생성 로투스 바카라에 대해 이야기합시다

생성 인공 지능 (G로투스 바카라)은 지난 몇 개월 동안, 특히 계곡에서 모든 분노가되었습니다. 견해는 인공 일반 정보를 5 년 (10-15yrs에서 줄어든)으로 달성 할 수있는 것으로보고, 업계가 피크 와이프 한 것을 보는 더 회의적인 것으로보고, 신뢰성과 개인 정보 보호 문제에 의해 제한된 사용 사례에 이르기까지 다양합니다.여기). 우리는 인간 피드백 (RLHF) 모델에서 강화 학습을 개선하기 위해 인간의 루프가 계속 필요합니다.

그러나 기초 모델은 이전에 딥 러닝에 사용 된 것과 비교하여 기본적으로 다른 아키텍처를 가지고 있습니다. 기초 모델은주의 메커니즘에 의존하는 변압기 아키텍처에 뿌리를두고 있습니다.컨텍스트에 대한 사용자 정의허용모델이 더 긴 입력 시퀀스에서 장거리 종속성을 캡처 할 수있는 훨씬 유연한 입력 표현을 위해 (이전에는 불가능했습니다). 주의 메커니즘은 본질적으로 모델이 가장 중요한 기능에 초점을 맞추게하여보다 개인화 된 예측을 초래합니다.사용자 정의가 훨씬 쉬워지고 저렴 해집니다; 관련 사용 사례의 폭발로.

이러한 사용 사례 중 일부는 다음과 같습니다.

1)자율 요원로투스 바카라에 높은 수준의 목표를 제공하는 곳, 예를 들어“인터넷에서 돈을 버는 데 도움이됩니다”와 로투스 바카라는 할 일 목록을 작성하고 작업을 완료하고 목표를 달성 할 때까지 진행 상황을 기준으로 작업을 추가합니다. 이 지역은 지난 몇 달 동안 기회가 얼마나 엄청나게 얼마나 엄청나게 폭발했습니다.

이 우산 아래개인 비서; 모든 사람이 자신의 직원과 같은 기능을하는 에이전트가있는 세상을 상상해보십시오. 다른 에이전트와의 대리적으로 상호 작용하고, 당신의 과제를 계획하고, 당신의 이익을 위해 그들과 협상하기 위해 당신이 지불했습니다.신뢰, 데이터 개인 정보 및 사용자 장치에서 소프트웨어의 일부를 실행할 수있는 능력. 이 공간을 다루는 회사는 실제로 초기 이닝에 있으며 우리가 능력을 구축 할 수있는 기회를 제시합니다. 그러나 우리는 A가 있음을 주목해야합니다.자율 요원과의 위험 요소가 높아짐. 이 요원들이 재귀적인 자기 개선을 추구하거나 자율성을 적극적으로 추구해야한다고 믿는 사람들이 있습니다.

2)개인 교사, 이번에는 휴대 전화의 모든 주제에 대한 전문가라는 점을 제외하고. 방대한 양의 정보를 소비하는 매우 효율적인 방법을 제시하면서 훨씬 낮은 위험 사용 사례!

3)공동 부채카피 라이팅 및 소프트웨어 개발이 매우 성공적이었으며 현재는 생성 로투스 바카라의 브레이크 아웃 사용 사례입니다.가장 널리 채택 된 로투스 바카라 개발자 도구시작하는 데 1 년 만; 백만 명이 넘는 개발자가이를 사용했으며 사용자가 평균적으로 제안의 30%를 수락하는 사용자와의 터보 차지 생산성입니다.탄력성- 실수는 아프지 않으며 사용자가 쉽게 발견하고 수정하기 쉽습니다.

생성 로투스 바카라는 원자에 의해 제한되지 않고 비트 만 제한되지 않는 매우 변형적이고 omni-use 기술입니다. 우리는 입양주기의 초기입니다.신뢰성은 다루기 쉬운 문제입니다; 출력 품질은 모델과 입력의 기능입니다.사용자가 출력을 쉽게 확인하고 지속적으로 반복하여 시간이 지남에 따라 모델을 개선 할 수 있습니다.

또한, 우리가 제품을 구축 할 수있는 데이터를 가지고있는 위치를 고려할 때“독점 데이터”는 극도로 미묘하고 컨텍스트 의존적입니다. a의 힘데이터 해자많은 요인에 따라 다릅니다.
(1)데이터가 얼마나 빨리 감소하는지(새 데이터를 자주 획득 할 수있는 능력이 필요할 수 있음);
(2) 어떻게고유 한그것은 (보안 위협은 회사에 고유하지만 많은 조직에서 발생하는 사건을 고려할 때 델타가 줄어 듭니다);.
(3) 어떻게성능 합성 데이터는(우리는 av edge 케이스가 |완전히합성 데이터);
(4)배포데이터의 (에지 케이스를 설명하기에 충분한 데이터가 있습니까);
(5) 어떻게비싸고 기간특정 성능 벤치 마크 등을 달성하는 데 필요한 데이터를 축적하는 데 걸립니다.

닫을 때, 아키텍처의 특성은 전통적인 ML/로투스 바카라 팀이 Hackathons조차도 팀이 모델에 대한 직관을 땜질하고 구축 할 수 있도록 Hackathons를 조직하는 데 사용되는 것과는 다릅니다. Chatgpt는 우리에게 낮은 코드 패러다임으로 애플리케이션을 구축하기위한 매우 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공했으며 모든 직원들이 그 기능을 기울여서 직관을 구축하기 시작하도록 권장합니다..