В качестве языковой модели ChatGPT считается одним из самых продвинутых и мощных чат-ботов, доступных в настоящее время. В этой статье мы обсудим, на что способен ChatGPT, как он работает и чем он отличается от других чат-ботов, чтобы помочь вам лучше понять его.
Что может ChatGPT?
В качестве языковой модели ChatGPT может понимать и генерировать текст. Он может выполнять широкий спектр задач, таких как:
- Отвечая на вопросы: понимать и отвечать на широкий спектр вопросов по различным темам.
- Генерация текста: генерируйте текст на заданную тему, например, напишите историю или напишите электронное письмо.
- Завершение текста: завершите данную подсказку или предложение, например, закончите рассказ или напишите ответ на электронное письмо.
- Языковой перевод: перевод текста с одного языка на другой.
- Суммирование текста: резюмируйте большой документ по его ключевым моментам.
- Анализ настроений: понять и классифицировать настроение данного текста как положительное, отрицательное или нейтральное.
Как работает ChatGPT?
Архитектура преобразователя используется в моделях GPT (Generative Pre-trained Transformer), типе языковой модели, разработанной OpenAI.
Трансформатор представляет собой архитектуру нейронной сети, которая была представлена в статье 2017 года «Внимание — это все, что вам нужно» исследователями Google Brain, в частности Ашишем Васвани, Ноамом Шазиром, Ники Пармар, Якобом Ушкорейтом, Ллионом Джонсом, Эйданом Н. Гомес, Лукаш Кайзер и Илья Полосухин. Он был разработан для обработки последовательного характера языковых данных.
Архитектура преобразователя состоит из кодера и декодера, которые состоят из нескольких уровней многоуровневого самоконтроля и уровней прямой связи. Кодер принимает входной текст и обрабатывает его, а декодер генерирует выходной текст. Слои самоконтроля с несколькими головками отвечают за анализ входного текста и определение того, какие части текста наиболее важны для создания выходных данных. Уровни прямой связи затем обрабатывают информацию от слоев внутреннего внимания, чтобы сгенерировать выходной текст.
В моделях GPT преобразователь используется для предварительной подготовки модели на большом наборе текстовых данных. Затем предварительно обученная модель настраивается на меньшем наборе данных для конкретной задачи, такой как ответы на вопросы или составление текста. Способность преобразователя понимать контекст и генерировать текст позволяет модели GPT генерировать человеческие ответы на подсказки и вопросы, что делает ее подходящей для использования в приложениях чат-ботов.
GPT-3, последняя версия GPT и версия GPT, на которой был основан ChatGPT, использует архитектуру преобразователя со 175 миллиардами параметров, что является значительным увеличением по сравнению с предыдущими версиями GPT (в GPT-1 было 1,5 миллиарда параметров). и GPT-2 имел 1,2 миллиарда параметров соответственно), что позволяло генерировать текст, более похожий на человеческий, и выполнять более сложные задачи. Обучение GPT-3 заняло несколько недель на кластере мощных графических процессоров. Он установил новый стандарт в области обработки естественного языка (NLP) благодаря высокому уровню производительности и способности понимать и генерировать человекоподобный текст.
ChapGPT против Alexa
Amazon Alexa — это виртуальный помощник, разработанный Amazon, который использует технологии обработки естественного языка (NLP) и распознавания речи для ответа на голосовые команды и выполнения широкого круга задач, таких как воспроизведение музыки, предоставление информации, управление устройствами умного дома и многое другое. .
Архитектура Alexa основана на сочетании нескольких технологий и методов, в том числе:
- Автоматическое распознавание речи (ASR): эта технология используется для преобразования устного ввода в текст, чтобы система могла понять команду пользователя.
- Понимание естественного языка (NLU): эта технология используется для анализа и понимания значения ввода пользователя, чтобы система могла определить соответствующие действия.
- Генерация естественного языка (NLG): эта технология используется для создания естественно звучащих ответов на вводимые пользователем данные.
- График знаний: это база данных информации, которая используется для предоставления ответов на вопросы пользователей.
- Управление диалогом: эта технология используется для управления потоком диалога между пользователем и системой, чтобы система могла соответствующим образом реагировать на ввод пользователя.
- Машинное обучение: Amazon Alexa использует методы машинного обучения, такие как глубокое обучение, для повышения производительности системы с течением времени за счет обучения на основе взаимодействия с пользователем.
В дополнение к этим технологиям архитектура Alexa также включает облачный сервис под названием Alexa Voice Service (AVS), который позволяет разработчикам добавлять голосовые возможности Alexa на свои устройства, а также комплект для разработки программного обеспечения (SDK) на стороне устройства, называемый Alexa Skills Kit (ASK), который позволяет разработчикам создавать собственные навыки для Alexa.
