hãy để tôi nói về sự khác biệt giữa cấp độ ba và cấp độ hai: các mô hình lớn khác nhau của RLHF học tăng cường đa tác nhân cấp độ hai trước đây là độc lập, và cấp độ ba kết hợp các mô hình khác nhau thông qua các thuật toán học tăng cường. Đồng thời, đầu ra của mô hình là một mô hình về ý thức chung, nhận thức, nhu cầu và giá trị của con người. Chất lượng đầu ra được kiểm soát bởi mô hình phần thưởng, đưa ra phản hồi tích cực nếu câu trả lời thỏa đáng và phản hồi tiêu cực nếu câu trả lời không thỏa đáng. Thiết kế này cũng rất khó.

Tóm lại, công nghệ đã được nâng cấp, mô hình thông minh hơn và kết quả đầu ra gần gũi hơn với người dùng. Trải nghiệm cụ thể của người dùng là bạn có thể "điều chỉnh chatgpt" để tạo ra sự tùy chỉnh mang tính cá nhân hóa. Tất nhiên, điều này khác với tính cá nhân hóa được cung cấp bởi hệ thống đề xuất tìm kiếm.

3.2.4. Mô hình hoàn hảo đa nhiệm vụ của AIGC dựa trên RLHF: hình thức cuối cùng

• ChatGPT (Hỏi đáp thông minh)
  • Mô hình hoàn hảo đa nhiệm vụ dựa trên học tăng cường RLHF

Nói một cách đơn giản, một mô hình có thể giải quyết mọi nhiệm vụ và khả năng tương thích của các nhiệm vụ tiếp theo là hoàn hảo! Rất mong được tận mắt chứng kiến! .

3.2.5 Tóm tắt

Như có thể thấy từ bốn cấp độ trên, độ khó sẽ tăng dần theo thời gian. Cá nhân tôi nghĩ chatgpt của OpenAI nên là lựa chọn thứ ba, vì hình thức cuối cùng khó hơn rất nhiều so với cấp độ ba (một mô hình hoàn thành mọi nhiệm vụ, chỉ có thể nói là quá mạnh). Theo một góc độ khác, với tư cách là người dùng, chúng ta khó có thể nhận ra sự khác biệt giữa hai giải pháp này từ phía sản phẩm. Đánh giá theo mô hình mã nguồn mở hiện tại trong ngành, Giải pháp 3 đáng tin cậy hơn và sẽ được triển khai nhanh hơn, nhưng độ khó về mặt kỹ thuật vẫn rất cao! .

Tiếp theo, chúng ta sẽ phân tích MOSS và ChatYuan, hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm beta công khai tại Trung Quốc.

4. Đánh giá ngắn gọn về MOSS và ChatYuan

4.1 Trò chuyện với Yuan

Nó có các chức năng sau:

• 1.【Hỗ trợ chỉnh sửa nhiều lần】
  Sau lần nhập đầu tiên, có thể đưa ra các yêu cầu tiếp theo để chỉnh sửa nội dung đã tạo và cập nhật nhanh nội dung bắt buộc.
• 2. [Hỗ trợ tương tác liên quan đến ngữ cảnh]
  Hỗ trợ nhiều vòng tương tác, cải thiện khả năng hiểu các mối liên hệ theo ngữ cảnh và cung cấp chế độ tương tác giữa con người và máy tính tự nhiên hơn.
• 3. [Thiết lập kịch bản mô phỏng]
  Hỗ trợ cài đặt kịch bản mô phỏng, chẳng hạn như hội thoại mô phỏng, bối cảnh tiểu thuyết mô phỏng và tính cách nhân vật mô phỏng.
• 4. [Tạo mã/bảng cơ bản]
  Chức năng tạo mã ban đầu được triển khai, cấu trúc mã tương đối hoàn chỉnh và một số logic mã đang được tối ưu hóa liên tục , khả năng tạo bảng đã được hiện thực hóa ban đầu.
• 5. [Hỗ trợ tương tác tiếng Trung và tiếng Anh]
  Hỗ trợ chuyển đổi giữa tiếng Trung và tiếng Anh. Ví dụ, bạn có thể trả lời nội dung tiếng Anh bằng cách nhập tiếng Trung
• 6. [Cải thiện hiệu ứng nhiệm vụ tạo cơ bản]
  Hiệu quả tạo nội dung đã được cải thiện đáng kể. Hiệu quả của việc viết các văn bản chính thức, truyện, dàn ý bài viết, thơ có chứa từ khóa về các chủ đề cụ thể, v.v. đã được cải thiện đáng kể so với trước đây.

