如何增加chatgpt训练数据

100人浏览 2024-04-15 13:33:45
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新一代对话式人工智能,历史上增长最快的消费者应用程序

6个回答

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    xymspyv
    xymspyv
    要增加ChatGPT的训练数据,可以从以下多个方面入手:1. 数据收集:收集更多的对话数据,包括用户与机器人的对话、原始聊天记录或是其他对话型数据。可以从公开平台上获取,或者通过自己的网站或应用程序收集用户与机器人的交互数据。2. 数据清理:对于收集到的原始对话数据,需要进行清洗和预处理,以便提高ChatGPT的训练效果。可以去除无关的对话、过滤敏感信息,并保留有用的对话片段。3. 数据标注:为了增加ChatGPT的响应质量和准确性,可以对训练数据进行标注。常见的标注方式包括标记问题与回答对、标注实体或关键词,或者进行情感或意图分类等。4. 人工生成数据:可以通过人工生成对话数据来增加训练样本。你可以邀请一些人参与与机器人的对话,或者自己与机器人进行对话,以收集更多的训练数据。5. 数据增强:通过对已有的训练数据进行扩充和增强,可以提高ChatGPT的语言理解和生成能力。可以使用技术手段,如基于同义词替换、部分遮蔽、逆向生成等方法来扩展已有的训练对话。6. 多样性增加:为了使ChatGPT能够适应更广泛的对话场景,可以增加不同领域、不同语境和不同风格的对话数据。这样可以提高ChatGPT的适应性和应用能力。在增加训练数据时,需要注意保护用户的隐私和数据安全,确保数据的合法性和合规性。要进行适当的数据采样和平衡,以避免过度偏向某些特定的对话情况。增加训练数据是一个持续的过程,通过不断迭代和优化,可以逐步提高ChatGPT的性能和效果。
  • 萧瑟秋雨
    萧瑟秋雨
    GPT之于自动驾驶意味着什么?文丨智驾网 黄华丹ChatGPT带火了AI,当GPT遇到自动驾驶,又会发生怎样的化学反应?GPT全称Generative Pre-trained Transformer,即生成式预训练Transformer。简单概括即是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。4月11日,在第八届毫末AI DAY上,毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT,中文名雪湖·海若。DriveGPT能做到什么?又是如何构建的?顾维灏在AI DAY上都做了详细解读。AI DAY还展示了毫末自动驾驶数据体系MANA的升级情况,主要是其在视觉感知能力上的进展。01.什么是DriveGPT?能实现什么?顾维灏首先讲解了GPT的原理,生成式预训练Transformer模型本质上是在求解下一个词出现的概率,每一次调用都是从概率分布中抽样并生成一个词,这样不断地循环,就能生成一连串的字符,用于各种下游任务。以中文自然语言为例,单字或单词就是Token,中文的Token词表有5万个左右。把Token输入到模型,输出就是下一个字词的概率,这种概率分布体现的是语言中的知识和逻辑,大模型在输出下一个字词时就是根据语言知识和逻辑进行推理的结果,就像根据一部侦探小说的复杂线索来推理凶手是谁。而作为适用于自动驾驶训练的大模型,DriveGPT雪湖·海若三个能力:1.可以按概率生成很多个这样的场景序列,每个场景都是一个全局的场景,每个场景序列都是未来有可能发生的一种实际情况。2.是在所有场景序列都产生的情况下,能把场景中最关注的自车行为轨迹给量化出来,也就是生成场景的便会产生自车未来的轨迹信息。3.有了这段轨迹之后,DriveGPT雪湖·海若还能在生成场景序列、轨迹的输出整个决策逻辑链。也就是说,利用DriveGPT雪湖·海若,在一个统一的生成式框架下,就能做到将规划、决策与推理等多个任务全部完成。具体来看,DriveGPT雪湖·海若的设计是将场景Token化,毫末将其称为Drive Language。Drive Language将驾驶空间进行离散化处理,每一个Token都表征场景的一小部分。目前毫末拥有50万个左右的Token词表空间。如果输入一连串过去已经发生的场景Token序列,模型就可以根据历史,生成未来所有可能的场景。也就是说,DriveGPT雪湖·海若同样像是一部推理机器,告诉它过去发生了什么,它就能按概率推理出未来的多个可能。一连串Token拼在一起就是一个完整的驾驶场景时间序列,包括了未来某个时刻整个交通环境的状态以及自车的状态。