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openai英文怎么讀

發(fā)布時間：2023-03-13 04:54:36 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 86 問大家

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本文目錄:

1、chatgpt英文
2、邊緣控制到哭是什么意思
3、我們該如何看待人工智能?
4、自然語言處理基礎(chǔ)知識

openai英文怎么讀

一、chatgpt英文

chatgpt英文

ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）

ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，這是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的模型，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓(xùn)練模型。

這些語料庫包含了真實世界中的對話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進(jìn)行交流。ChatGPT不單是聊天機(jī)器人，還能進(jìn)行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務(wù)。

在OpenAI的官網(wǎng)上，ChatGPT被描述為優(yōu)化對話的語言模型，是GPT-3.5架構(gòu)的主力模型。

ChatGPT具有同類產(chǎn)品具備的一些特性，例如對話能力，能夠在同一個會話期間內(nèi)回答上下文相關(guān)的后續(xù)問題。然而，其在短時間內(nèi)引爆全球的原因在于，在網(wǎng)友們曬出的截圖中，ChatGPT不僅能流暢地與用戶對話，甚至能寫詩、撰文、編碼。

ChatGPT還采用了注重道德水平的訓(xùn)練方式，按照預(yù)先設(shè)計的道德準(zhǔn)則，對不懷好意的提問和請求“說不”。一旦發(fā)現(xiàn)用戶給出的文字提示里面含有惡意，包括但不限于暴力、歧視、犯罪等意圖，都會拒絕提供有效答案。

二、邊緣控制到哭是什么意思

就是孤立一個人，把一個人邊緣孤獨到哭，通過孤立的方式讓這個人在精神上被蹂躪，可以看作是一種冷暴力，這種邊緣的行為可以是夫妻之間、情侶之間、朋友之間，甚至是校園的學(xué)生都會使用到。這種冷暴力不容易被他人察覺，而且即使被人知道也只能從道德層民進(jìn)行譴責(zé)。

三、我們該如何看待人工智能?

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

人工智能無疑為我們的生產(chǎn)生活提供了極大的便利，但也讓人們開始擔(dān)心人工智能是否會對人類產(chǎn)生威脅。

人工智能的發(fā)展的確會在一定程度上對人類社會構(gòu)成威脅，比如說人工智能取代人類的一部分工作會導(dǎo)致失業(yè)率升高甚至掀起大規(guī)模的失業(yè)浪潮，還會導(dǎo)致大批企業(yè)倒閉。MIT、斯坦福、OpenAI等機(jī)構(gòu)在去年12月份發(fā)布了人工智能指數(shù)報告。

報告認(rèn)為人們對AI能力的預(yù)估是“盲目的”:人工智能領(lǐng)域的研發(fā)和投資都異?；馃?，盡管AI在執(zhí)行某些特定任務(wù)方面已經(jīng)超越了人類，但它在一般智力方面仍然非常有限。我們并不能忽視AI帶來巨大的影響，尤其是對工作的威脅:6%的職業(yè)最具重復(fù)性，有完全自動化的危險，對于剩下的部分，只有部分工作可以由機(jī)器完成。

人工智能最為危險之處在于其未知性與不可控性。2017年4月27日，霍金在北京舉辦的全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會上通過視頻發(fā)表了關(guān)于人工智能的演講。在演講中，霍金強(qiáng)調(diào)“人工智能崛起要么是人類最好的事情，要么就是最糟糕的事情”。在此之前，霍金已經(jīng)多次表示“徹底開發(fā)人工智能可能導(dǎo)致人類滅亡”?！皠?chuàng)造一個可以等同或超越人類的智能的人工智能的結(jié)果是:人工智能一旦脫離束縛，以不斷加速的狀態(tài)重新設(shè)計自身。人工智能對人類社會帶來的影響是好是壞我們并不能確認(rèn)，但是應(yīng)該竭盡所能讓其可控，保證其朝著有利方向發(fā)展?！?/p>