Nguồn mở chính thức: https://github.com/clue-ai/ChatYuan Nguồn mã: https://colab.research.google.com/drive/1lEyFhEfoc-5Z5xqpEKkZt_iMaojH1MP_?usp=sharing#scrollTo=EPcJ68xtskZC .

Trong sổ tay này, chúng ta sẽ sử dụng thư viện transformers với GPU để đào tạo mô hình ChatYuan bằng cách sử dụng bộ dữ liệu học tín hiệu đa tác vụ pCLUE.

Trước hết, từ dự án nguồn mở này, tập dữ liệu được sử dụng là pCLUE: Tập dữ liệu dựa trên lời nhắc quy mô lớn cho việc học đa nhiệm và không cần thực hiện bằng tiếng Trung.

pCLUE: Một tập dữ liệu tiền đào tạo dựa trên lời nhắc, quy mô lớn dành cho việc học đa tác vụ và học không cần thực hiện.

Tình hình tập dữ liệu:

                        
                          1. Phân loại đơn tnews 2. Phân loại đơn iflytek 3. Suy luận ngôn ngữ tự nhiên ocnli 4. So khớp ngữ nghĩa afqmc 5. Giải quyết đồng tham chiếu-cluewsc2020 6. Nhận dạng từ khóa-csl 7. Hiểu đọc-freestyle c3 8. Hiểu đọc-trích xuất cmrc2018 9. Hiểu đọc-điền thành ngữ vào chỗ trống chid Khối lượng dữ liệu: 1,2 triệu dữ liệu đào tạo, 73 lời nhắc 1. Bộ đào tạo train.json: 1.200.705 2. Bộ xác thực dev.json: 100.000 3. Bộ kiểm tra công khai test_public.json: 129.556 4. Bộ kiểm tra test.json: 250.461 Để biết dữ liệu cụ thể, hãy xem: ./datasets

                        
                      

                        
                          đầu vào: mô hình đầu vào mục tiêu: mô hình đầu ra loại: loại nhiệm vụ, hiểu đọc (mrc), phân loại (classify), tạo (generate), suy luận ngôn ngữ tự nhiên (nli) tiêu chí đánh giá: hiểu đọc (em), phân loại (acc), tạo (em), suy luận ngôn ngữ tự nhiên (acc) answer_choices: các tùy chọn (chỉ dành cho các nhiệm vụ phân loại và suy luận)

                        
                      

Dự đoán kết quả của nhiệm vụ.

