Tháng 11 năm 2022 đánh dấu một cột mốc quan trọng trong lịch sử AI với việc phát hành ChatGPT. Kể từ đó, các chuyên gia AI trên toàn cầu đã đưa ra “Lời nhắc trò chuyệnGPTrao bán. Nhưng nó có ý nghĩa để mua chúng? Mặc dù việc mua gói lời nhắc làm sẵn có thể giúp bạn xem nhanh các loại câu hỏi bạn có thể hỏi, nhưng vẫn có một con đường thú vị hơn – tạo ra các lời nhắc được thiết kế riêng cho nhu cầu của bạn.
Hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng điều chỉnh một ứng dụng duy nhất bằng một lời nhắc phù hợp với tất cả; nó có thể sẽ không hoàn hảo. Đó là nơi sự kỳ diệu của ChatGPT tỏa sáng. Nó có thể diễn giải những lời nhắc cực kỳ phức tạp có thể kéo dài hàng trăm dòng hoặc thậm chí bao gồm toàn bộ tệp tài liệu. Độ phức tạp mà bạn có thể tìm hiểu gần như là vô hạn!
Bây giờ, bạn có thể thắc mắc: “Cách tốt nhất để tiếp cận vấn đề này là gì?” Câu trả lời nằm trong tay bạn. Bằng cách thiết kế lời nhắc, bạn không chỉ học cách khai thác sức mạnh của ChatGPT và các tuyệt tác AI tương tự; bạn cũng đang điều chỉnh kết quả để phù hợp với nhu cầu chính xác của mình. Bạn nắm quyền kiểm soát, định hình kết quả thay vì giải quyết một điều gì đó chung chung mà hàng trăm hoặc hàng nghìn người có thể đang sử dụng. Tạo kết quả rất giống nhau từ ChatGPT. Đừng quên ChatGPT của OpenAI-4 mô hình là mô hình ngôn ngữ mới nhất cho đến nay và số lượng tham số của nó là một con số đáng kinh ngạc 10,76 nghìn tỷ.
Tài khoản tham số của ChatGPT- là gì4
GPT-4 số tham số là 10,76 nghìn tỷ, con số hoành tráng này không chỉ là một con số; nó đại diện cho cốt lõi của những gì tạo nên GPT-4 thật ấn tượng và mạnh mẽ. GPT-3phiên bản thứ ba của Generative Pre-training Transformer, chứa 175 tỷ tham số để so sánh.
Bây giờ hãy tưởng tượng 10,76 nghìn tỷ các thông số này hoạt động đồng bộ. Đây là điều cho phép GPT-4 để hiểu các sắc thái của ngôn ngữ con người, nhận biết các mô hình phức tạp và phản ứng theo những cách thường không thể phân biệt được với con người. Đó là sức mạnh của GPT-4 để viết thơ, trả lời các câu hỏi khoa học, tạo ra những câu chuyện sáng tạo, dịch ngôn ngữ, v.v.
Viết lời nhắc ChatGPT của chuyên gia
Các bài viết khác bạn có thể quan tâm về chủ đề viết lời nhắc ChatGPT:
Tham số là gì?
‘Tham số’ trong mạng nơ-ron là một biến số mà mô hình sử dụng để tạo dự đoán. Hãy coi các thông số như các tế bào thần kinh trong não người, những thành phần nhỏ bé phối hợp với nhau để tạo ra tư duy thông minh. Trong ngữ cảnh của mô hình ngôn ngữ, các tham số này được sử dụng để hiểu và tạo ra văn bản giống con người.
Số lượng tham số khổng lồ này cũng nêu bật các nguồn lực tính toán quan trọng cần thiết để đào tạo một mô hình như vậy. Nó đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ, GPU công suất cao và mức tiêu thụ năng lượng đáng kể. Quá trình đào tạo có thể liên quan đến việc học từ hàng tỷ câu, được trích xuất từ nhiều nguồn khác nhau như sách, trang web và các văn bản khác, cho phép mô hình khái quát hóa từ thông tin này và phản hồi một loạt lời nhắc.
Các 1.76 nghìn tỷ tham số khiến GPT-4 một trong những mô hình AI tiên tiến nhất hiện có. Bằng cách tận dụng cấu trúc khổng lồ này, OpenAI đã tạo ra một công cụ tiếp tục vượt qua các ranh giới mà trí tuệ nhân tạo có thể đạt được, mang đến những cơ hội chưa từng có cho các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và cá nhân.
