每個人都在談論chatgpt，寫道兒童讀物而且，如果將微軟集成到越來越多的產品中，那麼會議很快也將與Microsoft團隊總結。當然，第一個相當負面的應用程序不久了：不僅時間是通過不良翻譯垃圾郵件郵件，chatgpt也可以是這樣。寫惡意軟件被使用。犯罪能量少一些，您也可以想到稍微提高令人討厭的研討會的工作或讓它完全寫作。我們會告訴您為什麼這不是一個好主意。
chatgpt的工作原理
這樣您就可以理解如何看到查特（Chatt）生成的文本，首先必須了解chatgpt的工作方式。本質上，Chatgpt經過培訓可以繼續文本片段。這意味著：對於文本中的任何地方，它都學會了繼續編寫此文本。最終，Chatgpt與智能手機上的“預測”一詞完全相同，但是由於更多的資源和巧妙的技術，整個過程變得更好。
對於給定的句子開始的開始（“貓位於”））總是說各種下一個單詞碎片的概率（例如，很有可能：“牆”，“沙發”等；不太可能：飢餓”，“爐子”，“ Droggel Cup”）。然後選擇可能的單詞片段之一併添加到文本中，並重複此原理，直到出現成品文本為止。
Chatgpt首先接受了任何文本培訓，實際上間接吸引了各種有用的知識。例如，如果模型知道該金字塔高139米，那麼“吉薩的大金字塔”中預測下一個單詞時，它會帶來優勢，因此“ 139”很可能是下一個文本片段。然後，Chatgpt在疑問和回應對上進行了完善，以便更像是一個有用的助手。
如何識別聊天的文字
首先，在少數文本中，選擇一個單詞的下一個單詞的選擇是足夠的，但也有限制性：對於“我最喜歡的動物”的句子，僅在各種各樣的少數最有可能的作品中選擇言語，即狗或金魚，但從未寫過關於額頭葉質質的任何東西。
正是這種方式說出下一個單詞的答案，一個懶惰的學生注定要與Chatt：如果您拿出一部分文字，將其扔進聊天中，看看下一個單詞模塊是否實際上是最大的一個單詞可能預測的單詞塊，那麼這是生成文本的線索。如果您檢查文本的所有單詞模塊，並且每個單詞模塊都低於chatgpt的模塊，則最有可能的是，這可能是非常有力的指示文本是生成的。
當然，ChatGpt本身並非免費提供，並且該網站本身總是為我們提供整個文本，而不是所有單詞及其概率。但是，Chatgpt是一種最初在具有任何文本的數據記錄上培訓的模型，後來僅將其完善成問題助理助手。至少對於研究人員來說，經過非常相似原則的非常相似數據的培訓的模型：GPT-3，也來自Openaai。
GPT-3的行為與Chatt的行為差異很大，但仍然具有足夠的相似性，以確保可以通過更長的文本可靠地使用它來識別生成的文本。此外，此方法只是眾多方法之一：因此，您還可以訓練一個新模型以區分已實現的文本，從而可能會學習類似的過程。
除了這種可識別性外，Chatgpt自然還會不時產生胡說八道，這也可能來自普通的通話競賽，您可以在下面的推文中看到。畢竟，關於單詞的概率並不完美，因為某些事情總是會出錯。
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為什麼其他型號，補給者和翻譯人員也無濟於事
當然，不僅有聊天，而且還有其他模型和工具，例如制定或翻譯。但是，它們都按照相同的原則來工作：鑑於已經寫的文本，他們說所有可能的快照的概率，選擇其中一個並重複整個。
同事Jan Stahnke擁有對Chatgpt的AI翻譯工具，Google Translator競爭了誰的表現更好。文章進入這裡：
諸如翻譯器或補充劑之類的模型，一種重新形狀的文本的模型，也獲得了原始文本，作為對單詞預測的額外幫助。但是，這仍然足以進行相當良好的檢測，因為具有略有不同數據的模型略有不同，對於某些單詞鏈仍會產生類似的相似概率。
大學知道這個問題
他們當然也知道大學和學校為了方便一些學生和學生，並檢查了作業。提交的文本代表著竊。儘管這個話題是非常新的，但並非每個審查員都總是會努力通過在線工具扔文本以檢測pla竊，但是個別案例已經眾所周知。
識別此類文本特別是gptzero至少適用於學校和大學，以及Zerogpt，該宣傳的檢測率超過98％。但是，從長遠來看，這些模型也可以超越：在創建文本時選擇下一個單詞片段時，可以故意選擇單詞片段，而竊探測器認為無害。最後，可能又有一款貓和鼠標遊戲。
然而，目前，這些工具仍然足夠好，對於舒適的學生來說，Chatgpt並不是一場巨大的革命，因為有了一些背景知識，生成的文本很容易並且可以自動識別。但是Chatgpt仍然可以是一個有用的工具，而沒有任何邪惡意圖：它也提供了一個學習的機會，例如可以用代碼線解釋。但是，您應該始終關注Chatgpt產生的所有事物，即使可能是一個天際測試可以足夠。
您是否想概述Chatgpt的功能和可能性？然後請在此處的文章中：
你曾經使用過chatgpt嗎？將來您還會在某個時候使用它嗎？您會在AI的幫助下寫作作業嗎？或者甚至完全寫了它？文章改變了您的意見嗎？我們想找出您在這個主題上的情況。請在評論中寫下！