                        
                          6300 input_string: Đầu máy hơi nước Type 3 là đầu máy hơi nước bão hòa được Cục Thương mại Đường sắt Đài Loan mua. Đầu máy này có đặc điểm là có một bể chứa nước bao phủ thân đầu máy, giống như yên ngựa. Vào thời nhà Thanh ở Đài Loan, Cục Thương mại Đường sắt Đài Loan đã đặt hàng đầu máy xe lửa kiểu yên ngựa từ Vương quốc Anh (Hawthorn Leslie and Company). Ba chiếc được sản xuất vào năm 1889 và 1893, tổng cộng là sáu chiếc. Sau khi nhà Thanh bị đánh bại trong Chiến tranh Trung-Nhật năm 1895, Nhật Bản đã thành lập Đội Đường sắt Lâm thời Đài Loan để quản lý tuyến đường sắt của Đài Loan và ban đầu trang bị tất cả các đoàn tàu Loại 3 trên tuyến phía bắc. Sau khi Cục Đường sắt thuộc Văn phòng Toàn quyền Đài Loan được thành lập vào năm 1899, hai đầu máy xe lửa đã được chuyển đến khu vực Chương Hóa vào năm 1904. Sau khi bước vào thời Taisho, phần phía bắc được tập hợp lại, với 1 phần ở Cơ Long và 5 phần ở Đài Bắc. Năm 1918, hai đầu máy xe lửa đã được chuyển đến khu vực Yilan để xây dựng và vận hành Tuyến Yilan, và tất cả chúng đều được chuyển đến khu vực Yilan vào năm 1920. Khi đầu máy xe lửa dần cũ đi và trở nên lỗi thời, đầu máy xe lửa số 3 đã bị loại bỏ vào năm 1926. Năm 1927, có hai đoạn ở đoạn Đài Bắc và ba đoạn ở đoạn Nghi Lan. Tất cả đều ngừng hoạt động vào năm 1929 và bị phá dỡ vào năm 1931. Không có bản sao nào được lưu giữ cho đến ngày nay. Không có tên nào khác được đặt cho số 3-5. Đề cập đến bối cảnh trên, khi nào thì tất cả đầu máy hơi nước Loại 3 bị ngừng hoạt động? Trả lời: ;predict: 1929年6400 input_string: Kangouyingdou.com là nền tảng phim ảnh trọn gói thuộc Kangou Film Group tích hợp dịch vụ mua vé trực tuyến, thông tin phim ảnh, cộng đồng tương tác và dịch vụ phúc lợi cho người hâm mộ. Chúng tôi cam kết tạo ra các ứng dụng xem phim thú vị để nhiều người có thể tận hưởng niềm vui khi xem phim. Thông tin phim: Nhận thông tin giới thiệu phim mới nhất, phân tích phim và đoạn giới thiệu hấp dẫn của những bộ phim nổi tiếng để cung cấp cho bạn nhiều thông tin thú vị hơn về phim. Xem nội dung thú vị trong Movie Fans Circle. Movie Fans Circle cung cấp cho bạn nội dung do người hâm mộ lựa chọn và động lực của người hâm mộ. Xem những gì họ đang xem. Các thành viên được hưởng các đặc quyền và đổi điểm để lấy quà tặng. Nâng cấp lên tư cách thành viên, tận hưởng các đặc quyền độc quyền và được giảm giá nhiều hơn cho vé. Hoàn thành nhiệm vụ mỗi ngày, đổi điểm lấy quà tặng theo ý muốn và thanh toán thuận tiện hơn. Kiểm tra thẻ mua hàng và vé, và việc kiểm tra tài khoản phong bì đỏ, số dư thẻ mua hàng và thanh toán của bên thứ ba trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Người dùng có thể mua vé xem phim theo bất kỳ sự kết hợp nào họ thích. Người dùng có thẻ mua vé xem phim có thể liên kết trực tiếp thẻ để mua vé xem phim hoặc có thể kết hợp nhiều phương thức thanh toán để mua vé xem phim. Liên hệ với chúng tôi: Đường dây nóng dịch vụ khách hàng của Kangou Movies là 90021004006776501 hàng ngày; đường dây nóng của Kangou Movies là 830173001057228847 vào các ngày trong tuần. Phiên bản mới của Kangou Movies APP đã mở chức năng dịch vụ khách hàng tự phục vụ. Chào mừng bạn nhấp vào dịch vụ khách hàng trực tuyến của tôi để trải nghiệm dịch vụ thư ký. Tài khoản đăng ký WeChat chính thức Tài khoản dịch vụ WeChat chính thức của Movie Bean Life Xem và mua phim Cập nhật nội dung Nhật ký cập nhật 1. Sửa một số lỗi Mô tả này đề cập đến khía cạnh nào của ứng dụng App? Tùy chọn: Ngân hàng, Cộng đồng, Thương mại điện tử, Thanh toán, Quản lý, Thẻ, Cho vay, Trường dạy lái xe, Tài chính, Kỳ thi nghề, Tin tức, Du lịch, Giao thông, Ma thuật, Y tế, Hình ảnh, Hành động, Công cụ, Thể thao, Tiểu thuyết, Thể thao, Máy ảnh, Công cụ, Express, Giáo dục, Cổ phiếu, Công thức nấu ăn, Lái xe, Truyện cổ tích, Cha mẹ - con cái, Mua sắm, Bắn súng, Truyện tranh, Trường tiểu học, Địa phương, Người lớn, Săn việc, Điện tử, Nghệ thuật, Kiếm tiền, Hẹn hò, Quản lý, Việc làm bán thời gian, Video, Âm nhạc, Tiếng Anh, Cờ vua, Nhiếp ảnh, Sức khỏe, Văn phòng, Các vấn đề của chính phủ, Video, Diễn đàn, Xổ số, Phát sóng trực tiếp, Khác, Giải trí, Chiến lược, Giao tiếp, Mua xe, vi phạm giao thông, bản đồ, hàng không dân dụng, radio, ngôn ngữ, hài hước, tình yêu và hôn nhân, siêu thị, bảo dưỡng xe, tạp chí, trực tuyến, quản gia, phim và truyền hình, trang trí, thông tin, xã hội, phục vụ ăn uống, làm đẹp, đăng ký, chuyến bay, đặt chỗ, bán vé, ghi chú, mua nhà, đồ ăn mang về, mẹ và bé, taxi, các cặp đôi, lịch trình, thuê xe, blog, bách khoa toàn thư, hội họa, đường sắt, cuộc sống, thuê nhà, khách sạn, bảo hiểm, Hỏi & Đáp, bộ sưu tập, cuộc thi, ca hát, công nghệ, giảm cân, công việc, mua theo nhóm, kế toán, phụ nữ, công việc chính thức, đồ cũ, làm đẹp, xe hơi, hành trình, miễn phí, đồ dùng giảng dạy, cả hai giới, đi nước ngoài, đám cưới, ở nhà dân. Trả lời: ;predict: Thông tin phim 6500 input_string: Bạn sẽ giới thiệu tin tức này tới những người quan tâm đến lĩnh vực nào: câu chuyện, văn hóa, giải trí, thể thao, tài chính, bất động sản, ô tô, giáo dục, công nghệ, quân sự, du lịch, quốc tế, chứng khoán, nông nghiệp, trò chơi? Khảo sát về tình hình khởi nghiệp hiện tại của sinh viên mới tốt nghiệp các trường đại học Trung Quốc trong thời gian dịch bệnh 1500 input_string: Đến Honghe, Vân Nam, có những bức chạm khắc trên núi đẹp nhất Trung Quốc và Bisezhai, được gọi là Little Paris. Thể loại nào mô tả tốt nhất tin tức này? Tùy chọn: Câu chuyện, Văn hóa, Giải trí, Thể thao, Tài chính, Bất động sản, Ô tô, Giáo dục, Công nghệ, Quân đội, Du lịch, Quốc tế, Cổ phiếu, Nông nghiệp, Trò chơi Trả lời: ; dự đoán: Du lịch

