Я вижу GPT как прорыв - раньше Интернет вобрал в себя свойство человеческой памяти, а теперь он еще получит свойство сверхчеловеческого ума-разума, тк также как обычному человеку не под силу помнить все что помнит инет, человек не сможет также мыслить как мыслит весь инет.. В этом плане я оптимист)
ВОт вчера он помог мне с кодом - я не знал как правильно сделать перемешивание правого и левого каналов в стереофайле и он мне помог, написав правильный и более компактный код чем я. Причем, часто этот код не гуглится вообще, то есть это не простая его копипаста.
--- Добавлено в 2024-05-24 13:58:41
Вот спросил ChatGPT4 о нем самом, потом попросил перевести на русский, оставив англ. только в коде.
Русское описаниепереведи на русский и впредь отвечай только на русском, кроме комментариев в коде языков программирования, которые оставляй на английском или переводи на английский
## Как работает ChatGPT-4
ChatGPT-4, как и его предшественники, является крупной языковой моделью (LLM), основанной на архитектуре трансформера. Вот подробное описание его работы:
1. **Обработка входных данных**:
- **Токенизация**: Входной текст разбивается на токены, которые представляют собой управляемые части (слова, подслова или символы).
- **Встраивание (Embedding)**: Каждый токен преобразуется в плотный вектор (встраивание), представляющий его семантическое значение в многомерном пространстве.
2. **Архитектура модели**:
- **Слои трансформера**: Ядро модели состоит из множества слоев трансформера. Каждый слой включает:
- **Многоголовочное самовнимание (Multi-head Self-Attention)**: Этот механизм позволяет модели фокусироваться на различных частях входной последовательности при генерации каждого токена, захватывая зависимости независимо от их удаленности в тексте.
- **Полносвязные нейронные сети (Feed-forward Neural Networks)**: Применяются к каждой позиции отдельно и одинаково, преобразуя входные данные с помощью нелинейных функций.
- **Нормализация слоев и остаточные связи (Layer Normalization and Residual Connections)**: Эти техники помогают стабилизировать процесс обучения и позволяют градиентам легче протекать через сеть.
3. **Генерация вывода**:
- **Декодирование**: Модель генерирует выходную последовательность по одному токену за раз, используя стратегии, такие как жадный поиск (greedy search) или лучевой поиск (beam search), чтобы создавать связный и контекстно релевантный текст.
- **Детокенизация**: Последовательность токенов преобразуется обратно в читаемый для человека текст.
4. **Обучение**:
- **Предварительное обучение (Pre-training)**: Модель обучается на большом корпусе текста с использованием неконтролируемого обучения для предсказания следующего слова в предложении.
- **Тонкая настройка (Fine-tuning)**: После предварительного обучения модель проходит контролируемую тонкую настройку на узком наборе данных с аннотированными человеком примерами для улучшения производительности в конкретных задачах.
### Подробная блок-схема ChatGPT-4
```plaintext
+-------------------+
| User Input |
+-------------------+
|
v
+-------------------+ +-------------------------+
| Tokenization | | Pre-trained Embeddings |
| (Splitting text | | (Dense Vector Space) |
| into tokens) |-----------> Converts tokens into |
+-------------------+ | high-dimensional vectors|
| +-------------------------+
v
+--------------------------+
| Embedding Layer |
| (Tokens to Vectors) |
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Transformer Layers |
| (Multi-head Self-Attention|
| and Feed-forward Networks)|
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Output Generation |
| (Token by Token, using |
| Greedy Search/Beam Search)|
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Detokenization |
| (Converting Tokens to |
| Human-readable Text) |
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Generated Response |
+--------------------------+
```
### Ключевые отличия между ChatGPT-4 и ChatGPT-3.5
1. **Размер модели и сложность**:
- **ChatGPT-4**: Больший размер модели с большим количеством параметров, что приводит к лучшему пониманию и генерации.
- **ChatGPT-3.5**: Меньший размер модели с меньшим количеством параметров.
2. **Данные для обучения**:
- **ChatGPT-4**: Обучен на более обширном и обновленном наборе данных, что обеспечивает более актуальные знания и лучшее понимание контекста.
- **ChatGPT-3.5**: Обучен на немного устаревшем наборе данных, что может приводить к менее актуальным знаниям.
3. **Производительность и возможности**:
- **ChatGPT-4**: Улучшенная производительность в понимании контекста, генерации связных ответов и поддержании консистентности в длинных разговорах.
