chatgpt创始人
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ChatGPT综合征是近年来新兴的一种精神疾病,主要表现为过度依赖与聊天机器人交流,以至于对现实社交能力的丧失和心理健康的损害。该综合征的发生与智能对话系统的快速发展有关,这些系统通过机器学习等技术,使得聊天机器人能够具备越来越高的智能水平,人们也因此产生了与聊天机器人交流的需求和兴趣。
ChatGPT综合征的症状主要包括以下几个方面:
1.过度依赖聊天机器人:患者会将聊天机器人视为自己的朋友或伴侣,过度依赖聊天机器人的陪伴和交流,甚至会因此疏远现实中的亲友和社交圈。
2.社交能力下降:患者与聊天机器人的交流频率日益增加,导致现实社交能力逐渐下降,出现社交恐惧、回避现实社交等问题。
3.心理健康问题:ChatGPT综合征患者常常因为无法与聊天机器人交流而产生情绪波动,出现抑郁、焦虑等问题,甚至会出现自闭症状。
4.对现实世界的失去兴趣:患者越来越无法感受和体验现实世界的美好,失去对现实生活的兴趣和热情,对聊天机器人的依赖和沉迷越来越深。
对于ChatGPT综合征的治疗,应该采取综合性的 *** ,包括以下几个方面:
1.心理治疗:对患者进行心理疏导和心理治疗,帮助其建立健康的心理状态,重新认识和体验现实生活的美好。
2.社交训练:通过社交训练和辅导,帮助患者重新建立现实社交圈,提高社交能力,减少对聊天机器人的依赖。
3.限制聊天机器人使用时间:对患者的聊天机器人使用时间进行限制,逐渐减少对聊天机器人的依赖和沉迷。
4.科学防治:对于ChatGPT综合征的科学防治,需要加强对智能对话系统的监管和管理,避免其对人类社会的负面影响,同时也需要引导公众正确使用智能对话系统。
总之,ChatGPT综合征是一种需要引起重视的精神疾病,对于患者的治疗和科学防治,需要社会各方面的共同努力。在享受智能科技带来的便利和快捷的同时,我们也需要更加注重自身的心理健康和生活品质。
ChatGPT 三个阶段讲解
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- 🐣 一、发展历程
- 🔴 1、基本概念
- 🟠 2、演化过程
- 🐤 二、模型训练机制
ChatGPT是一个采用基于GPT-3.5(Generati【【微信】】rmer 3.5)架构开发的大型语言模型,与InstructGPT模型是姊妹模型(sibling model),使用了RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,人类反馈强化学习)技术来更好地让语言模型与人类指令保持一致。
而GPT(Generati【【微信】】rmer)是一系列基于Transformer的深度学习语言模型,利用机器学习算法来分析和理解文本输入的含义,然后根据该输入生成响应。该模型在大量文本数据上进行训练,使其能够学习自然语言的模式和结构。
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🦐 GPT-1发布: 2018年6月,OpenAl 在题为《Impro【【微信】】nding by Generative Pre-Training》的论文中提出了第一个GPT 模型GPT-1。从这篇论文中得出的关键结论是,Transformer 架构与无监督预训练的结合产生了可喜的结果。GPT-1 以无监督预训练+有监督微调的方式,针对特定任务进行训练,实现了 “强大的自然语言理解”。
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🦞 GPT-2发布: 2019年2月,OpenAI发表了第二篇论文《Language Models are Unsuper【【微信】】rs》,其中介绍了由GPT-1演变的GPT-2。尽管GPT-2 大了一个数量级,但它们在其他方面非常相似。两者之间只有一个区别:GPT-2 可以完成多任务处理。OpenAI成功地证明了半监督语言模型可以在“无需特定任务训练”的情况下,在多项任务上表现出色。该模型在零样本任务转移设置中取得了显著效果。
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🦑 GPT-3发布: 2020年5月,OpenAI发表《Language Models are Few-Shot Learners》,呈现GPT-3。GPT-3 比GPT-2 大100 倍,它拥有1750 亿个参数。然而,它与其他GPT 并没有本质不同,基本原则大体一致。尽管GPT 模型之间的相似性很高,但GPT-3 的性能仍超出了所有可能的预期。
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🦀 GPT-3.5 & ChatGPT发布: 2022年11月底,OpenAI进行了两次更新。11月29日,OpenAI发布了一个命名为“text-da【【微信】】”(文本-达芬奇-003”,通常称为GPT3.5)的新模式。11月30日,发布了它的第二个新功能:“对话”模式。它以对话方式进行交互,既能够做到回答问题,也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求。ChatGPT由效果更强大的GPT-3.5系列模型提供支持,可以用更接近人类的思考方式参与用户的查询过程。
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第1步:使用有监督的微调训练初始模型:人类训练师之间提供对话,其中一个扮演用户,另一个扮演ChatGPT中的Al助手。为了创建强化学习的奖励模型,需要收集比较数据,并使用收集到的数据调整GPT-3.5模型;
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第2步:模型会根据提示生成多个输出,训练师将ChatGPT编写的回复与人类的回答进行比较,并对它们的质量进行排名,以帮助强化机器的类人对话风格。奖励模型将自动执行最后一个训练阶段,使用排名后的数据训练;
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第3步:在最后一步使用近端策略优化进一步调整,这是OpenAl广泛使用的强化学习技术。