В целом, архитектура Amazon Alexa представляет собой сложную и изощренную систему, которая сочетает в себе несколько различных технологий и методов, чтобы обеспечить беспрепятственное и естественное голосовое взаимодействие для пользователей.
Между ChatGPT и Amazon Alexa есть несколько ключевых различий:
- Назначение: Amazon Alexa — виртуальный помощник, предназначенный для голосового взаимодействия, а ChatGPT — языковая модель, предназначенная для текстового взаимодействия. Amazon Alexa предназначен для использования с такими устройствами, как динамик Echo, чтобы обеспечить возможность без помощи рук управлять интеллектуальными устройствами, получать доступ к информации и выполнять широкий спектр задач, в то время как ChatGPT предназначен для использования в качестве языковой модели для генерации текста. , отвечать на вопросы и выполнять другие задачи на естественном языке.
- Ввод и вывод. Основным вводом Amazon Alexa является речь, а основным выводом — также речь. Напротив, для ChatGPT основным вводом является текст, а основным выводом также является текст.
- Возможности: Amazon Alexa имеет определенный набор возможностей, таких как управление устройствами «умный дом», предоставление информации, воспроизведение музыки и многое другое. Хотя ChatGPT может генерировать текст, отвечать на вопросы и выполнять другие задачи на естественном языке, у него нет возможности управлять устройствами или получать доступ к определенной информации.
- Персонализация: Amazon Alexa может учиться на взаимодействиях с пользователями и может со временем персонализироваться, при этом ограничение знаний ChatGPT фиксировано, и у него нет возможности учиться на взаимодействиях с пользователями.
- Доступность: доступ к Amazon Alexa в основном осуществляется с помощью голосовых команд, отдаваемых определенному устройству, например динамику Echo, в то время как доступ к ChatGPT можно получить программно через API или через интерфейс командной строки.
В целом, хотя и Amazon Alexa, и ChatGPT основаны на технологиях обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML), они предназначены для разных целей и имеют разные возможности, входы, выходы и доступность.
Другие популярные чат-боты?
Существует множество чат-ботов, которые были разработаны для различных целей и используются в разных отраслях. Некоторые из самых популярных чат-ботов включают в себя:
- Mitsuku (теперь называется Kuki): чат-бот, предназначенный для имитации человеческого разговора и считается одним из самых продвинутых чат-ботов с точки зрения его способности понимать и реагировать на естественный язык.
- Xiaoice: чат-бот, разработанный Microsoft, он популярен в Китае и других азиатских странах и способен обрабатывать естественный язык, преобразовывать текст в речь и распознавать голос.
- Zo: чат-бот, разработанный Microsoft, призван быть более похожим на человека чат-ботом, с более сложной личностью и способностью понимать и реагировать на более сложные входные данные.
- Replika: чат-бот, предназначенный для обучения и имитации личности пользователя, Replika предназначен для использования в качестве компаньона.
- Google Assistant: чат-бот, разработанный Google. Он способен обрабатывать естественный язык, преобразовывать текст в речь и распознавать голос и доступен на широком спектре устройств, включая смартфоны и умные колонки.
- Apple Siri: виртуальный помощник, разработанный Apple, способный обрабатывать естественный язык, преобразовывать текст в речь и распознавать голос и доступен на устройствах Apple, таких как iPhone, iPad и Mac».
- WIT.ai: платформа обработки естественного языка, которая позволяет разработчикам создавать чат-ботов и виртуальных помощников.
- Botkit: платформа с открытым исходным кодом, позволяющая разработчикам создавать чат-ботов и другие диалоговые приложения.
- Dialogflow: платформа обработки естественного языка, которая позволяет разработчикам создавать чат-ботов и виртуальных помощников.
- Tars: платформа для создания чат-ботов, которая позволяет разработчикам создавать чат-ботов для различных вариантов использования, таких как обслуживание клиентов, электронная коммерция и многое другое.
- Meya: платформа для создания чат-ботов, которая позволяет разработчикам создавать чат-ботов для различных вариантов использования, таких как обслуживание клиентов, электронная коммерция и многое другое.
- IBM Watson Assistant: платформа для создания чат-ботов, которая позволяет разработчикам создавать чат-ботов для различных вариантов использования, таких как обслуживание клиентов, электронная коммерция и т. д.
- SAP Conversational AI: платформа для создания чат-ботов, которая позволяет разработчикам создавать чат-ботов для различных вариантов использования, таких как обслуживание клиентов, электронная коммерция и т. д.
- ManyChat: платформа для создания чат-ботов, которая позволяет предприятиям создавать чат-ботов для использования в приложении Facebook Messenger, которое имеет большую базу пользователей.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .
Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.
