Приложения «ChatGPT»: где его можно использовать и что мы можем решить с помощью ChatGPT
308 432
Ключевые слова:
ChatGPT, обработка естественного языка, NLP, языковая модель на основе трансформатора, разговорный ИИ, чат-боты, виртуальные помощники, системы ответов на вопросы, автоматическое письмо, языковой перевод, ответственный ИИ, этичный ИИ.Аннотация
ChatGPT – это языковая модель на основе трансформатора, разработанная OpenAI, которая широко использовалась в задачах обработки естественного языка (NLP). Однако его наиболее значительное применение лежит в области разговорного искусственного интеллекта. В этой статье рассматриваются различные приложения ChatGPT и где его можно использовать, включая чат-ботов, виртуальных помощников, системы ответов на вопросы, автоматическое письмо и языковой перевод.
В этой научной статье представлен всесторонний обзор различных приложений ChatGPT, языковой модели на основе трансформатора, разработанной OpenAI. В статье обсуждается потенциальное использование ChatGPT в различных областях обработки естественного языка, включая чат-ботов, виртуальных помощников, системы ответов на вопросы, автоматизированное письмо и языковой перевод. В статье представлены доказательства того, как ChatGPT может повысить производительность этих систем, и дается представление о потенциальных преимуществах использования ChatGPT в этих областях. В статье также подчеркивается важность ответственного и этичного использования инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT. В целом, эта статья является ценным ресурсом для исследователей и практиков, заинтересованных в применении ChatGPT и его потенциальном воздействии на общество.
Библиографические ссылки
REFERENCES
Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans and Ilya Sutskever. San Francisco. 2018, «Improving Language Understanding by Generative Pre-Training». P.6–8
Tom Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder. Califronia. 2020, «Language Models are Few-Shot Learners». P.7–8
Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley. San Francisco. 2020, DialoGPT: «Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation». P.5-7
Tom Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder. San Francisco. 2020, “GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners». P.5–8
Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts. New York. 2019 «Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer». P.4–5
John Paul Mueller, Luca Massaron. New Jersey. 2021, Artificial Intelligence for Dummies (For Dummies (Computer/Tech)) 2nd Edition. P.120–122
John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy. Boston. 2020, Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics, second edition: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies 2nd Edition. P.30–32
Max Tegmark. New York City. 2017, Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. P.60–81
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Boston. 2016, Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series). P.50–53
Charu C. Aggarwal. Neural Networks and Deep Learning. New York City. 2018, P.45–46
James Stone. Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning. San Francisco. 2020, P. 151–152
Stuart Russell. Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. New York City. 2019, P.122–123
