GPT는 Generative Pre-Training Transformer를 의미합니다. 모든 유형의 텍스트를 생성하기 위해 인터넷의 데이터를 사용하여 훈련되는 신경망 기계 학습 모델입니다. 이 복잡한 신경망은 인간의 의사소통을 시뮬레이션하기 위해 LLM(대형 언어 모델)을 훈련하는 데 사용됩니다.
모델은 단어를 순차적으로 추적하여 언어의 맥락과 의미를 학습할 수 있습니다. GPT 모델은 일반 텍스트에 중점을 두므로 인공 지능을 사용하여 사용자 쿼리를 분석하고 텍스트를 효율적으로 생성할 수 있습니다.
대화 기능, 상황별 정보 등으로 AI 세계를 휩쓸었습니다. 이 모델은 텍스트 요약, 코드 생성 등과 같은 작업을 처리하고 몇 초 안에 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
GPT-3은 다음 토큰을 예측하여 학습되는 자동 회귀 언어 모델입니다. 모델에는 초기 프롬프트 텍스트가 필요하며 해당 초기 프롬프트를 사용하여 텍스트 생성을 계속할 수 있습니다.
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 모델이 사용자와 대화할 수 있도록 돕는 데 사용됩니다. GPT-3은 다음과 같은 사용 사례를 갖춘 1,750억 개의 매개변수 언어 모델입니다.
ChatGPT에 대해 더 알고 싶다면 -3 자세한 내용은 다음을 참조하세요. ChatGPT: 알아야 할 모든 것. https://www.kdnuggets.com/2023/01/chatgpt-everything-need-know.html
Microsoft Germany의 CTO인 Andreas Braun이 GPT-4가 3월 셋째 주에 오프라인될 예정이라고 발표했을 때 많은 추측이 있었습니다. Andreas Braun 박사는 AI in Focus: Digital Kickoff에서 다음과 같이 말했습니다.
"우리는 다음 주에 GPT-4를 출시할 예정이며, 여기서 비디오와 같이 완전히 다른 가능성을 제공하는 다중 모드 모델을 갖게 될 것입니다."
현재는 2023년 3월 14일이 되어서야 OpenAI 자체가 명확한 발표를 했습니다. 그렇다면 GPT-4에서 무엇을 기대해야 할까요? GPT-4는 보다 안전하고 유용한 응답을 생성하는 최첨단 시스템을 제공하는 OpenAI의 신기술입니다.
OpenAI 사장 겸 공동 창업자인 Greg Brockman은 GPT-4 개발자 라이브스트림에서 OpenAI가 회사 설립 이후 GPT-4를 구축해 왔으며 지난 2년 동안 신기술 완성에 집중했다고 말했습니다. 그들은 전체 열차 스택을 재구축하고 모델이 무엇을 할 수 있는지 학습해야 했습니다.
ChatGPT-4는 다중 모드입니다. 즉, 이미지, 텍스트, 음성 및 숫자 데이터와 같은 여러 데이터 유형은 물론 여러 지능형 처리 알고리즘을 사용하여 정확하고 고성능 출력을 생성할 수 있습니다. 더 이상 언어 모델에만 국한되지 않습니다.
아직 ChatGPT-4를 사용해 볼 기회가 없다면 왼쪽에 "시스템" 섹션이 있습니다. 이 섹션에서는 특정 세부 사항 및 요구 사항과 함께 보조자가 수행하기를 원하는 작업을 설명합니다. 이는 어시스턴트가 필요한 것을 정확하게 제공하기 위해 사용하는 안내 가이드입니다.
예:
기존 콘텐츠/글/텍스트를 사용할 때 ChatGPT-4의 기능이 먼저 소개됩니다.
Greg Brockman은 기사를 복사하여 붙여넣고 ChatGPT에 "기사를 문장으로 요약하고 각 단어는 'G'로 시작"하도록 요청하여 ChatGPT-3.5의 사용을 시연했습니다. ChatGPT-3.5는 자연스럽게 작업을 완료하지 못했습니다. 그러나 GPT-4는 사용자가 요청한 내용을 성공적으로 출력합니다.
