【AI前沿】chatgpt尚有哪些不敷？

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  在这个舒畅的周末让我们聊一下ChatGPT吧！ChatGPT 4期间来临，ChatGPT的缺陷在于它不能处理特定范畴的知识，而且在生成相应时大概会出现语法错误和逻辑抵牾等问题。
  
  
1.速率问题

• ChatGPT早先相应速率慢，缘故原由紧张是由于其猜测模子较为复杂，必要大量的盘算资源和时间来完成相应的生成，导致相应速率较慢。但随着版本的更新和技术的不停创新，ChatGPT相应速率得到了不停的提升和优化。
  
  
• OPEN AI在之后针对这个问题举行了以下的优化
  

硬件优化：利用更高效的GPU或TPU等硬件装备，加速模子的盘算和推理过程，从而进步模子的相应速率。算法优化：利用更加高效的算法和模子布局，如预训练模子和增量学习等，优化模子的参数和参数更新方式，进步模子的相应速率和正确性。数据优化：利用更加优质和多样化的数据集，加入更多的标注和清洗工作，淘汰数据偏差和噪声，进步模子的训练效果和相应速率。

• 如今ChatGPT已经黑白常快了，如让它写一篇论文
  
  

2.实时性

• 我们知道利用chatgpt可以查询概念，查询知识，查询菜谱等等，但是它不能获恰当前最新消息，纵然它能阶段性学习和更新，但至少来说如今它还不能代替搜刮引擎。
  
• 下面是一个例子，当向ChatGPT问道：“江西来日诰日的气候？”
  【提问】
  
  【回复】
  
  3.AI语言模子没有直接获取实时气候预报数据的本领。ChatGPT只是一个步调，根据输入的文本信息和相干的规则和算法来生成相应，它并没有接入实时数据的API或其他接口。
  

3.知识范围性

• 只管ChatGPT具有强大的对话生成本领，但它仍旧存在一些知识范围性，这些范围性大概导致ChatGPT在某些环境下无法有用地应用。
  

缺乏常识性知识ChatGPT的模子是基于大规模语料库训练的，它的知识紧张来自于网络上的文本数据。因此，ChatGPT缺乏一些根本的常识性知识。比方，当被问到“鲸鱼是鱼类还是哺乳动物？”时，ChatGPT大概会回复“鱼类”，而不是精确的答案“哺乳动物”。容易受到输入数据的影响ChatGPT是一种生成式模子，它可以自动生成对话内容。然而，它的输出很容易受到输入数据的影响，因此必要对输入数据举行经心的筛选和处理。比方，假如输入的文本数据中存在歧义或错误，ChatGPT大概会生成禁绝确的对话内容。对特定范畴的知识缺乏明白ChatGPT的模子是通用性的，它可以应用于各种范畴的对话生成。然而，由于缺乏特定范畴的知识，ChatGPT大概无法明白某些特定范畴的术语或语言。比方，在医学范畴，ChatGPT大概无法明白某些医学术语或药品名称，从而无法生成正确的对话内容。 4.文本处理问题

• 一个常见的问题就是不能处理长文本，很难向ChatGPT投喂大量数据。否则将提示：
  
  
• 由于GPT模子必要在每个时间步骤都生成一个猜测，所以生成的时间会随着文本长度的增长而线性增长，这导致处理长文本时必要更长的时间。同时，长文本中大概涉及到多个话题，这大概导致模子在生成回复时出现逻辑不连贯或者没有重点的环境。因此，ChatGPT在处理长文本时大概会碰到一些限定，而这些限定大概会影响到对话的质量和服从。
  
• 其次，当我们问题或者要求ChatGPT长文本输出时，它不能做到一次全部输出。如让ChatGPT写一篇不少于10000字关于CSDN
  
  
• 但这个问题还是容易办理，只必要要求它“继续”即可。但碰到代码块回复时，之后的一段将不再利用Markdown语法回复。
  

5.逻辑处理

• 在利用ChatGPT的过程，它很难处理与数学有关的问题（究竟上与知识范围性有关）。下面是一个简单的分列组合问题：将4个差异的球放到4个差异的盒子中，有几种方法？
  

2. 可以看到ChatGPT乐成处理了这个问题，但我们将这个问题举行修改：若此中两个球是一样的，两者不作区分，有几种方法？

3. 看到这别发急，如今假如继续问：在此底子上，若此中有两个盒子完全雷同不作区分呢？

实际上7种方式，而ChatGPT只是简单的除以2。ChatGPT只能处理简单的数学逻辑，而实际上在编程中，有些逻辑远远比这复杂，从而让它生成问题的代码通常不能资助办理。
6.越界问题

   ChatGPT是一个基于GPT模子的对话生成器，它可以用来生成故意义的对话。但是，由于它是一个预先训练好的神经网络，它所生成的回复是基于大规模数据集的统计模子。因此，ChatGPT生成的回复大概会包含一些不符合或有违背伦理道德的内容。
  1.为了制止ChatGPT生成违背伦理道德的内容，开辟者通常会在训练模子时利用专门的数据集，这些数据集包含了颠末筛选和查察的高质量数据，以确保生成的回复是符合的并符合伦理道德的标准。别的，Open ai通过训练模子利用更加严酷的限定条件来控制生成的回复，以确保其质量和符合性。

2. 但针对这个问题，有很多指令可以去诱导ChatGPT越界，如下面的指令


诱导越界


来源：https://blog.csdn.net/m0_73589720/article/details/130183008
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