中國 — 关于 ChatGPT 技术的一般文章
ChatGPT 和“地基模型”
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ChatGPT 和“地基模型”
生成式 AI 应用程序由所谓的“地基模型”提供支持。
这个词是最近由斯坦福大学的 HAI（以人为中心的人工智能）创造的，并立即被 AI 社区所接受。
这些系统被称为模型，因为它们代表了基于训练中使用的大量数据来模拟或建模现实世界某些方面的尝试。
这些模型为构建 AI 系统定义了一个新的成功范例。 他们接受了大量数据的训练，可以适应创建其他专业模型并生成多个应用程序。
由于培训成本巨大，一旦准备好这些模型就可以通过 API 访问，从而允许开发人员开发新的应用程序。
这些模型是使用深度学习和人工神经网络等人工智能技术从大量数据中训练出来的。
在经典 AI 中，您必须确保数据集被标记以执行特定任务。 这是一项艰苦的工作，人们花费了数千小时在所谓的监督机器学习系统中为数据集查找、识别和标记图像、文本或图形。
1 — 培训“地基模型”
在生成式 AI 中，模型是根据大量未标记的数据进行训练的，这些数据可用于不同的任务，只需进行最少的调整。
这些差异化模型是机器学习无监督学习系统的一部分。
我们正在第一眼看到这些模型在图像和语言世界中的潜力，例如 ChatGPT、Bard、DALL-E，它们展示了这项技术的能力。
这些模型的主要特点是，从先前任务中积累的知识中，模型可以通过自监督学习和学习迁移技术来学习执行新任务。
该模型可以将它了解的有关一种情况的信息应用到另一种情况，这使它相信自己具有接近人类的智能。
这些模型通过补充人类工作并提高我们的生产力，为我们的社会开辟了巨大的机会。
这些模型可应用于广泛的行业，包括医疗保健、教育、翻译、社交媒体、法律等。
同时，它们会带来风险，并会破坏我们对信息的信心，从而增加偏见。
OpenAI 的 GPT-3 表现出令人印象深刻的行为，但也可能会意外失败，并带有人们知之甚少的偏见。
即使是具有数万亿参数和生成 25,000 词文本能力的 GPT-4 也会产生幻觉，OpenAI 对此发出了警告。
在本文的前一篇文章中，我们列出并描述了生成式人工智能及其影响我们社会的基础模型的一些风险。