                        
                      

Từ tập dữ liệu đào tạo và các tác vụ hạ nguồn được xử lý, có thể thấy đây là mô hình ngôn ngữ tự nhiên cho việc học đa tác vụ. Nó không liên quan nhiều đến các mô hình sinh và các mô hình đối thoại thông minh đa vòng sinh. Tôi nghĩ đây là cấp độ một mà tôi đã nói đến trong phần thứ ba! .

Điều này cho thấy sự tắc nghẽn của công nghệ thuật toán. Tất nhiên, không loại trừ khả năng đối phương chưa mở mã nguồn. Tuy nhiên, xét theo thông tin hiện có, công nghệ thuật toán học tăng cường chắc chắn chưa được sử dụng và vẫn còn một khoảng cách lớn so với AI thực sự.

Tất nhiên, bốn giải pháp được đề cập trong Phần 3 tương đối khó cảm nhận từ góc độ của người dùng. Xét cho cùng, các thuật toán trong nước như tìm kiếm ngữ nghĩa và đề xuất thông minh được phát triển và đóng gói rất nhiều thông qua giao diện người dùng. Người dùng vẫn khó có thể phát hiện ra điều này và nhiều nhất họ sẽ nghĩ "AI này không thông minh cho lắm".

4.2 RÈM

Tôi đã đọc rất nhiều đánh giá trực tuyến và những vấn đề tôi tìm thấy cũng giống như những vấn đề của ChatYuan, vì vậy tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết.

5. Các ứng dụng và kỳ vọng trong tương lai

5.1 Ứng dụng trong tương lai

Kết hợp logic kỹ thuật cơ bản của ChatGPT, một số phương tiện truyền thông đã liệt kê các hướng công nghiệp hóa tiềm năng của ChatGPT trong ngắn hạn và trung hạn: công việc văn bản quy nạp, công việc liên quan đến phát triển mã, tạo hình ảnh và công việc dịch vụ khách hàng thông minh.

5.2 Kỳ vọng

Cá nhân tôi rất mong đợi Wenyan Yixin và ByteDance của Baidu. Họ có lợi thế lớn trong lĩnh vực chung và công nghệ của họ cũng rất tiên tiến. Baidu PaddlePaddle cũng đã làm tốt trong mã nguồn mở, điều này rất đáng mong đợi. Chúng tôi hy vọng đạt được giải pháp cấp độ 3.

Cuối cùng, bài viết này thảo luận về "ai" có thể triển khai chatgpt tại Trung Quốc, tóm tắt các công nghệ giống ChatGPT đã xuất hiện trong thời gian ngắn (chủ yếu theo góc độ thuật toán) và tóm tắt MOSS và ChatYuan. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn hiểu biết sâu sắc về tuyến đường kỹ thuật vĩ mô. Đây là phần cuối của bài viết. Nếu bạn muốn biết thêm về "ai" có thể triển khai chatgpt tại Trung Quốc, đánh giá ngắn gọn về các ứng dụng giống ChatGPT đã cạn kiệt trong thời gian ngắn (chủ yếu là về góc độ thuật toán), cũng như đánh giá ngắn gọn về MOSS và ChatYuan, bài viết này sẽ cung cấp cho bạn hiểu biết sâu sắc về lộ trình kỹ thuật vĩ mô. Vui lòng tìm kiếm các bài viết trên CFSDN hoặc tiếp tục duyệt các bài viết liên quan. Tôi hy vọng bạn sẽ ủng hộ blog của tôi trong tương lai! .