«ChatGPT» қосымшалары: оны қайда қолдануға болады және ChatGPT көмегімен не шеше аламыз
308 432
Кілт сөздер:
ChatGPT, табиғи тілді өңдеу, NLP, трансформаторға негізделген тіл моделі, ауызекі AI, чатботтар, виртуалды көмекшілер, сұрақтарға жауап беру жүйелері, автоматты жазу, тілдік аударма, жауапты AI, этикалық AI.Аңдатпа
ChatGPT-OpenAI әзірлеген трансформаторға негізделген тілдік модель, ол табиғи тілді өңдеу (NLP) тапсырмаларында кеңінен қолданылған. Дегенмен, оның ең маңызды қолданылуы ауызекі жасанды интеллект саласында жатыр. Бұл мақалада ChatGPT-тің әртүрлі қосымшалары және оны қайда қолдануға болатындығы, соның ішінде чатботтар, виртуалды көмекшілер, сұрақтарға жауап беру жүйелері, автоматты жазу және тілдік аударма қарастырылады.
Бұл ғылыми мақалада OpenAI әзірлеген трансформаторға негізделген тілдік модель ChatGPT-тің әртүрлі қосымшаларына жан-жақты шолу берілген. Мақалада ChatGPT-тің табиғи тілді өңдеудің әртүрлі салаларында, соның ішінде чатботтар, виртуалды көмекшілер, сұрақтарға жауап беру жүйелері, Автоматтандырылған жазу және тілдік аудармада қолданылуы талқыланады. Мақалада ChatGPT осы жүйелердің өнімділігін қалай арттыра алатыны туралы дәлелдер келтірілген және осы салаларда ChatGPT пайдаланудың ықтимал артықшылықтары туралы түсінік берілген. Мақалада сонымен қатар ChatGPT сияқты жасанды интеллект құралдарын жауапкершілікпен және этикалық қолданудың маңыздылығы көрсетілген. Тұтастай алғанда, бұл мақала chatgpt қолдануға және оның қоғамға ықтимал әсеріне қызығушылық танытатын зерттеушілер мен тәжірибешілер үшін құнды ресурс болып табылады.
Әдебиеттер тізімі
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