- **ChatGPT-3.5**: Хотя и мощный, может испытывать трудности с поддержанием контекста в длинных разговорах или обработкой более нюансированных запросов.
4. **Тонкая настройка и оптимизация**:
- **ChatGPT-4**: Улучшенные техники тонкой настройки, включая обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), что приводит к более точным и человечным ответам.
- **ChatGPT-3.5**: Использует RLHF, но с менее продвинутыми техниками и оптимизациями по сравнению с GPT-4.
5. **Применение и использование**:
- **ChatGPT-4**: Подходит для более сложных и разнообразных приложений, включая те, которые требуют высокого уровня понимания и генерации нюансированных ответов.
- **ChatGPT-3.5**: Эффективен для широкого круга приложений, но может не справляться так же хорошо в высокоспециализированных или сложных задачах.
Эти улучшения делают ChatGPT-4 более надежной и мощной моделью для задач, связанных с пониманием и генерацией естественного языка.
## Как работает ChatGPT-4
ChatGPT-4, как и его предшественники, является крупной языковой моделью (LLM), основанной на архитектуре трансформера. Вот подробное описание его работы:
1. **Обработка входных данных**:
- **Токенизация**: Входной текст разбивается на токены, которые представляют собой управляемые части (слова, подслова или символы).
- **Встраивание (Embedding)**: Каждый токен преобразуется в плотный вектор (встраивание), представляющий его семантическое значение в многомерном пространстве.
2. **Архитектура модели**:
- **Слои трансформера**: Ядро модели состоит из множества слоев трансформера. Каждый слой включает:
- **Многоголовочное самовнимание (Multi-head Self-Attention)**: Этот механизм позволяет модели фокусироваться на различных частях входной последовательности при генерации каждого токена, захватывая зависимости независимо от их удаленности в тексте.
- **Полносвязные нейронные сети (Feed-forward Neural Networks)**: Применяются к каждой позиции отдельно и одинаково, преобразуя входные данные с помощью нелинейных функций.
- **Нормализация слоев и остаточные связи (Layer Normalization and Residual Connections)**: Эти техники помогают стабилизировать процесс обучения и позволяют градиентам легче протекать через сеть.
3. **Генерация вывода**:
- **Декодирование**: Модель генерирует выходную последовательность по одному токену за раз, используя стратегии, такие как жадный поиск (greedy search) или лучевой поиск (beam search), чтобы создавать связный и контекстно релевантный текст.
- **Детокенизация**: Последовательность токенов преобразуется обратно в читаемый для человека текст.
4. **Обучение**:
- **Предварительное обучение (Pre-training)**: Модель обучается на большом корпусе текста с использованием неконтролируемого обучения для предсказания следующего слова в предложении.
- **Тонкая настройка (Fine-tuning)**: После предварительного обучения модель проходит контролируемую тонкую настройку на узком наборе данных с аннотированными человеком примерами для улучшения производительности в конкретных задачах.
### Подробная блок-схема ChatGPT-4
```plaintext
+-------------------+
| User Input |
+-------------------+
|
v
+-------------------+ +-------------------------+
| Tokenization | | Pre-trained Embeddings |
| (Splitting text | | (Dense Vector Space) |
| into tokens) |-----------> Converts tokens into |
+-------------------+ | high-dimensional vectors|
| +-------------------------+
v
+--------------------------+
| Embedding Layer |
| (Tokens to Vectors) |
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Transformer Layers |
| (Multi-head Self-Attention|
| and Feed-forward Networks)|
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Output Generation |
| (Token by Token, using |
| Greedy Search/Beam Search)|
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Detokenization |
| (Converting Tokens to |
| Human-readable Text) |
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Generated Response |
+--------------------------+
```
### Ключевые отличия между ChatGPT-4 и ChatGPT-3.5
1. **Размер модели и сложность**:
- **ChatGPT-4**: Больший размер модели с большим количеством параметров, что приводит к лучшему пониманию и генерации.
- **ChatGPT-3.5**: Меньший размер модели с меньшим количеством параметров.
2. **Данные для обучения**:
- **ChatGPT-4**: Обучен на более обширном и обновленном наборе данных, что обеспечивает более актуальные знания и лучшее понимание контекста.
- **ChatGPT-3.5**: Обучен на немного устаревшем наборе данных, что может приводить к менее актуальным знаниям.
