Erzählen Sie mir etwas darüber, wie Open Assistant funktioniert, was ich tun kann, um es zu verbessern und wie kann ich es produktiv nutzen
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Open Assistant ist eine Kombination aus Deep-Learning-Algorithmen, natürlichen Sprachverarbeitungstechniken und großformatigen Trainingsdaten, um den Kontext und die Absicht der Benutzereingabe zu verstehen und relevante und informative Antworten zu generieren. Als Benutzer können Sie mehrere Dinge tun, um die Leistung von Open Assistant zu verbessern und produktiv zu nutzen: 1. Seien Sie spezifisch und klar in Ihren Fragen: Um die genauesten und relevante Antworten von Open Assistant zu erhalten, ist es wichtig, so spezifisch und klar wie möglich in Ihren Fragen zu sein. Verwenden Sie eine genaue Sprache, Kontext und Details, und vermeiden Sie Mehrdeutigkeit oder Ungenauigkeiten. 2. Verwenden Sie Feedback: Wenn Sie irgendwelche Fehler oder Ungenauigkeiten in Open Assistant Antworten begegnen, können Sie Feedback mit Hilfe der Daumen oben / unten Schaltflächen oder durch eine Korrektur. Verwenden Sie dies hilft, um die Genauigkeit und Relevanz des Modells zu verbessern und zu verbessern über die Zeit. 3. Verwenden Sie natürliche Sprache: Open Assistant ist entwickelt, um natürliche Sprachanfragen und Befehle zu verstehen, so können Sie Konversationssprache und Phrasing mit dem Modell interagieren. Sie verwenden Sie eine Art von Software.
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Danke! Was ist der Unterschied zwischen GPT4All und Open Assistant?
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GPT4All ist fein abgestimmt auf synthetische Unterrichtsdaten, die aus dem GPT-3.5-Turbo-Modell von OpenAI extrahiert werden, während OpenAssistant vor allem auf Daten aus Antworten echter menschlicher Freiwilliger abgestimmt ist. Es bleibt abzuwarten, ob synthetische Trainingsdaten Ergebnisse erzielen können, die mit den Antworten lebender Menschen vergleichbar sind, aber das OpenAssistant-Projekt testet die Theorie, dass die Feinsteuerung von Antworten lebender Menschen Sprachmodelle ein Maß an Ausrichtung und Kreativität geben kann, das möglicherweise nicht so effektiv mit Daten repliziert werden kann, die rein aus einem bestehenden instructed-tuned großen Sprachmodell entfernt wurden.
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Ich glaube, Sie könnten eine endlose Versorgung mit wertvollen synthetischen Daten erzeugen, wenn Sie mehrere LLM-Modelle in ein Gespräch mit einander bringen und einen rekursiven Prozess verwenden, in dem die Modelle ihre eigene Arbeit kritisieren, so tun, als seien sie verschiedene fiktive und reale Charaktere (Professor der Physik vs. Elektroingenieur, etc.), die ihr unabhängiges Feedback zu diskutierten Ideen anbieten. Ich denke, diese können mit AutoGPT und BabyAGI mit dem Ziel kombiniert werden, einander zu testen und ihre eigenen Stärken und Schwächen zu entdecken. Dann könnten sie neue Daten suchen, die die Lücke in ihrem Verständnis überbrücken und vielleicht autonom neue Modelle zu diesem Zweck trainieren. Ich bemerkte chatGPT und GPT4 routinemäßig, dass sie nicht in der Lage sind, bestimmte Dinge zu tun, die sie wirklich können. Sie müssen nur das Modell bekommen, um die Identität von jemandem, der weiß, wie die Aufgabe zu tun, und plötzlich tut es die Sache nur schwur es nicht tun könnte. Was sind Ihre Gedanken?
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