beepcap on Twitter: "この話についてBingとちょっと会話してみたら以下のような推測をしてくれた。 ・命令口調で会話する相手は部下や生徒なので知識に乏しい ・敬語で話変える相手は上司や先生など目上の人なので知識豊富。 ・(AIは)敬語で話しかけられると… https://t.co/hLpQZwWxHH"この話についてBingとちょっと会話してみたら以下のような推測をしてくれた。 ・命令口調で会話する相手は部下や生徒なので知識に乏しい ・敬語で話変える相手は上司や先生など目上の人なので知識豊富。 ・(AIは)敬語で話しかけられると… https://t.co/hLpQZwWxHH
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a
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ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
