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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(gè)好的技術(shù)是會(huì)對(duì)組織結(jié)構(gòu)和社會(huì)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(shí)對(duì)全網(wǎng)信息的學(xué)習(xí)整理，對(duì)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(shí)由靜態(tài)的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的堆疊在一起的數(shù)據(jù)，變成活潑可用可以增強(qiáng)豐富人類的智慧和知識(shí)。只要利用好一定會(huì)對(duì)人類文明產(chǎn)生更大幫助。

1.辦公軟件，其實(shí)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(bào)表結(jié)論，RPA會(huì)更進(jìn)一步智能化

2.PS、AI、3D修改模型（簡(jiǎn)單的重復(fù)控制，沒(méi)有太強(qiáng)創(chuàng)造性工作），畫(huà)圖也是一樣人控制ps頁(yè)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(fèi)級(jí) GPU 上只用一天時(shí)間訓(xùn)練，可以得到什么樣的 BERT 模型？

最近一段時(shí)間，語(yǔ)言模型再次帶火了 AI 領(lǐng)域。預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的無(wú)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(yǔ)義語(yǔ)法知識(shí)，不論分類還是問(wèn)答，似乎沒(méi)有 AI 解決不了的問(wèn)題。

然而，大模型既帶來(lái)了技術(shù)突破，也對(duì)算力提出了無(wú)窮無(wú)盡的需求。

最近，來(lái)自馬里蘭大學(xué)的 Jonas Geiping、Tom Goldstein 討論了所有關(guān)于擴(kuò)大計(jì)算規(guī)模的研究，深入探討了縮小計(jì)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(duì)于單塊消費(fèi)級(jí) GPU（RTX 2080Ti）能訓(xùn)練出什么樣的語(yǔ)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(shí)現(xiàn)的：

模型規(guī)模的擴(kuò)展

在自然語(yǔ)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(lái)諸多突破性進(jìn)展。很大程度上，這些模型性能強(qiáng)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(zhǎng)，模型的性能會(huì)不斷提高。因此，NLP 領(lǐng)域內(nèi)掀起了一場(chǎng)增大模型規(guī)模的競(jìng)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(yǔ)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(qiáng)烈的反響，很大程度上是因?yàn)槠湓谡Z(yǔ)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(gè)方面：

對(duì)于用戶實(shí)際意圖的理解有明顯提升。對(duì)于使用過(guò)類似聊天機(jī)器人或者自動(dòng)客服的同學(xué)，應(yīng)該經(jīng)常會(huì)遇到機(jī)器人兜圈子甚至答非所問(wèn)的情況，用戶體驗(yàn)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(yàn)。具有非常強(qiáng)的上下文銜接能力。對(duì)于我們用戶而言，用戶不僅可以問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，而且可以通過(guò)不斷追加提問(wèn)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(qiáng)的對(duì)知識(shí)和邏輯的理解能力。當(dāng)遇到某個(gè)問(wèn)題，其不僅給出一個(gè)完整的回答，并且對(duì)追加細(xì)節(jié)也可以很好的解答。

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