有了Drive Language,就可以对DriveGPT进行训练了。毫末对DriveGPT的训练过程根据驾驶数据以及之前定义的驾驶尝试做一个大规模的预训练。通过在使用过程中接管或者不接管的场景,对预训练的结果进行打分和排序,训练反馈模型。也就是说利用正确的人类开法来替代错误的自动驾驶开法。后续就是用强化学习的思路不断优化迭代模型。在预训练模型上,毫末采用Decode-only结构的GPT模型,每一个Token用于描述某时刻的场景状态,包括障碍物的状态、自车状态、车道线情况等等。毫末的预训练模型拥有1200亿个参数,使用4000万量产车的驾驶数据,本身就能够对各种场景做生成式任务。这些生成结果会按照人类偏好进行调优,在安全、高效、舒适等维度上做出取舍。毫末会用部分经过筛选的人类接管数据,大概5万个Clips去做反馈模型的训练,不断优化预训练模型。在输出决策逻辑链时,DriveGPT雪湖·海若利用了prompt提示语技术。输入端给到模型一个提示,告诉它“要去哪、慢一点还是快一点、并且让它一步步推理”,经过这种提示后,它就会朝着期望的方向去生成结果,并且每个结果都带有决策逻辑链。每个结果也会有未来出现的可能性。这样我们就可以选择未来出现可能性最大,最有逻辑的链条驾驶策略。可以用一个形象的示例来解释DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假设提示模型要“抵达某个目标点”,DriveGPT雪湖·海若会生成很多个可能的开法,有的激进,会连续变道超车,快速抵达目标点,有的稳重,跟车行驶到终点。这时如果提示语里没有其他额外指示,DriveGPT雪湖·海若就会按照反馈训练时的调优效果,最终给到一个更符合大部分人驾驶偏好的效果。02.实现DriveGPT毫末做了什么?DriveGPT雪湖·海若的训练和落地,离不开算力的支持。今年1月,毫末就和火山引擎共同发布了其自建智算中心,毫末雪湖·绿洲MANA OASIS。OASIS的算力高达67亿亿次/秒,存储带宽2T/秒,通信带宽达到800G/秒。光有算力还不够,还需要训练和推理框架的支持。毫末也做了以下三方面的升级。一是训练稳定性的保障和升级。大模型训练是一个十分艰巨的任务,随着数据规模、集群规模、训练时间的数量级增长,系统稳定性方面微小的问题也会被无限放大,如果不加处理,训练任务就会经常出错导致非正常中断,浪费前期投入的大量资源。毫末在大模型训练框架的基础上,与火山引擎共同建立了全套训练保障框架,通过训练保障框架,毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力,可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断,有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。二是弹性调度资源的升级。毫末拥有量产车带来的海量真实数据,可自动化的利用回传数据不断的学习真实世界。由于每天不同时段回传的数据量差异巨大,需要训练平台具备弹性调度能力,自适应数据规模大小。毫末将增量学习技术推广到大模型训练,构建了一个大模型持续学习系统,研发了任务级弹性伸缩调度器,分钟级调度资源,集群计算资源利用率达到95%。三是吞吐效率的升级。在训练效率上,毫末在Transformer的大矩阵计算上,通过对内外循环的数据拆分、尽量保持数据在SRAM中来提升计算的效率。在传统的训练框架中,算子流程很长,毫末通过引入火山引擎提供的Lego算之库实现算子融合,使端到端吞吐提升84%。有了算力和这三方面的升级,毫末可对DriveGPT雪湖·海若进行更好的训练迭代升级。03.MANA大升级,摄像头代替超声波雷达毫末在2021年12月的第四届AI DAY上发布自动驾驶数据智能体系MANA,经过一年多时间的应用迭代,现在MANA迎来了全面的升级。据顾维灏介绍,本次升级主要包括:1.感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT。2.计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化,并集成到OASIS当中。3.增加了使用NeRF技术的数据合成服务,降低Corner Case数据的获取成本。4.针对多种芯片和多种车型的快速交付难题,优化了异构部署工具和车型适配工具。前文我们已经详细介绍了DriveGPT相关的内容,以下主要来看MANA在视觉感知上的进展。顾维灏表示,视觉感知任务的核心目的都是恢复真实世界的动静态信息和纹理分布。