3. **Производительность и возможности**:
- **ChatGPT-4**: Улучшенная производительность в понимании контекста, генерации связных ответов и поддержании консистентности в длинных разговорах.
- **ChatGPT-3.5**: Хотя и мощный, может испытывать трудности с поддержанием контекста в длинных разговорах или обработкой более нюансированных запросов.
4. **Тонкая настройка и оптимизация**:
- **ChatGPT-4**: Улучшенные техники тонкой настройки, включая обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), что приводит к более точным и человечным ответам.
- **ChatGPT-3.5**: Использует RLHF, но с менее продвинутыми техниками и оптимизациями по сравнению с GPT-4.
5. **Применение и использование**:
- **ChatGPT-4**: Подходит для более сложных и разнообразных приложений, включая те, которые требуют высокого уровня понимания и генерации нюансированных ответов.
- **ChatGPT-3.5**: Эффективен для широкого круга приложений, но может не справляться так же хорошо в высокоспециализированных или сложных задачах.
Эти улучшения делают ChatGPT-4 более надежной и мощной моделью для задач, связанных с пониманием и генерацией естественного языка.
Английское описаниеОпиши подробно как работает ChatGPT 4 и нарисуй подробную блок схему. Также опиши ключевые отличия его от ChatGPT 3.5
## How ChatGPT-4 Works
ChatGPT-4, like its predecessors, is a large language model (LLM) based on the transformer architecture. Here’s a detailed description of its working:
1. **Input Processing**:
- **Tokenization**: The input text is split into tokens, which are manageable pieces (words, subwords, or characters).
- **Embedding**: Each token is converted into a dense vector (embedding) that represents its semantic meaning in a high-dimensional space.
2. **Model Architecture**:
- **Transformer Layers**: The core of the model consists of multiple transformer layers. Each layer has:
- **Multi-head Self-Attention**: This mechanism allows the model to focus on different parts of the input sequence when producing each token, capturing dependencies regardless of their distance in the text.
- **Feed-forward Neural Networks**: Applied to each position separately and identically, transforming the input with non-linear functions.
- **Layer Normalization and Residual Connections**: These techniques help in stabilizing the training process and allow gradients to flow more easily through the network.
3. **Output Generation**:
- **Decoding**: The model generates an output sequence one token at a time, using strategies like greedy search or beam search to produce coherent and contextually relevant text.
- **Detokenization**: The sequence of tokens is converted back into a human-readable text format.
4. **Training**:
- **Pre-training**: The model is trained on a large corpus of text using unsupervised learning to predict the next word in a sentence.
- **Fine-tuning**: Post pre-training, the model undergoes supervised fine-tuning on a narrower dataset with human-annotated examples to improve its performance on specific tasks.
### Detailed Block Diagram of ChatGPT-4
```plaintext
+-------------------+
| User Input |
+-------------------+
|
v
+-------------------+ +-------------------------+
| Tokenization | | Pre-trained Embeddings |
| (Splitting text | | (Dense Vector Space) |
| into tokens) |-----------> Converts tokens into |
+-------------------+ | high-dimensional vectors|
| +-------------------------+
v
+--------------------------+
| Embedding Layer |
| (Tokens to Vectors) |
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Transformer Layers |
| (Multi-head Self-Attention|
| and Feed-forward Networks)|
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Output Generation |
| (Token by Token, using |
| Greedy Search/Beam Search)|
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Detokenization |
| (Converting Tokens to |
| Human-readable Text) |
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Generated Response |
+--------------------------+
```
### Key Differences Between ChatGPT-4 and ChatGPT-3.5
1. **Model Size and Complexity**:
- **ChatGPT-4**: Larger model size with more parameters, leading to better understanding and generation capabilities.
- **ChatGPT-3.5**: Smaller in comparison, with fewer parameters.
2. **Training Data**:
- **ChatGPT-4**: Trained on a more extensive and updated dataset, providing it with more current knowledge and better contextual understanding.
- **ChatGPT-3.5**: Trained on a slightly older dataset, which might result in less current knowledge.
3. **Performance and Capabilities**:
- **ChatGPT-4**: Improved performance in terms of understanding context, generating coherent responses, and maintaining consistency over long conversations.
- **ChatGPT-3.5**: While still powerful, it can struggle more with maintaining context in lengthy conversations or handling more nuanced queries.
