ChatGPT 已经接管了 Twitter 和几乎整个互联网，这要归功于它的力量和它提供的模因潜力。我们都知道能够生成模因是征服互联网的最佳方式，因此它奏效了。 由于您看过无数示例，您可能已经知道 ChatGPT 是 ，您可以与之聊天。它也被称为聊天机器人，这意味着您可以通过对话与它互动，模仿一对一的人类讨论。 OpenAI 最近向公众发布的一种 AI 您可能不知道它是什么以及它是如何工作的……观看视频以了解更多信息！ 参考资料 ►试试看：https: ►OpenAI的博文： ►什么是GPT-3：https: ►什么是强化学习： ►加入我们的 Discord 社区： ►推特：https: ►在 Patreon 上支持我：https: //chat.openai.com/ https://openai.com/blog/chatgpt/ //youtu.be/gDDnTZchKec https://youtu.be/C5_NfQy_kZU https://www.louisbouchard.ai/learn-ai-together/ //twitter.com/Whats_AI //www.patreon.com/whatsai 视频成绩单 0:00 你在 Chad GPT 的任何地方都见过它 0:02 在 Twitter 上拍摄，几乎 0:04 整个互联网由于它的力量和 0:06 它为我们所有人提供的模因潜力 0:08 知道能够产生模因是 0:11 征服互联网的最佳方式等等 0:13 它起作用了，因为你已经看到了很多 0:14 你可能已经知道的例子 0:16 chatgpt 是最近发布的 AI 0:19 openai 的公众允许你 0:21 和它聊天它也被称为聊天机器人 0:24 意味着你可以与之互动 0:25 转换地模仿一对一 0:28 人类讨论你可能不知道的事 0:30 它是什么以及它是如何工作的 0:32 chadjupiti 是一个基于 0:35 强化学习和 GPT 0:37 来自openai的系列模型我会 0:39 推荐你看一段关于加固的视频 0:41 学习我们最近发表了我的 0:43 朋友 Elias 了解更多关于 0:46 人工智能的子领域，但很快得到加强 0:48 学习是一种训练算法的方法 0:51 以奖励为目的的试错法 0:54 就像人类会通过学习 0:56 积极的反馈更具体地聊天 0:58 GPT 是按照以下三个步骤构建的 1:02 首先是采取一个已经很强大的 1:04 建模并在监督下对其进行微调 1:06 学习这是什么意思 1:08 他们专门采用了一个模型 1:11 GPT 3.5 和改进的最新版本 1:14 他们训练过一次的gpd3版本 1:17 更多关于对话的例子 1:19 专门而不是接受培训 1:21 他们的整个互联网几乎都是 gpt3 1:24 这是否意味着他们正试图缩小 1:26 它的潜力仅限于对话 1:28 使其在理论上更好 1:31 与 gpt3 相比，自 a 1:34 专家几乎总是比 1:36 一个特定任务的通才，如果你 1:38 还不熟悉GPT 1:40 我建议的系列模型 1:42 观看简短的介绍视频我 1:44 在 gpt3 出来的时候做了覆盖 1:47 第二步是添加我们的钢筋 1:49 学习魔法这将使 1:51 模型来练习并随着你变得更好 1:53 知道熟能生巧 1:55 正是在这一步中，我们将使用 1:57 直接与人聊天的模型有 2:00 它提供了多种可能的答案，并且 2:03 要求人类对来自的答案进行评分 2:05 从最好到最坏，这些数据将是 2:07 用于训练另一个称为我们的模型 2:10 奖励模型学习复制我们的 2:12 人类注释者这导致了我们的最后一个 2:15 我们新的奖励模式将迈出的一步 2:18 给聊天 GPT 模型的反馈 2:20 答案作为奖励功能来帮助它 2:22 收敛于最佳答案 2:24 最后一步是进一步训练 2:27 我们的算法在初始罚款之后 2:30 我们解释了调整步骤，这就是为什么 2:32 像 Open AI 这样的公司是否发布了 2:34 那些非常强大的模型 2:37 这对大学来说是不可行的 2:39 或个人，因为它也需要方式 2:42 大量计算和培训时间 2:44 他们所取得的成就仍然相当 2:46 非凡的，我相信他们是值得的 2:48 做和值得分享到 Advent 2:50 耦合后的科学和瞧 2:54 已经很强大并且是最新的 GPT 2:56 基于语言模型微调它 2:59 对话并最终使用 3:01 强化学习使其成为 3:03 练习它的谈话技巧你 3:05 如前所述获取聊天 GPD 3:07 该模型非常有前途，但也 3:10 有时一个非常愚蠢的人似乎并不 3:12 有任何逻辑，不管它仍然是什么 3:15 只是一种算法，远非如此 3:17 要么聪明要么有意识 3:20 这将取决于我们如何定义它 3:22 肯定有其局限性 3:24 尽管如此，它给出的输出是 3:27 经常令人惊讶地有趣和 3:29 相关的chatgpt绝对是一步 3:31 在会话式 Ai 中转发并且相当 3:34 很有前途，特别是致力于 3:36 提示模型的工程方面 3:38 利用其真正的潜力和限制 3:41 失败案例我希望你喜欢这个 3:43 视频，我很想看到你的 3:45 实验请在 Twitter 上标记我 3:47 如果你分享它们或加入我们的，什么是 AI 3:50 我们创建了一个 Discord 社区 3:52 专门针对它的频道我会看到 3:54 下周你和另一个惊人的人工智能 3:57 研究 4:00 外国的 4:04 [音乐]
