智能聊天微调微调bert

chargpt是什么

Chargpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。

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通俗一点说就是一个聊天机器人。它是GPT-3模型的变体，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应，具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题，而且通常会得到有用的答案。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。

以ChatGPT为例，该模型在大量文本对话数据集上进行训练，并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。

Chatgpt的特别功能：ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。ChatGPT可以进行微调，以回答特定类型的问题，例如与特定领域或主题相关的问题。ChatGPT可以用于创建与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身。ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应。

Chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型，OpenAI是一个研发机构，于2015年由硅谷投资者山姆·阿尔特曼和亿万富翁埃隆·马斯克作为非营利机构成立，并吸引了包括风险资本家皮特·蒂尔在内的其他几个人的投资。2019年该集团创建了一个相关的营利性实体，以接纳外部投资。

chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。

2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。

2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。

chatGPT的规范使用

2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。

但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。

caht gpt全称：Chat Generative Pre-trained Transformer

1. chatGPT介绍

chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。

ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。

如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。

在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。

ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，

其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月发布后，OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后，用户数量达到1亿。

2. chatGPT如何训练数据

ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果，从而获得更为逼真的结果。

在监督学习的情况下，模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中，人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。

这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。

这种策略优化算法比信任域策略优化（trust region policy optimization）算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。

此外，OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据，这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票；在投赞成票或反对票时，他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。

ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，如BBS和Python编程语言。

关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练，由于深度学习模型不懂编程，与所有其他基于深度学习的语言模型一样，只是在获取代码片段之间的统计相关性。

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