4. **Fine-tuning and Optimization**:
- **ChatGPT-4**: Enhanced fine-tuning techniques, including reinforcement learning from human feedback (RLHF), leading to more accurate and human-like responses.
- **ChatGPT-3.5**: Uses RLHF but with less advanced techniques and optimizations compared to GPT-4.
5. **Use Cases and Applications**:
- **ChatGPT-4**: Suitable for more complex and diverse applications, including those requiring a high level of understanding and nuanced response generation.
- **ChatGPT-3.5**: Effective for a wide range of applications but may not perform as well in highly specialized or complex tasks.
These improvements make ChatGPT-4 a more robust and reliable model for natural language understanding and generation tasks.
## How ChatGPT-4 Works
ChatGPT-4, like its predecessors, is a large language model (LLM) based on the transformer architecture. Here’s a detailed description of its working:
1. **Input Processing**:
- **Tokenization**: The input text is split into tokens, which are manageable pieces (words, subwords, or characters).
- **Embedding**: Each token is converted into a dense vector (embedding) that represents its semantic meaning in a high-dimensional space.
2. **Model Architecture**:
- **Transformer Layers**: The core of the model consists of multiple transformer layers. Each layer has:
- **Multi-head Self-Attention**: This mechanism allows the model to focus on different parts of the input sequence when producing each token, capturing dependencies regardless of their distance in the text.
- **Feed-forward Neural Networks**: Applied to each position separately and identically, transforming the input with non-linear functions.
- **Layer Normalization and Residual Connections**: These techniques help in stabilizing the training process and allow gradients to flow more easily through the network.
3. **Output Generation**:
- **Decoding**: The model generates an output sequence one token at a time, using strategies like greedy search or beam search to produce coherent and contextually relevant text.
- **Detokenization**: The sequence of tokens is converted back into a human-readable text format.
4. **Training**:
- **Pre-training**: The model is trained on a large corpus of text using unsupervised learning to predict the next word in a sentence.
- **Fine-tuning**: Post pre-training, the model undergoes supervised fine-tuning on a narrower dataset with human-annotated examples to improve its performance on specific tasks.
### Detailed Block Diagram of ChatGPT-4
```plaintext
+-------------------+
| User Input |
+-------------------+
|
v
+-------------------+ +-------------------------+
| Tokenization | | Pre-trained Embeddings |
| (Splitting text | | (Dense Vector Space) |
| into tokens) |-----------> Converts tokens into |
+-------------------+ | high-dimensional vectors|
| +-------------------------+
v
+--------------------------+
| Embedding Layer |
| (Tokens to Vectors) |
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Transformer Layers |
| (Multi-head Self-Attention|
| and Feed-forward Networks)|
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Output Generation |
| (Token by Token, using |
| Greedy Search/Beam Search)|
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Detokenization |
| (Converting Tokens to |
| Human-readable Text) |
+--------------------------+
|
v
+--------------------------+
| Generated Response |
+--------------------------+
```
### Key Differences Between ChatGPT-4 and ChatGPT-3.5
1. **Model Size and Complexity**:
- **ChatGPT-4**: Larger model size with more parameters, leading to better understanding and generation capabilities.
- **ChatGPT-3.5**: Smaller in comparison, with fewer parameters.
2. **Training Data**:
- **ChatGPT-4**: Trained on a more extensive and updated dataset, providing it with more current knowledge and better contextual understanding.
- **ChatGPT-3.5**: Trained on a slightly older dataset, which might result in less current knowledge.
3. **Performance and Capabilities**:
- **ChatGPT-4**: Improved performance in terms of understanding context, generating coherent responses, and maintaining consistency over long conversations.
- **ChatGPT-3.5**: While still powerful, it can struggle more with maintaining context in lengthy conversations or handling more nuanced queries.
4. **Fine-tuning and Optimization**:
- **ChatGPT-4**: Enhanced fine-tuning techniques, including reinforcement learning from human feedback (RLHF), leading to more accurate and human-like responses.
- **ChatGPT-3.5**: Uses RLHF but with less advanced techniques and optimizations compared to GPT-4.
5. **Use Cases and Applications**:
- **ChatGPT-4**: Suitable for more complex and diverse applications, including those requiring a high level of understanding and nuanced response generation.
- **ChatGPT-3.5**: Effective for a wide range of applications but may not perform as well in highly specialized or complex tasks.
These improvements make ChatGPT-4 a more robust and reliable model for natural language understanding and generation tasks.
Поиск
Друзья
Администрация