Wie lernen Sie, auf künstliche Intelligenz zu reagieren?
Eine künstliche Intelligenz (IA), speziell die großen Sprachmodelle wie GPT-3, GPT-3.5 und GPT-4, lernen, Fragen zu beantworten und Text durch einen Prozess zu generieren, der als überwachtes Training bezeichnet wird. Dann erkläre ich Ihnen auf allgemeine Weise, wie dieser Prozess funktioniert und wie diese Modelle Voreingenommenheiten in ihren Antworten haben können. **Training und Wortvorhersage** Große Sprachmodelle, wie GPT-3, GPT-3.5 und GPT-4, basieren auf einer Architektur namens Transformer. Diese Modelle sind in einer massiven Reihe von Textdaten ausgebildet, die Informationen aus Büchern, Artikeln, Webseiten und anderen Inhalten in verschiedenen Sprachen enthalten können. Während des Trainings lernt das Modell, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen, basierend auf dem Kontext der oben genannten Wörter. Das Modell passt seine internen Parameter an, um Fehler in seinen Vorhersagen zu minimieren. Da das Modell immer mehr Trainingsdaten verarbeitet, kann es seine Fähigkeit verbessern, kohärenten und relevanten Text zu erzeugen. **Sesges and Limits** Da Sprachmodelle in Texten aus verschiedenen Quellen trainiert werden können, können sie Sprachinformationen in diesen Texten erwerben. Diese können Absicht sein und ohne.