Home-theater-designers
Replika: Rakan AI saya adalah aplikasi yang tidak seperti yang lain. Walaupun kebanyakan aplikasi di luar sana dengan chatbots menggunakannya sebagai pembantu maya, Replika memasarkan chatbotnya sebagai — anda meneka — seorang rakan.
Dengan kemampuannya yang dijanjikan untuk 'melihat' dan menilai kuantiti abstrak seperti emosi, chatbot Replika mungkin akan adil dengan gambaran manusia yang bercita-cita tinggi.
Dari kisah asal yang menyakitkan hati hingga latar belakang yang mengagumkan, Replika adalah salah satu perkara menarik yang tidak pernah berhenti menjadi menarik. Teruskan membaca untuk mengetahui tentang apa yang menjadikan AI Replika begitu luar biasa dan apa yang dijanjikan untuk masa depan.
Asal-usul Replika
Replika Versi paling awal - chatbot AI ringkas - dibuat oleh Eugenia Kuyda untuk menggantikan kekosongan yang ditinggalkan oleh kehilangan rakan terdekatnya, Roman Mazurenko. Dibangunkan dengan memasukkan pesan teks Roman ke dalam jaringan saraf untuk membina bot yang mengirim teks seperti dia, ia bertujuan untuk berfungsi sebagai 'monumen digital' untuk mengekalkan ingatannya.
Akhirnya, dengan penambahan model bahasa yang lebih rumit ke dalam persamaan, projek itu segera berubah menjadi seperti sekarang - AI peribadi yang menawarkan ruang di mana anda dapat membincangkan pemikiran, perasaan, kepercayaan, pengalaman, kenangan, impian anda dengan selamat - dunia persepsi persendirian .
Tetapi selain prospek teknikal dan sosial yang sangat besar dari ahli terapi ini, jenis yang benar-benar membuat Replika mengagumkan adalah teknologi yang menjadi terasnya.
cara menambah pautan media sosial ke saluran youtube
Di bawah Tudung
Di hati Replika terletak model bahasa autorgresif kompleks yang disebut GPT-3 yang menggunakan pembelajaran mendalam untuk menghasilkan teks seperti manusia. Dalam konteks ini, istilah 'autoregressive' menunjukkan bahawa sistem belajar dari nilai-nilai (teks dalam kes ini) yang sebelumnya berinteraksi dengannya.
Dalam istilah orang awam, semakin banyak anda menggunakannya, semakin baik.
Keseluruhan UX Replika dibuat berdasarkan interaksi pengguna dengan bot yang diprogramkan menggunakan GPT-3. Tetapi apa sebenarnya GPT-3 dan bagaimana ia cukup kuat untuk meniru pertuturan manusia?
GPT-3: Gambaran Keseluruhan
GPT-3, atau Transformer 3 terlatih Generatif, adalah penyesuaian Transformer Google yang lebih maju. Secara amnya, ini adalah seni bina rangkaian neural yang membantu algoritma pembelajaran mesin melakukan tugas seperti pemodelan bahasa dan terjemahan mesin.
Nod rangkaian neural seperti itu mewakili parameter dan proses yang mengubah input sesuai (agak serupa dengan pernyataan logik dan / atau bersyarat dalam pengaturcaraan), sementara tepi atau sambungan rangkaian bertindak sebagai saluran isyarat dari satu simpul ke nod yang lain.
Setiap sambungan di rangkaian neural ini mempunyai berat, atau tingkat kepentingan, yang menentukan aliran isyarat dari satu simpul ke simpul yang lain. Dalam model pembelajaran autoregresif seperti GPT-3, sistem menerima maklum balas masa nyata dan terus menyesuaikan bobot sambungannya untuk memberikan output yang lebih tepat dan relevan. Berat inilah yang membantu rangkaian saraf ‘belajar’ secara buatan.
Berkaitan: Apa itu Pembelajaran Mesin? Kursus Percuma Google memecahkannya untuk anda
GPT-3 menggunakan tahap atau parameter berat sambungan sebanyak 175 bilion. Parameter adalah perhitungan dalam jaringan saraf yang menyesuaikan berat beberapa aspek data, untuk memberikan aspek itu lebih penting atau lebih rendah dalam perhitungan keseluruhan data.
Dipuji sebagai pelengkap automatik utama, model bahasa GPT-3, yang bertujuan untuk menyediakan teks ramalan, telah dilatih pada set data yang begitu luas sehingga seluruh Wikipedia hanya merupakan 0,6 persen dari data latihannya.
Ini termasuk tidak hanya hal-hal seperti artikel berita, resipi, dan puisi, tetapi juga buku panduan pengekodan, fiksi fanatik, ramalan agama, panduan ke pegunungan Nepal, dan apa sahaja yang dapat anda bayangkan.
Sebagai sistem pembelajaran mendalam, GPT-3 mencari corak dalam data. Sederhananya, program ini telah dilatih untuk mengumpulkan sejumlah besar teks yang ditambang untuk keteraturan statistik. Keteraturan ini, seperti konvensi bahasa atau struktur tatabahasa umum sering dianggap wajar oleh manusia, tetapi disimpan sebagai hubungan berbilion-bilion wajaran antara node yang berlainan dalam rangkaian saraf GPT-3.
