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脚本之家
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机器更理解人意图后，在人机交互肯定颠覆影响
一个好的技术是会对组织结构和社会产生重大变化，互联网的出现把人类信息数据部分的上传留在网络，人类得以更好回顾历史，参考历史；而chatgpt的出现时对全网信息的学习整理，对数据做了更近一层的理解，梳理总结出更优秀的人类思维范例，更合理的为你组织信息，引导你的创造性；把人类的知识由静态的数据和简单的堆叠在一起的数据，变成活泼可用可以增强丰富人类的智慧和知识。只要利用好一定会对人类文明产生更大帮助。
1.办公软件，其实就是人做了事到机器翻译，数据录入后人话交流可以机器理解翻译，后续工作机器执行产出报表结论，RPA会更进一步智能化
2.PS、AI、3D修改模型（简单的重复控制，没有太强创造性工作），画图也是一样人控制ps页面参数，后续可能人描述任务，机器直接翻译直接控制参数做修改
3.工控交互界面
4.人机交互小助手
5.适老化电器智能设备
任何 transformer 变体、任何数据集都通用。
在一块消费级 GPU 上只用一天时间训练，可以得到什么样的 BERT 模型？
最近一段时间，语言模型再次带火了 AI 领域。预训练语言模型的无监督训练属性使其可以在海量样本基础上进行训练，并获得大量语义语法知识，不论分类还是问答，似乎没有 AI 解决不了的问题。
然而，大模型既带来了技术突破，也对算力提出了无穷无尽的需求。
最近，来自马里兰大学的 Jonas Geiping、Tom Goldstein 讨论了所有关于扩大计算规模的研究，深入探讨了缩小计算规模的改进方向。他们的研究引发了机器学习社区的关注。
在新研究中，作者对于单块消费级 GPU（RTX 2080Ti）能训练出什么样的语言模型进行了讨论，并获得了令人兴奋的结果。让我们看看它是如何实现的：
模型规模的扩展
在自然语言处理（NLP）领域，基于 Transformer 架构的预训练模型已经成为主流，并带来诸多突破性进展。很大程度上，这些模型性能强大的原因是它们的规模很大。随着模型参数量和数据量的增长，模型的性能会不断提高。因此，NLP 领域内掀起了一场增大模型规模的竞赛。
然而，很少有研究人员或从业者认为他们有能力训练大型语言模型（LLM），通常只有行业内的科技巨头拥有训练 LLM 的资源。
ChatGPT有哪些改进？
ChatGPT之所以有如此强烈的反响，很大程度上是因为其在语言能力上的显著提升。ChatGPT相比于其他聊天机器人，主要表现在以下几个方面：
对于用户实际意图的理解有明显提升。对于使用过类似聊天机器人或者自动客服的同学，应该经常会遇到机器人兜圈子甚至答非所问的情况，用户体验感较差。ChatGPT在该方面有了显著提升，具有更加良好的用户体验。具有非常强的上下文衔接能力。对于我们用户而言，用户不仅可以问一个问题，而且可以通过不断追加提问的方式，让其不断改进回答内容，最终达到用户期待的理想效果。更强的对知识和逻辑的理解能力。当遇到某个问题，其不仅给出一个完整的回答，并且对追加细节也可以很好的解答。