人工智能在目前的應(yīng)用中還是利大于弊的，對于一些重復(fù)而枯燥的工作來說，人工智能極大地提高了生產(chǎn)效率。比如對財務(wù)從業(yè)人員而言，人工智能可能夠操作財務(wù)流程中高度重復(fù)的工作，降低人力時間的耗費，還可以獲取較高的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率，根據(jù)既定的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和判斷，降低跨崗位的溝通成本等，所以機(jī)器人在操作方面具有人類不可比擬的優(yōu)勢。又比如，物流機(jī)器人，它們具有自主學(xué)習(xí)能力，通過每天的運行，可以不斷進(jìn)行不同場景的訓(xùn)練，從而擁有越來越強(qiáng)的自主判斷能力。在各個物流場景，AI機(jī)器人可以來回穿梭，互不影響，相互協(xié)作，無論環(huán)境如何變化，機(jī)器人們都能通過自己的智慧來從容應(yīng)對。這些例子都表明了AI給人們的生產(chǎn)生活提供了極大的便利。

人工智能的發(fā)展具有無限的可能性，它可能會完全顛覆我們的想象。我們?nèi)绾慰刂迫斯ぶ悄?，讓它的利大于弊，是我們?dāng)下應(yīng)該思索的問題。

四、自然語言處理基礎(chǔ)知識

NLP 是什么？

NLP 是計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的學(xué)科。NLP 由兩個主要的技術(shù)領(lǐng)域構(gòu)成：自然語言理解和自然語言生成。

自然語言理解方向，主要目標(biāo)是幫助機(jī)器更好理解人的語言，包括基礎(chǔ)的詞法、句法等語義理解，以及需求、篇章、情感層面的高層理解。

自然語言生成方向，主要目標(biāo)是幫助機(jī)器生成人能夠理解的語言，比如文本生成、自動文摘等。

NLP 技術(shù)基于大數(shù)據(jù)、知識圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí) 、語言學(xué)等技術(shù)和資源，并可以形成機(jī)器翻譯、深度問答、對話系統(tǒng)的具體應(yīng)用系統(tǒng)，進(jìn)而服務(wù)于各類實際業(yè)務(wù)和產(chǎn)品。

NLP在金融方面

金融行業(yè)因其與數(shù)據(jù)的高度相關(guān)性，成為人工智能最先應(yīng)用的行業(yè)之一，而NLP與知識圖譜作為人工智能技術(shù)的重要研究方向與組成部分，正在快速進(jìn)入金融領(lǐng)域，并日益成為智能金融的基石。輿情分析輿情主要指民眾對社會各種具體事物的情緒、意見、價值判斷和愿望等。

事件(Event )：在特定時間、特定地點發(fā)生的事情。主題(Topic)：也稱為話題，指一個種子事件或活動以及與它直接相關(guān)的事件和活動。專題(Subject)：涵蓋多個類似的具體事件或根本不涉及任何具體事件。需要說明的是，國內(nèi)新聞網(wǎng)站新浪、搜狐等所定義的“專題”概念大多數(shù)等同于我們的“主題”概念。熱點：也可稱為熱點主題。熱點和主題的概念比較接近，但有所區(qū)別。

1. 詞干提取

什么是詞干提取？詞干提取是將詞語去除變化或衍生形式，轉(zhuǎn)換為詞干或原型形式的過程。詞干提取的目標(biāo)是將相關(guān)詞語還原為同樣的詞干，哪怕詞干并非詞典的詞目。

2. 詞形還原

什么是詞形還原？詞形還原是將一組詞語還原為詞源或詞典的詞目形式的過程。還原過程考慮到了POS問題，即詞語在句中的語義，詞語對相鄰語句的語義等。

3. 詞向量化什么是詞向量化？詞向量化是用一組實數(shù)構(gòu)成的向量代表自然語言的叫法。這種技術(shù)非常實用，因為電腦無法處理自然語言。詞向量化可以捕捉到自然語言和實數(shù)間的本質(zhì)關(guān)系。通過詞向量化，一個詞語或者一段短語可以用一個定維的向量表示，例如向量的長度可以為100。

