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機(jī)器更理解人意圖后，在人機(jī)交互肯定顛覆影響

一個好的技術(shù)是會對組織結(jié)構(gòu)和社會產(chǎn)生重大變化，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)把人類信息數(shù)據(jù)部分的上傳留在網(wǎng)絡(luò)，人類得以更好回顧歷史，參考?xì)v史；而chatgpt的出現(xiàn)時對全網(wǎng)信息的學(xué)習(xí)整理，對數(shù)據(jù)做了更近一層的理解，梳理總結(jié)出更優(yōu)秀的人類思維范例，更合理的為你組織信息，引導(dǎo)你的創(chuàng)造性；把人類的知識由靜態(tài)的數(shù)據(jù)和簡單的堆疊在一起的數(shù)據(jù)，變成活潑可用可以增強豐富人類的智慧和知識。只要利用好一定會對人類文明產(chǎn)生更大幫助。

1.辦公軟件，其實就是人做了事到機(jī)器翻譯，數(shù)據(jù)錄入后人話交流可以機(jī)器理解翻譯，后續(xù)工作機(jī)器執(zhí)行產(chǎn)出報表結(jié)論，RPA會更進(jìn)一步智能化

2.PS、AI、3D修改模型（簡單的重復(fù)控制，沒有太強創(chuàng)造性工作），畫圖也是一樣人控制ps頁面參數(shù)，后續(xù)可能人描述任務(wù)，機(jī)器直接翻譯直接控制參數(shù)做修改

3.工控交互界面

4.人機(jī)交互小助手

5.適老化電器智能設(shè)備

任何 transformer 變體、任何數(shù)據(jù)集都通用。

在一塊消費級 GPU 上只用一天時間訓(xùn)練，可以得到什么樣的 BERT 模型？

最近一段時間，語言模型再次帶火了 AI 領(lǐng)域。預(yù)訓(xùn)練語言模型的無監(jiān)督訓(xùn)練屬性使其可以在海量樣本基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練，并獲得大量語義語法知識，不論分類還是問答，似乎沒有 AI 解決不了的問題。

然而，大模型既帶來了技術(shù)突破，也對算力提出了無窮無盡的需求。

最近，來自馬里蘭大學(xué)的 Jonas Geiping、Tom Goldstein 討論了所有關(guān)于擴(kuò)大計算規(guī)模的研究，深入探討了縮小計算規(guī)模的改進(jìn)方向。他們的研究引發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的關(guān)注。

在新研究中，作者對于單塊消費級 GPU（RTX 2080Ti）能訓(xùn)練出什么樣的語言模型進(jìn)行了討論，并獲得了令人興奮的結(jié)果。讓我們看看它是如何實現(xiàn)的：

模型規(guī)模的擴(kuò)展

在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，基于 Transformer 架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)成為主流，并帶來諸多突破性進(jìn)展。很大程度上，這些模型性能強大的原因是它們的規(guī)模很大。隨著模型參數(shù)量和數(shù)據(jù)量的增長，模型的性能會不斷提高。因此，NLP 領(lǐng)域內(nèi)掀起了一場增大模型規(guī)模的競賽。

然而，很少有研究人員或從業(yè)者認(rèn)為他們有能力訓(xùn)練大型語言模型（LLM），通常只有行業(yè)內(nèi)的科技巨頭擁有訓(xùn)練 LLM 的資源。

ChatGPT有哪些改進(jìn)？

ChatGPT之所以有如此強烈的反響，很大程度上是因為其在語言能力上的顯著提升。ChatGPT相比于其他聊天機(jī)器人，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

對于用戶實際意圖的理解有明顯提升。對于使用過類似聊天機(jī)器人或者自動客服的同學(xué)，應(yīng)該經(jīng)常會遇到機(jī)器人兜圈子甚至答非所問的情況，用戶體驗感較差。ChatGPT在該方面有了顯著提升，具有更加良好的用戶體驗。具有非常強的上下文銜接能力。對于我們用戶而言，用戶不僅可以問一個問題，而且可以通過不斷追加提問的方式，讓其不斷改進(jìn)回答內(nèi)容，最終達(dá)到用戶期待的理想效果。更強的對知識和邏輯的理解能力。當(dāng)遇到某個問題，其不僅給出一個完整的回答，并且對追加細(xì)節(jié)也可以很好的解答。

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