системами или управляться одной системой, является одним из наиболее фундаментальных процессов ИИ. Помимо взаимодействия человека и машины ИИ также играет важную роль в творчестве.
Этот текст был написан простой моделью GPT-2 (2019 года выпуска). У более современной модели, GPT-3, результаты получаются намного лучше. Следующий текст был создан при помощи самых популярных (нулевая температура) слов с использованием того же самого промпта, но с помощью новой модели – GPT-3:
Самое лучшее в ИИ – это его способность автоматизировать процессы и принимать решения быстро и точно. ИИ можно использовать для автоматизации повседневных задач вроде ввода данных или для принятия сложных решений, таких как прогнозирование поведения клиентов или анализ больших наборов данных. ИИ также можно использовать для улучшения обслуживания клиентов, поскольку он позволяет быстро и точно реагировать на запросы клиентов. ИИ также можно использовать для повышения точности медицинских диагнозов и автоматизации процесса открытия новых лекарств.
А вот пример, созданный при температуре 0,8:
Самое лучшее в ИИ – это его способность учиться и развиваться с течением времени, что позволяет ему постоянно улучшать свою производительность и быть более эффективным в выполнении задач. ИИ может использоваться для автоматизации повседневных задач, позволяя людям сосредоточиться на более важных вещах. ИИ также можно использовать для принятия решений и предоставления информации, которую в противном случае людям было бы невозможно понять.
Откуда берутся эти вероятности?
Итак, ChatGPT всегда выбирает следующее слово, основываясь на вероятностях. Но откуда берутся эти вероятности? Давайте начнем с более простой задачи. Рассмотрим создание текста на английском языке по одной букве (а не по слову) за раз. Как мы можем определить вероятность для каждой буквы?
Самое простое, что мы могли бы сделать, – это взять образец английского текста и подсчитать, как часто в нем встречается каждая буква. Например, так подсчитываются буквы в статье о кошках (англ. cats) в «Википедии»:
In[]:= LetterCounts[WikipediaData["cats"]]
Out[]= <|e → 4279, a → 3442, t → 3397, i → 2739, s → 2615, n → 2463, o → 2426, r → 2147, h → 1613, l → 1552, c → 1405, d → 1331, m → 989, u → 916, f → 760, g → 745, p → 651, y → 591, b → 511, w → 509, v → 395, k → 212, T → 114, x → 85, A → 81, I → 68, S → 55, F → 42, z → 38, F → 36…|>
А это в статье о собаках (англ. dogs):
In[]:= LetterCounts[WikipediaData["dogs"]]
Out[]= <|e → 3911, a → 2741, o → 2608, i → 2562, t → 2528, s → 2406, n → 2340, r → 1866, d → 1584, h → 1463, l → 1355, c → 1083, g → 929, m → 859, u → 782, f → 662, p → 636, y → 500, b → 462, w → 409, v → 406, k → 151, T → 90, C → 85, I → 80, A → 74, x → 71, S → 65…|>
Результаты похожи, но не идентичны (буква о, без сомнения, чаще встречается в статье о собаках, потому что, в конце концов, она присутствует в самом слове dog). Тем не менее, если мы возьмем достаточно большую выборку текстов на английском языке, то можем ожидать, что в итоге получим достаточно схожие результаты:
In[]:= [
Out[]= {e → 12,7 %, t → 9,06 %, a →