GPT-4 số lượng tham số so với ChatGPT-3
Cải tiến này từ phiên bản 3 phiên bản 4 cung cấp cho người dùng mức tăng gấp 10 lần so với GPT-3’s 175 tỷ thông số. Quan tâm đến phương pháp viết ChatGPT- đã được thử nghiệm-4 lời nhắc? Hãy cân nhắc khám phá phương pháp CRAFT. Nó không chỉ là một công cụ; đó là một hướng dẫn đầy cảm hứng do Lawton Solutions mang đến cho bạn. Đó có thể là động lực giúp bạn xác định lại cách tiếp cận của mình trong việc viết lời nhắc hoặc thậm chí phát triển phương pháp hiện tại của bạn thành một phương pháp mạnh mẽ hơn.
Hãy nhớ rằng, với mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI, không có giới hạn nào cả. Sự sáng tạo của bạn, kết hợp với những hiểu biết sâu sắc và kỹ thuật bạn chọn, có thể mang lại kết quả tốt nhất có thể.
Các mô hình ChatGPT được xây dựng như thế nào?
Các mô hình ChatGPT, giống như các mô hình học sâu khác, được xây dựng bằng cách sử dụng các tham số thể hiện hoạt động bên trong của mạng lưới thần kinh. Hãy cùng phân tích cách thức hoạt động của các tham số này và quá trình xây dựng một mô hình như ChatGPT:
- Lớp và nơ-ron: Mô hình ChatGPT bao gồm các lớp tế bào thần kinh hoặc nút nhân tạo. Các nơ-ron này là các hàm toán học nhận đầu vào, thực hiện một số tính toán và sau đó gửi đầu ra. Các tham số trong bối cảnh này đề cập đến trọng số và độ lệch trong các kết nối giữa các nơ-ron này.
- trọng lượng: Trọng số là các giá trị được áp dụng cho đầu vào của mỗi nơ-ron. Chúng xác định mức độ ảnh hưởng của một đầu vào nhất định đến đầu ra của nơ-ron. Đây là những tham số chính mà mô hình học được thông qua đào tạo.
- thành kiến: Độ lệch là các tham số bổ sung cho phép mô hình dịch chuyển hàm kích hoạt sang trái hoặc phải, giúp mô hình đưa ra các phép tính gần đúng tốt hơn.
- Đào tạo: Trong quá trình đào tạo, mô hình được cung cấp một lượng lớn dữ liệu (ví dụ: văn bản) và đưa ra dự đoán dựa trên trọng số và độ lệch hiện tại của nó. Những dự đoán này được so sánh với kết quả đầu ra mong muốn thực tế và sự khác biệt được tính toán bằng hàm mất mát.
- Lan truyền ngược: Bằng cách sử dụng sai số hoặc sai số này, một quy trình được gọi là lan truyền ngược được sử dụng để điều chỉnh trọng số và độ lệch theo hướng làm giảm sai số. Quá trình này được lặp lại nhiều lần với nhiều ví dụ, dần dần mài giũa các tham số thành giá trị cho phép mô hình đưa ra dự đoán chính xác.
- Kiến trúc mô hình: Các mô hình ChatGPT đặc biệt sử dụng kiến trúc máy biến áp, có cơ chế chú ý để cho phép mô hình xem xét các phần khác của đầu vào khi đưa ra dự đoán về một phần cụ thể. Điều này cho phép hiểu rõ hơn về bối cảnh và các mối quan hệ trong văn bản.
- Tỉ lệ: Với các mô hình như GPT-3 có 175 tỷ tham số, quy mô tuyệt đối của các mô hình này cho phép chúng nắm bắt được các mẫu ngôn ngữ cực kỳ phức tạp. Số lượng tham số lớn này có nghĩa là mô hình có khả năng học hỏi rất lớn từ lượng dữ liệu văn bản khổng lồ mà nó được đào tạo.
- Tinh chỉnh: Sau khi đào tạo chung, các mô hình có thể được tinh chỉnh với dữ liệu cụ thể để thích ứng với các nhiệm vụ hoặc phong cách ngôn ngữ cụ thể. Một lần nữa, quá trình này liên quan đến việc điều chỉnh các tham số nhưng theo cách có mục tiêu hơn.
Tóm lại, các tham số trong mô hình ChatGPT là Các thành phần cơ bản thể hiện kiến thức và chức năng của mô hình. Thông qua đào tạo chuyên sâu về các bộ dữ liệu đa dạng và quy mô lớn, các tham số này được điều chỉnh để cho phép mô hình tạo ra văn bản giống con người và hiểu được các tác vụ ngôn ngữ khác nhau. Chính sự kết hợp giữa thiết kế kiến trúc, quy mô tham số và kỹ thuật huấn luyện phức tạp đã làm cho những mô hình này trở nên mạnh mẽ và linh hoạt.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
