Автор: Илья M. Мир охватила новая волна безумства вокруг AI, все соц.сети заполнены огромным количеством экспериментов вокруг нового продукта – ChatGPT. В этой статье я расскажу вам о 30+ примерах использования AI-чата на базе открытого искусственного интеллекта от OpenAI. Платформа доступна на множестве языков, в том числе на русском (через встроенный переводчик), но желательно использовать ее на английском, чтобы получить более точные ответы на вопросы.

Скорость распространения этой технологии в мире впечатляет

Что такое ChatGPT

ChatGPT – это реализация модели языкового предсказания на основе технологии машинного обучения. Она была разработана компанией OpenAI и позволяет участникам чата получать наиболее точные ответы на их вопросы. ChatGPT использует нейронные сети для анализа текста и предоставляет наиболее вероятные ответы на основе обученных данных.

Кто создатель ChatGPT

OpenAI – это исследовательская организация, которая специализируется на искусственном интеллекте и машинном обучении. Она была основана в 2015 году группой выдающихся исследователей и разработчиков, в том числе Илоном Маском, Сэмом Альтманом и Джоном Скальза. OpenAI стремится повысить понимание искусственного интеллекта и применять его для решения сложных проблем в мире.

Как и на чем обучалась модель GPT-3

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) — это модель авторегрессионного языка , которая использует глубокое обучение для создания текста, похожего на человеческий.

Архитектура представляет собой стандартную сеть-преобразователь (с несколькими настройками) с беспрецедентным размером контекста длиной 2048 токенов и 175 миллиардов параметров (требуется 800 ГБ хранилища). Метод обучения — это «генеративное предварительное обучение», что означает, что она обучена предсказывать, каким будет следующий набор данных.

Качество текста, генерируемого GPT-3, настолько высокое, что может быть трудно отличить, был ли он написан человеком или АИ. Это имеет как преимущества, так и риски о которых предупреждают разработчики.

60% взвешенного набора данных для предварительной подготовки для GPT-3 были взяты из отфильтрованной версии Common Crawl (веб архивы и поисковые запросы Google), состоящей из 410 миллиардов данных.

Другими источниками являются 19 миллиардов данных из WebText2 (данные по веб-сайтам, ссылки на которые были собраны с площадки Reddit), что составляет 22% от взвешенного общего количества, 12 миллиардов токенов из Книг v1, что составляет 8%, 55 миллиардов токенов из Книг v2, что составляет 8%, и 3 миллиардов токенов из Википедии.

GPT-3 был обучен на сотнях миллиардов слов, а также способен программировать, среди прочего, на CSS, JSX и Python.

Поскольку обучающие данные GPT-3 были всеобъемлющими, дальнейшая подготовка для отдельных языковых задач не требуется. Обучающие данные иногда содержат ненормативную лексику, а GPT-3 время от времени генерирует ненормативную лексику в результате имитации обучающих данных.

Список самых интересных экспериментов c ChatGPT

Общие Кейсы

1. Анализ данных и поиск ответов на любые вопросы (вместо использования Google)
2. Написание статей, журналистика, блоги, Instagram, Twitter
3. ChatGPT в образовательном процессе
4. Написание литературных произведений
5. Объяснение сложных вещей простым языком
6. Диалоговые сценарии, стихи и песни

Дизайн

1. Создание цифровых произведений искусства
2. Веб- и мобильный дизайн
3. Создание векторных изображений

Бизнес

1. Составление юридических документов
2. Написание бизнес стратегий
3. Написание email писем и рассылок
4. Формирование требований для вакансии
5. Создание Pitch Deck и инвестиционных презентаций
6. Написание проектной документации

Программирование и IT

1. Ответы на вопросы и документация по коду
2. Оптимизация кода и поиск багов
3. Фронтенд верстка
4. Программирование на различных языках
5. Работа с базами данных и SQL запросами
6. Работа с JSON данными
7. ASCII art
8. Решение математических задач
9. Виртуальный компьютер на базе ChatGPT, файловая система, Linux
10. Написание вирусов и скриптов для взлома
11. Разработка парсеров
12. Решение для Python разработчиков
13. Работа с LaTeX формулами

Блокчейн

1. Алгоритм создание seed фраз и приватных ключей
2. Разработка смарт контрактов (Solidity, Rust…)
3. Разработка торговых и арбитражных стратегий

Итак, поехали!