그러나 어시스턴트는 "AI"라는 단어를 말했고 Greg Brockman은 "AI는 중요하지 않습니다!"라고 대답했습니다. '. 조수는 "AI"를 대신하고 "G"로 시작하는 단어로 기쁘게 응답했습니다.
GPT-4는 보조자에게 요청을 하여 사용자가 원하는 것을 구체적으로 출력할 수 있습니다.
GPT-4를 사용하여 다양한 기사의 아이디어를 유연하게 결합할 수도 있습니다. 기사를 복사하여 붙여넣으면 ChatGPT-4 도우미에게 다음 질문을 할 수 있습니다. 이 두 기사 사이의 공통 주제를 찾으세요.
ChatGPT-4 도우미의 출력이 요구 사항을 충족하지 않거나 충분히 심층적이지 않은 경우 피드백을 제공하면 응답이 향상됩니다.
GPT-4를 사용하여 무언가를 구축할 수도 있습니다! 보조자가 필요한 정보를 정확히 제공할 수 있도록 몇 가지 힌트와 세부 정보를 제공해야 합니다. 예를 들어 "불협화음 로봇을 작성해 주세요."입니다.
시스템 부분에서 ChatGPT-4에 할당된 역할에 따라, 예를 들어 보조자가 코드 생성 작업을 수행할 것으로 예상되는 경우 AI 프로그래밍 보조자로 할당됩니다. 메시지가 표시되면 어시스턴트가 요청한 콘텐츠를 출력하는 데 도움이 됩니다.
어시스턴트가 생성한 코드 블록이 작동하는지 테스트할 수 있습니다. 오류가 발생하면 도우미에게 오류 메시지를 보내고 올바른 코드 블록을 제공하세요. 코드가 성공적으로 실행될 때까지 이 작업을 계속하고 어시스턴트를 코칭할 수 있습니다.
세금 및 고급 계산 문제와 같은 복잡한 계산을 해결하는 것은 어려울 수 있습니다. 이제 이러한 수학적 계산을 돕기 위해 ChatGPT-4를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 계산하고 싶은 세금 문제가 있는 경우 ChatGPT-4 시스템을 TaxGPT로 지정하여 해당 역할이 무엇인지 알 수 있도록 해야 합니다.
문제에 대한 맥락을 제공하면 보조자가 수학적 계산을 수행할 수 있습니다. 흥미롭게도 이 모델은 계산기에 연결되어 있지 않습니다. 인상적이죠?
사진 기능은 아직 사용할 수 없지만 개발 중입니다! 이미지를 입력하고 어시스턴트에게 이미지에 관해 질문할 수 있습니다. 현재 출력에는 시간이 좀 걸리지만 OpenAI는 모델을 최적화하여 속도를 더 빠르게 만들고 있습니다.
손으로 쓴 텍스트의 스냅샷을 찍을 수 있으며, ChatGPT는 손글씨를 읽고 텍스트로 변환할 수 있습니다. 어떤 사람들은 의사의 손글씨를 어떻게 감지할 수 있는지에 대해 농담을 하기도 했습니다. 이 부분은 이해하려는 노력이 있었고 지금도 진행 중입니다.
이미 알려진 바와 같이 ChatGPT는 2021년 9월 이후에는 아무런 지식이 없습니다. 그러나 보조자에게 물어보고 싶은 내용에 대한 프롬프트로 기사나 정보를 ChatGPT에 제공할 수 있습니다. 어시스턴트는 이를 학습 리소스로 사용하여 정확한 출력을 제공합니다.
ChatGPT에 기여하고 싶다면 피드백과 댓글을 제공하세요. Evals를 사용하면 됩니다. Evals는 OpenAI 모델 및 벤치마크의 오픈 소스 레지스트리를 평가하기 위한 프레임워크입니다.
Evals를 사용하면 평가를 생성하고 실행할 수 있습니다.
이는 모델의 기능과 OpenAI가 모델을 어떻게 개선하고 다음 단계로 끌어올릴 수 있는지 평가하고 확인하는 데 도움이 됩니다.
ChatGPT-3.5 출시 이후 ChatGPT-4에는 많은 변화와 발전이 있었습니다. 사람들이 ChatGPT-4를 사용하여 무언가를 만들 계획을 세우는 것을 보니 반갑습니다.
위 내용은 이 GPT-4 요약을 보관하세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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