chatgpt的读法是:tʃætgput。
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chatgpt是一个合成词,chat是指交谈的意思,gpt是GUID Partition Table的缩写,是指全局唯一标示磁盘分区表格式。
chatgpt是美国openai公司发明的一种智能聊天机器人。chatgpt全称为“chat Generative Pre-trained Transformer”,翻译成中文就是生成型预训练变换模型。
chatgpt谐音读法为“拆特级皮提”,读的话也只需要读前面的,后面三个字母是缩写,一般不用读全称。chat的音标为:[tʃæt];含义为:聊天。这款对话机器人的表现还是十分的亮眼的。
chatgpt是一款由美国的人工智能公司 OpenAI发布的免费的机器人对话模型,这个模型属于GPT-3.5系列。用户可以对chatgpt聊天很多内容,包括普通的日常聊天对话,信息的资讯,撰写文章诗词作文,甚至修改代码等等。
chatgpt可以很好地模拟一个人类的聊天行为,不再有之前哪些对话机器人的生涩感,反而会在理解能力和交互性表现上变得更为强大,也就是语言会更通顺。
ChatGPT是一种由AI技术驱动的自然语言处理工具。
ChatGPT可让您与聊天机器人进行类似人类的对话等等。语言模型可以回答问题,协助您完成诸如撰写电子邮件、论文和代码等任务。目前免费向公众开放使用,因为ChatGPT正处于研究和反馈收集阶段。
ChatGPT由人工智能和研究公司OpenAI创建。该公司于2022年11月30日推出了ChatGPT。如果该公司的名称看起来很熟悉,那是因为OpenAI还负责创建流行的AI艺术生成器DALLE•2和自动语音识别系统Whisper。
“ChatGPT好得吓人。我们离危险的强大人工智能不远了,”ElonMusk说,他在离开之前是OpenAI的创始人之一。OpenAI的首席执行官SamAltman在推特上表示,自上周三推出以来,ChatGPT拥有超过一百万的用户。奥尔特曼告诉马斯克,每个响应的平均成本是“个位数美分”,但承认最终需要将其货币化,因为其“令人垂涎的”计算成本。
VRChat:
《VRChat》是同名公司VRChatInc制作发行的一款VR在线角色扮演游戏,于2017年2月1日发售,游戏平台是PC。
《VRChat》主打社交功能,玩家可以通过建模打造自己的造型,在游戏里和全世界的玩家们交流。
2018年12月19日,《VRChat》获得2018年Steam大奖“年度最佳VR游戏”奖项的提名。游戏配置要求为,系统为Windows7、8.1、10,CPU为Inteli5-4590、AMDFX8350,内存需要4GB,显卡为NVIDIAGeForceGTX970、AMDRadeonR9290,DX版本为DirectX11,硬盘需要1GB可用空间。
《VRChat》,是由GrahamGaylor和JesseJoudrey二人开发的社交VR游戏,并于2017年2月份正式上架Steam。
玩家进入游戏后,首先会出现在一个镜子面前,在此选择自己喜欢的“替身”,并且可以自由设计代表自己的虚拟形象。
caht gpt全称:Chat Generative Pre-trained Transformer
1. chatGPT介绍
chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序,于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。
ChatGPT目前仍以文字方式交互,而除了可以通过人类自然对话方式进行交互,还可以用于相对复杂的语言工作,包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。
如:在自动文本生成方面,ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本(剧本、歌曲、企划等),在自动问答方面,ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。
在推广期间,所有人可以免费注册,并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。
ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章,并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注,证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任,对于金融与白领人力市场的冲击相当大,但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷,
其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月发布后,OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后,用户数量达到1亿。
2. chatGPT如何训练数据
ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果,从而获得更为逼真的结果。
在监督学习的情况下,模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中,人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。
这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。
这种策略优化算法比信任域策略优化(trust region policy optimization)算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。
此外,OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据,这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。 允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票;在投赞成票或反对票时,他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。
ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识,如BBS和Python编程语言。
关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练, 由于深度学习模型不懂编程,与所有其他基于深度学习的语言模型一样,只是在获取代码片段之间的统计相关性。
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