4. 詞性標(biāo)注

什么是詞性標(biāo)注？簡單來說，詞性標(biāo)注是對句子中的詞語標(biāo)注為名字、動詞、形容詞、副詞等的過程。

5. 命名實體消歧

什么是命名實體消岐？命名實體消岐是對句子中的提到的實體識別的過程。例如，對句子“Apple earned a revenue of 200 Billion USD in 2016”，命名實體消岐會推斷出句子中的Apple是蘋果公司而不是指一種水果。一般來說，命名實體要求有一個實體知識庫，能夠?qū)⒕渥又刑岬降膶嶓w和知識庫聯(lián)系起來。

6. 命名實體識別

體識別是識別一個句子中有特定意義的實體并將其區(qū)分為人名，機(jī)構(gòu)名，日期，地名，時間等類別的任務(wù)。

7. 情感分析

什么是情感分析？情感分析是一種廣泛的主觀分析，它使用自然語言處理技術(shù)來識別客戶評論的語義情感，語句表達(dá)的情緒正負(fù)面以及通過語音分析或書面文字判斷其表達(dá)的情感等等。

8. 語義文本相似度

什么是語義文本相似度分析？語義文本相似度分析是對兩段文本的意義和本質(zhì)之間的相似度進(jìn)行分析的過程。注意，相似性與相關(guān)性是不同的。

9.語言識別

什么是語言識別？語言識別指的是將不同語言的文本區(qū)分出來。其利用語言的統(tǒng)計和語法屬性來執(zhí)行此任務(wù)。語言識別也可以被認(rèn)為是文本分類的特殊情況。

10. 文本摘要

什么是文本摘要？文本摘要是通過識別文本的重點并使用這些要點創(chuàng)建摘要來縮短文本的過程。文本摘要的目的是在不改變文本含義的前提下最大限度地縮短文本。

11.評論觀點抽取

自動分析評論關(guān)注點和評論觀點，并輸出評論觀點標(biāo)簽及評論觀點極性。目前支持 13 類產(chǎn)品用戶評論的觀點抽取，包括美食、酒店、汽車、景點等，可幫助商家進(jìn)行產(chǎn)品分析，輔助用戶進(jìn)行消費決策。

11.DNN 語言模型

語言模型是通過計算給定詞組成的句子的概率，從而判斷所組成的句子是否符合客觀語言表達(dá)習(xí)慣。在機(jī)器翻譯、拼寫糾錯、語音識別、問答系統(tǒng)、詞性標(biāo)注、句法分析和信息檢索等系統(tǒng)中都有廣泛應(yīng)用。

12.依存句法分析

利用句子中詞與詞之間的依存關(guān)系來表示詞語的句法結(jié)構(gòu)信息 (如主謂、動賓、定中等結(jié)構(gòu)關(guān)系)，并用樹狀結(jié)構(gòu)來表示整句的的結(jié)構(gòu) (如主謂賓、定狀補(bǔ)等)。

1、NLTK

一種流行的自然語言處理庫、自帶語料庫、具有分類，分詞等很多功能，國外使用者居多，類似中文的 jieba 處理庫

2、文本處理流程

大致將文本處理流程分為以下幾個步驟：

Normalization

Tokenization

Stop words

Part-of-speech Tagging

Named Entity Recognition

Stemming and Lemmatization

下面是各個流程的具體介紹

Normalization

第一步通常要做就是Normalization。在英文中，所有句子第一個單詞的首字母一般是大寫，有的單詞也會全部字母都大寫用于表示強(qiáng)調(diào)和區(qū)分風(fēng)格，這樣更易于人類理解表達(dá)的意思。

Tokenization

Token是"符號"的高級表達(dá)，一般值具有某種意義，無法再拆分的符號。在英文自然語言處理中，Tokens通常是單獨的詞，因此Tokenization就是將每個句子拆分為一系列的詞。

Stop Word

Stop Word 是無含義的詞，例如’is’/‘our’/‘the’/‘in’/'at’等。它們不會給句子增加太多含義，單停止詞是頻率非常多的詞。為了減少我們要處理的詞匯量，從而降低后續(xù)程序的復(fù)雜度，需要清除停止詞。

Named Entity

Named Entity 一般是名詞短語，又來指代某些特定對象、人、或地點可以使用 ne_chunk()方法標(biāo)注文本中的命名實體。在進(jìn)行這一步前，必須先進(jìn)行 Tokenization 并進(jìn)行 PoS Tagging。

