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语言发生器

Lead Image©grumpybox / Adobe Stock

OpenAI的新机器学习语言生成器GPT-3目前是互联网上的宠儿。人工智能从互联网的各个角落汲取了大量的英语经典知识,它可以生成一篇文章,有时读起来和任何人类写的一样好。

这是一个普遍的与语言一起玩的全面步骤,也许是一个提示机器学习很快就会以书面形式承担强大的角色,就像那些它的假设那样药物机器人

GPT-3是迄今为止最强大的语言生成器麻省理工学院的技术评论。在任何神经网络里黑盒子是参数,训练的护栏:GPT-2,去年发布,有15亿个参数;相比之下,GPT-3有1750亿——这是一个很难理解的数字。

吮吸这个数据集,卡律布迪斯-like进入它的maw,GPT-3现在可以吐出来,基于所有它的“读取”,无论何种语言应遵循给定的提示。

风格和缺点

GPT-3使用其庞大的数据集来应用数学预测,以及什么单词,以及顺序,最佳地完成给定的提示。尽管幽灵般的优质Ai写作似乎始终包含一些结果,但一些结果令人印象深刻。

如果给你一个科幻题材的提示,比如乔治·奥威尔(George Orwell)的开场白1984年, 来自监护人亚历克斯赫恩 - 它将返回一个适当的科幻结果。

“这是4月是一个漂亮的寒冷的日子,时钟突击着十三,”Orwell开始了。

“当时我坐在车里,正要去西雅图找一份新工作。我输入了汽油,输入了钥匙,然后让它运转起来,”语言生成器继续说道。“我只是在想象那一天会是什么样子。一百年后。2045年,我在中国农村贫困地区的一所学校当老师。我从中国历史和科学史开始学习。”

这是一个头发脱节,但整体来看,它确实感觉是一个特别有前途的新生comp作业。

玩GPT-3促成了某些作家风格的诗歌和散文,作曲和创建代码。这是偶数写了一篇文章。(记者为了保住工作而与人工智能作战)

小疑问,Twitter笼子正在嘎嘎作响。

然而,GPT-3并不是一个完美的模仿者,也不是一种人工通用智能。Kevin Letter's图灵测试GPT-3揭示了一些缺点。

语言生成器几乎没有问题预测琐事风格的问题的答案;它知道谁赢得了1995年的世界系列,一只长颈鹿有多少眼睛,以及美国的人类预期寿命。

它证明也很擅长回答常识问题,了解大象比鼠标重,并且流行音乐比纸夹更重。但是,给它一个提示有点奇怪 - 缺陷问道,铅笔比烤面包机更重?- 你可以绊倒它。

(GPT-3的回应:铅笔较重。这可能是因为比较铅笔和烤面包机的文献可能很漂亮......光。)

GPT-3使用其庞大的数据集来应用数学预测,以便最佳地完成给定提示的单词。

有趣的是,它不会承认这是错误的,如果它是荒谬的,它不会呼唤你的问题。当被问到如何拍摄翻译时,它回答“用截止”(呃,DUH.)。

但即使是Openai的创始人,Sam Altman,试图脾气暴躁。

“GPT-3炒作太多了,”他在推特上写道。“令人印象深刻(谢谢你的赞扬),但它仍然有严重的缺点,有时会犯很愚蠢的错误。”人工智能将改变世界,但GPT-3只是早期的一瞥。我们还有很多问题要解决。”

尽管如此,GPT-3不是人为的一般情报 - 甚至是聪明,喜欢的哲学意义("音乐是数学的最高形式"是一种幼稚的、片面的见解,GPT-3)——这并不意味着它像聊天机器人玩具一样简单。

从小说到音乐,从诗歌到技术信息,从新闻到编码,GPT-3具有不同程度的写作能力,可以被证明是一个强大的工具。任何需要书面文字的任务都可以通过高质量的语言生成器来扩充——甚至自动化。

而GPT-3可能只是lede。

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