ChatGPT的对话体验很出⾊,特别是在处理复杂的多轮对话时,依然⾃然、流畅、让⼈难以分辨它是否是⼈类
⽣成的。这得益于它使⽤了海量的数据和深度学习模型来模拟⼈类的语⾔习惯和语⾔交流⽅式。
然⽽,与任何⾃然语⾔处理模型⼀样,ChatGPT并不是完美的,它仍然存在⼀些问题。例如,它有时可能会⽣
成不连贯的语句,或者回答不准确的问题。这可能是因为模型在训练数据中没有遇到过相似的情况,或者因为
模型存在⼀些偏⻅或错误。此外,它也可能会⽣成⼀些不恰当的内容,这可能会导致⼀些敏感性问题。
总的来说,ChatGPT的对话体验⾮常出⾊,但需要注意的是,它并不是完美的,使⽤时需要谨慎。
OpenAI⼀路⾛下来的关键技术:
- GPT-1是第⼀次使⽤预训练⽅法来实现⾼效语⾔理解的训练;
- GPT-2主要采⽤了迁移学习技术,能在多种任务中⾼效应⽤预训练信息,并进⼀步提⾼语⾔理解能⼒;
- DALL·E是⾛到另外⼀个模态;
- GPT-3主要注重泛化能⼒,few-shot(⼩样本)的泛化;
- GPT-3.5 instruction following(指令遵循)和tuning(微调)是最⼤突破;
- GPT-4 已经开始实现⼯程化。
- 2023年3⽉的Plugin是⽣态化。