Stemming and Lemmatization

為了進(jìn)一步簡化文本數(shù)據(jù)，我們可以將詞的不同變化和變形標(biāo)準(zhǔn)化。Stemming 提取是將詞還原成詞干或詞根的過程。

3、Word2vec

Word2vec是一種有效創(chuàng)建詞嵌入的方法，它自2013年以來就一直存在。但除了作為詞嵌入的方法之外，它的一些概念已經(jīng)被證明可以有效地創(chuàng)建推薦引擎和理解時序數(shù)據(jù)。在商業(yè)的、非語言的任務(wù)中。

### 四、NLP前沿研究方向與算法

1、MultiBERT

2、XLNet

3、bert 模型

BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即雙向Transformer的Encoder，因為decoder是不能獲要預(yù)測的信息的。模型的主要創(chuàng)新點都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction兩種方法分別捕捉詞語和句子級別的representation。

BERT提出之后，作為一個Word2Vec的替代者，其在NLP領(lǐng)域的11個方向大幅刷新了精度，可以說是近年來自殘差網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)突破性的一項技術(shù)了。BERT的主要特點以下幾點：

使用了Transformer作為算法的主要框架，Trabsformer能更徹底的捕捉語句中的雙向關(guān)系；

使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任務(wù)訓(xùn)練目標(biāo)；

使用更強(qiáng)大的機(jī)器訓(xùn)練更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，使BERT的結(jié)果達(dá)到了全新的高度，并且Google開源了BERT模型，用戶可以直接使用BERT作為Word2Vec的轉(zhuǎn)換矩陣并高效的將其應(yīng)用到自己的任務(wù)中。

BERT的本質(zhì)上是通過在海量的語料的基礎(chǔ)上運行自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法為單詞學(xué)習(xí)一個好的特征表示，所謂自監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)上運行的監(jiān)督學(xué)習(xí)。在以后特定的NLP任務(wù)中，我們可以直接使用BERT的特征表示作為該任務(wù)的詞嵌入特征。所以BERT提供的是一個供其它任務(wù)遷移學(xué)習(xí)的模型，該模型可以根據(jù)任務(wù)微調(diào)或者固定之后作為特征提取器。

模型結(jié)構(gòu)：由于模型的構(gòu)成元素Transformer已經(jīng)解析過，就不多說了，BERT模型的結(jié)構(gòu)如下圖最左：

對比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是雙向的Transformer block連接；就像單向rnn和雙向rnn的區(qū)別，直覺上來講效果會好一些。

優(yōu)點： BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通過預(yù)訓(xùn)練和精調(diào)橫掃了11項NLP任務(wù)，這首先就是最大的優(yōu)點了。而且它還用的是Transformer，也就是相對rnn更加高效、能捕捉更長距離的依賴。對比起之前的預(yù)訓(xùn)練模型，它捕捉到的是真正意義上的bidirectional context信息。

缺點： MLM預(yù)訓(xùn)練時的mask問題

[MASK]標(biāo)記在實際預(yù)測中不會出現(xiàn)，訓(xùn)練時用過多[MASK]影響模型表現(xiàn)

每個batch只有15%的token被預(yù)測，所以BERT收斂得比left-to-right模型要慢（它們會預(yù)測每個token）

BERT火得一塌糊涂不是沒有原因的：

使用Transformer的結(jié)構(gòu)將已經(jīng)走向瓶頸期的Word2Vec帶向了一個新的方向，并再一次炒火了《Attention is All you Need》這篇論文；

11個NLP任務(wù)的精度大幅提升足以震驚整個深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域；

無私的開源了多種語言的源碼和模型，具有非常高的商業(yè)價值。

遷移學(xué)習(xí)又一次勝利，而且這次是在NLP領(lǐng)域的大勝，狂勝。

BERT算法還有很大的優(yōu)化空間，例如我們在Transformer中講的如何讓模型有捕捉Token序列關(guān)系的能力，而不是簡單依靠位置嵌入。BERT的訓(xùn)練在目前的計算資源下很難完成，論文中說的訓(xùn)練需要在64塊TPU芯片上訓(xùn)練4天完成，而一塊TPU的速度約是目前主流GPU的7-8倍。

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