因此毫末对视觉自监督大模型做了一次架构升级,将预测环境的三维结构,速度场和纹理分布融合到一个训练目标里面,使其能从容应对各种具体任务。目前毫末视觉自监督大模型的数据集超过400万Clips,感知性能提升20%。在泊车场景下,毫末做到了用鱼眼相机纯视觉测距达到泊车要求,可做到在15米范围内达测量精度30cm,2米内精度高于10cm。用纯视觉代替超声波雷达,进一步降低整体方案的成本。在纯视觉三维重建方面,通过视觉自监督大模型技术,毫末不依赖激光雷达,就能将收集的大量量产回传视频转化为可用于BEV模型训练的带3D标注的真值数据。通过对NeRF的升级,毫末表示可以做到重建误差小于10【本文来自易车号作者智驾网,版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点,与易车无关】
  • 止然
    止然
    论文查重的目的就是为了检测出相似内容,然后以通过论文降重进行修改,达到合格比例。如果想快速降重,选择机器降重,如果想保证质量,那么人工降重必选。如果只是追求速度,那就直接选择机器降重,常用论文降重方法如下:人工降重方法:1、变换表达。先理解原句的意思,用自己的话复述一遍。2、词语替换,在变换表达方式的基础上结合同义词替换,效果更好。3、变换句式,通过拆分合并语句的方式进行修改,把长句变短句,短句变长句。4、图片法,针对专业性太强不好修改的语句或段落(比如计算机代码,法律条款,原理理论等),可以适当把文字写在图片上展现,但是这种方法不宜用的太多。知网查重系统不太合适,可以识别图片,公式,表格,其他查重系统可以适当使用。5、翻译法,用百度翻译或谷歌翻译,中文翻译成英文,英文翻译成日语或其他语种,再从日语翻译成中文,这种看似不错,还得需要人工润色,感觉效果还是鸡肋,适当用用也无妨。机器降重方法:论文降重软件只是辅助手段,最后还得人工润色一下,完全降重有效的没有。PaperBye论文查重系统里有自动降重功能,可以作为你查重后修改参考的一种辅助手段。关于效果,针对专业不同效果也不一样,比如理工科或专业术语比较多的,改的效果不太好。如果一些文课类文章,改好后语句还是蛮通顺的,效果没有人工修改好,但是可以给一些修改建议提示,也是不错的,主要看怎么使用。看看下面修改的例句,降重效果还算满意。最后提醒一句,软件论文降重,只是辅助,即使改也需要人工去复核修改一遍,因为毕竟是软件,有的表达上会欠缺妥当,需要人工润色。同时也不要过度依赖软件降重,目前还是没有人工一字一句修改的效果好,只能作为一种改重的辅助手段,不要期望过高。
  • 止然
    止然
    我们需要对ChatGPT进行一番改进,从而使其能够处理新的知识。其中一种方式是增加新的神经元和层,用于存储新的知识,以便在日后的训练中能够进行准确的反馈。我们还可以利用可解释性 AI 技术来调试 ChatGPT,以确保ChatGPT能够真正理解它正训练的新信息。我们可以利用神经机器翻译技术(NMT),以将新知识转换为ChatGPT可理解的语义结构
  • 洋洋洒洒
    洋洋洒洒
    Chat GPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人,可以进行自然语言交互。以下是一些玩转Chat GPT的建议:1. 了解Chat GPT:首先需要了解什么是Chat GPT以及它的原理和应用场景。这有助于更好地使用该技术。2. 准备数据集:如果你想训练自己的聊天机器人模型,需要准备一个足够大且质量良好的数据集,并对其进行预处理和清洗。3. 训练模型:使用已有框架或者编写代码来训练自己的聊天机器人模型。在训练过程中要注意调整超参数、监控损失函数等。4. 调试测试:完成模型训练后,需要对其进行测试和调试。可以通过与真实用户或者其他开发者进行交互来评估模型性能并找出问题所在。5. 不断优化改进:根据测试结果不断优化改进模型,在保证性能稳定可靠的前提下增加新功能、提高响应速度等方面做出改善。玩转Chat GPT需要具备一定编程知识和相关领域背景,并且需要耐心地学习、尝试和不断迭代改进。
  • 艾丝缇
    艾丝缇
    可以在以下几个方面下功夫降低chatgpt的查重率:1.加入更多的训练数据,这些数据可以是不同领域、不同来源的数据,这样chatgpt就能够更准确地理解问题和回答,减少重复率。2.增加输入文本的多样性,你可以将同一句话表达成不同的语言风格,不同的顺序等等。3.随机替换某些单词,比如同义词、拼音相似的词、大小写不同的词等等。这样就能够减少重复的可能。增加chatgpt的语言多样性,不断优化模型的训练数据,才能够有效地降低查重率。

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