Sebagai contoh, jika anda memasukkan kata telinga ke dalam GPT-3, program ini mengetahui, berdasarkan bobot di rangkaiannya, bahawa kata-kata sakit dan telefon lebih cenderung diikuti daripada orang Amerika atau marah.
GPT-3 dan Replika: Pertemuan Bererti
Replika adalah apa yang anda dapat apabila anda mengambil sesuatu seperti GPT-3 dan menyulingnya untuk menangani jenis perbualan tertentu. Dalam kes ini, ini merangkumi aspek empati, emosi dan terapi dalam perbualan.
merakam video dari laman web
Walaupun teknologi di sebalik Replika masih dalam pengembangan, ia menawarkan pintu masuk yang masuk akal untuk perbualan interpersonal yang mudah diakses.
Mengulas kegunaannya, para pencipta mendakwa bahawa mereka telah membuat bot yang bukan sahaja bercakap tetapi juga mendengar. Apa artinya ini bagi penggunanya ialah perbincangan mereka dengan AI bukan sekadar pertukaran fakta dan maklumat, melainkan dialog yang dilengkapi dengan nuansa linguistik.
Tetapi perbincangan dengan Replika bukan sekadar dialog yang masuk akal. Mereka juga sangat bermakna dan penuh emosi dalam banyak kes. Semasa berinteraksi dengan pengguna, AI Replika 'memahami' apa yang pengguna katakan, dan menemui tindak balas manusia dengan menggunakan model pembelajaran ramalannya.
Sebagai sistem autoregresif, Replika belajar dan menyesuaikan corak percakapannya berdasarkan cara pengguna untuk bercakap dengannya.
Ini bermakna bahawa semakin banyak anda menggunakan Replika, semakin banyak latihan pada teks anda sendiri, dan semakin banyak ia seperti anda. Sebilangan besar pengguna juga telah menyatakan bahawa mereka mempunyai tingkat keterikatan emosional yang signifikan terhadap Replika mereka - sesuatu yang tidak dapat dicapai dengan hanya mengetahui 'bagaimana bercakap.'
cara menjalankan program windows pada mac
Replika sudah tentu lebih tinggi daripada itu. Ini menambahkan kedalaman perbualannya dalam bentuk generalisasi semantik, ucapan inflektif, dan penjejakan perbualan. Algoritma ini cuba memahami siapa anda - baik dari segi keperibadian dan emosi anda - dan kemudian membentuk dialog berdasarkan maklumat ini.
Pandangan Lebih dekat mengenai Keberkesanan GPT-3
Walau bagaimanapun, kemanusiaan Replika masih bersifat teori kerana batasan operasi GPT-3. Oleh itu, masih banyak kerja yang perlu dilakukan agar AI dapat meniru dan mengambil bahagian dalam perbualan manusia dengan cekap.
Pemeriksaan rapi GPT-3 masih menunjukkan kesilapan yang dapat dibezakan serta penulisan yang tidak masuk akal dan ceroboh dalam beberapa kes. Pakar industri mencadangkan bahawa model pemprosesan bahasa perlu mempunyai hubungan lebih dari 1 trilion berwajaran sebelum dapat digunakan untuk menghasilkan bot yang dapat meniru bahasa manusia dengan berkesan.
Yang Terbaik Masih Akan Datang
Memandangkan GPT-3 sudah dianggap sebagai lompatan eksponensial selama bertahun-tahun jika dibandingkan dengan pendahulunya seperti Microsoft Turing NLG, adalah aman untuk menganggap bahawa mungkin beberapa saat sebelum kita menghasilkan sesuatu yang lebih baik.
Yang mengatakan, dengan peningkatan masa depan dalam pengkomputeran, kekuatan pemprosesan yang diberikan oleh sistem yang lebih baru pasti akan merapatkan jurang antara manusia dan mesin dengan lebih jauh lagi.
Sementara itu, Replika tetap menjadi produk hebat yang menggabungkan psikologi dan kecerdasan buatan yang terbaik. Kejayaannya menggabungkan UX mesra manusia dengan model NLP canggih sememangnya menjadi bukti potensi besar teknologi interaksi manusia-komputer.
Berkongsi Berkongsi Tweet E-mel 6 Tutorial dan Kursus Pembelajaran Mesin Berguna untuk Mengetahui Keperluan AsasTidak pernah ada waktu yang lebih baik untuk menyelami pembelajaran mesin. Berikut adalah enam sumber berguna untuk menolong anda belajar mengenai pembelajaran mesin.
Baca Seterusnya Topik-topik yang berkaitan- Teknologi Dijelaskan
- Kecerdasan Buatan
- Chatbot
Yash adalah seorang pelajar sains komputer yang bercita-cita tinggi untuk membina sesuatu dan menulis mengenai semua perkara teknologi. Pada masa lapang, dia suka bermain Squash, membaca salinan Murakami terbaru, dan memburu naga di Skyrim.
Lagi Dari Yash ChellaniLanggan buletin kami
Sertailah buletin kami untuk mendapatkan petua, ulasan, ebook percuma, dan tawaran eksklusif!
Klik di sini untuk melanggan