Редактирование: ChatGPT
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий ниже, чтобы убедиться, что это нужная вам правка, и запишите страницу ниже, чтобы отменить правку.
| Текущая версия | Ваш текст | ||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
ChatGPT был запущен в качестве прототипа 30 ноября 2022 года и быстро привлек внимание благодаря подробным ответам и четким ответам во многих областях знаний. Его неравномерная фактическая точность была определена как существенный недостаток. После выпуска ChatGPT OpenAI, как сообщается, оценивался в 29 миллиардов долларов | ChatGPT был запущен в качестве прототипа 30 ноября 2022 года и быстро привлек внимание благодаря подробным ответам и четким ответам во многих областях знаний. Его неравномерная фактическая точность была определена как существенный недостаток. После выпуска ChatGPT OpenAI, как сообщается, оценивался в 29 миллиардов долларов | ||
[[Файл:Sam Altman TechCrunch SF 2019 Day 2 Oct 3 (cropped).jpg| | [[Файл:Sam Altman TechCrunch SF 2019 Day 2 Oct 3 (cropped).jpg|200px|thumb|left|Caption]] | ||
==Обучение== | ==Обучение== | ||
ChatGPT был доработан поверх GPT-3.5 с использованием обучения под наблюдением, а также обучения с подкреплением. В обоих подходах использовались люди-тренеры для улучшения производительности модели. В случае обучения под наблюдением модель была снабжена беседами, в которых инструкторы играли обе стороны: пользователя и помощника ИИ. На этапе подкрепления инструкторы-люди сначала оценивали ответы, которые модель создала в предыдущем разговоре. Эти рейтинги использовались для создания "моделей вознаграждения", которые были дополнительно доработаны с использованием нескольких итераций оптимизации политики Proximal Policy Optimization (PPO). Алгоритмы оптимизации проксимальной политики представляют собой экономически выгодное преимущество для алгоритмов оптимизации политики региона доверия; они сводят на нет многие дорогостоящие в вычислительном отношении операции с более высокой производительностью.[8] Модели были обучены в сотрудничестве с Microsoft на их суперкомпьютерной инфраструктуре Azure. | ChatGPT был доработан поверх GPT-3.5 с использованием обучения под наблюдением, а также обучения с подкреплением. В обоих подходах использовались люди-тренеры для улучшения производительности модели. В случае обучения под наблюдением модель была снабжена беседами, в которых инструкторы играли обе стороны: пользователя и помощника ИИ. На этапе подкрепления инструкторы-люди сначала оценивали ответы, которые модель создала в предыдущем разговоре. Эти рейтинги использовались для создания "моделей вознаграждения", которые были дополнительно доработаны с использованием нескольких итераций оптимизации политики Proximal Policy Optimization (PPO). Алгоритмы оптимизации проксимальной политики представляют собой экономически выгодное преимущество для алгоритмов оптимизации политики региона доверия; они сводят на нет многие дорогостоящие в вычислительном отношении операции с более высокой производительностью.[8] Модели были обучены в сотрудничестве с Microsoft на их суперкомпьютерной инфраструктуре Azure. | ||