Binance 依賴於 ChatGPT AI 模型

在最近的一篇博文中， Binance 表示支持AI模型 ChatGPT，突出其幫助的潛力 改善加密貨幣的採用和教育. 開發的聊天機器人 OpenAI 在很短的時間內流行起來，迅速成為歷史上增長最快的消費者應用程序之一。

Binance 關於 ChatGPT 的人工智能：這是交易所所說的

加密貨幣交易平台 Binance 討論了巨大的潛力 生成AI，這似乎席捲了科技界。 在帖子中，交易所討論了人工智能加速數字資產主流採用的潛力。 具體來說，通過 ChatGPT 的功能。

顯然， ChatGPT 到目前為止，它一直是 2023 年的頭條新聞。生成式 AI 系統吸引了科技界的目光，並已成為主流消費者。 它還能夠展示 AI 尚未開發的市場，並揭示該行業的進步程度。

現在，這個星球上最大的加密貨幣交易平台已經表示支持該計劃。 在最近的一篇博文中，幣安表示相信 ChatGPT 將改善加密貨幣的採用和教育。 具體來說，通過其 高級通訊功能 以便更好地與用戶互動。

在帖子中，幣安指出了 ChatGPT 的最大優勢：它是 使用方便 它的反應類似於人類的反應，它們有一個 節奏很快. 在討論加密貨幣領域的這些優勢時，幣安指出了巨大的潛力。

具體來說，認為在採用加密貨幣方面，最大的優勢在於如何使用它來回答有關如何使用加密貨幣及其背後的技術的問題。

此外，該帖子還指出，ChatGPT 的優勢在於能夠以交互和對話的方式幫助闡明概念。 不僅如此，用戶表示他們可以繼續提問，直到他們覺得他們完全理解了他們感興趣的任何與密碼學相關的東西。

由於這些原因，人工智能的發展對於教育部門應該是至關重要的。 確實，在領域 cryptocurrencies, 許多希望了解更多信息的人被引導到各種在線渠道。

AI軟件ChatGPT在這方面又一 潛在出口 這可以解決數字資產領域的具體問題和誤解點。

ChatGPT：什麼是新的 AI 模型及其工作原理

ChatGPT 是 OpenAI 開發的新模型，是 GPT-3 （生成式預訓練 Transformer 3）模型。 這些是基於人工智能的模型 無監督機器學習.

他們通過使用稱為 transformer 的深度學習技術來工作，該技術涉及使用神經網絡來分析和理解文本的含義。 ChatGPT，具體來說，是 指導GPT 家族：通過深度學習訓練的模型，然後通過人工強化進行優化。

一種被稱為 左高頻，從人類反饋中強化學習。 ChatGPT 於 2022 年 XNUMX 月實施並公開。由於其強大的功能和易用性，它在網絡上越來越受歡迎，而且許多人還可以免費訪問它，並正在發現它的潛力。

ChatGPT 是所謂的 InstructGPT 的一部分，它是以前僅基於無監督學習的模型的演變。 Instruct 模型實際上源自原始 GPT-3，但經過優化 人力強化.

具體來說，通過一種稱為人類反饋強化學習 (RLHF) 的技術。 ChatGPT 與其他​​ Instruct 模型（也稱為 GPT-3.5 模型，例如 text-davinci-003）的區別在於模型的訓練方式。

在 ChatGPT 的微調中，人工監督員被要求提供所需的問題和答案。 這些被用作優化 ChatGPT 模型的數據集。

因此，ChatGPT 是 InstructGPT 的姊妹模型，它經過訓練可以遵循提示中的指令並提供 詳細回复.

根據 Binance 的 ChatGPT AI 模型的優點和缺點

可以說，ChatGPT 的最大優勢是它的易用性，以及它生成的方式 類似人類的反應 極其快速且（截至 2023 年 XNUMX 月）免費。

由於其多樣化的培訓，它可以響應幾乎任何請求和廣泛的主題生成文本，這一事實意味著數百萬用戶已經找到了使用 ChatGPT 的方法 讓他們的生活更輕鬆.

例如，開發人員用它來幫助調試代碼，有創造力的人用它來幫助寫故事或歌詞的建議，學生用它來幫助他們理解困難的概念。 只要請求可以表述為基於文本的輸入和輸出，ChatGPT 的功能就是 萬能的.

因此，ChatGPT 的存在可以節省時間和金錢。 例如，在業務方面，ChatGPT 可以處理原本需要大量人力的任務，例如回答客戶常見問題解答。

人工智能可以處理大量的客戶服務請求，從而使員工能夠專注於更複雜的任務。 這可以 提高效率、降低成本.

另一方面，雖然 ChatGPT 非常令人印象深刻，但用戶應該意識到存在許多缺點。 是的，它非常容易使用並產生令人信服的答案，但任何使用它的人都不應該過於自滿或關閉他們的批判性思維。

重要的是要認識到 ChatGPT 有 理解有限 並且缺乏基本的常識。 它的回答看似人性化，但機器人對其正在處理的文本並沒有真正的理解。

事實上，語言模型只是根據從其訓練和數據中得出的概率分佈生成輸出。 這意味著它可以生成 誤導甚至不正確的信息. 準確性問題還與訓練數據的質量和實質有關。

例如，ChatGPT 的訓練數據有 2021 年的知識限制，因此訓練過程在該日期之前結束。 例如，如果向 ChatGPT 詢問 2022 年以後發生的事情，它將無法訪問該信息。