Binance 依赖于 ChatGPT AI 模型

在最近的一篇博文中， Binance 表示支持AI模型 ChatGPT，突出其帮助的潜力 改善加密货币的采用和教育. 开发的聊天机器人 OpenAI 在很短的时间内流行起来，迅速成为历史上增长最快的消费者应用程序之一。

Binance 关于 ChatGPT 的人工智能：这是交易所所说的

加密货币交易平台 Binance 讨论了巨大的潜力 生成式人工智能，这似乎席卷了科技界。 在帖子中，交易所讨论了人工智能加速数字资产主流采用的潜力。 具体来说，通过 ChatGPT 的功能。

显然， ChatGPT 到目前为止，它一直是 2023 年的头条新闻。生成式 AI 系统吸引了科技界的目光，并已成为主流消费者。 它还能够展示 AI 尚未开发的市场，并揭示该行业的进步程度。

现在，这个星球上最大的加密货币交易平台已经表示支持该计划。 在最近的一篇博文中，币安表示相信 ChatGPT 将改善加密货币的采用和教育。 具体来说，通过其 高级通讯功能 以便更好地与用户互动。

在帖子中，币安指出了 ChatGPT 的最大优势：它是 使用方便 它的反应类似于人类的反应，它们有一个 节奏很快. 在讨论加密货币领域的这些优势时，币安指出了巨大的潜力。

具体来说，认为在采用加密货币方面，最大的优势在于如何使用它来回答有关如何使用加密货币及其背后的技术的问题。

此外，该帖子还指出，ChatGPT 的优势在于能够以交互和对话的方式帮助阐明概念。 不仅如此，用户表示他们可以继续提问，直到他们觉得他们完全理解了他们感兴趣的任何与密码学相关的东西。

由于这些原因，人工智能的发展对于教育部门应该是至关重要的。 确实，在领域 cryptocurrencies, 许多希望了解更多信息的人被引导到各种在线渠道。

AI软件ChatGPT在这方面又一 潜在出口 这可以解决数字资产领域的具体问题和误解点。

ChatGPT：什么是新的 AI 模型及其工作原理

ChatGPT 是 OpenAI 开发的新模型，是 GPT-3 （生成式预训练 Transformer 3）模型。 这些是基于人工智能的模型 无监督机器学习.

他们通过使用称为 transformer 的深度学习技术来工作，该技术涉及使用神经网络来分析和理解文本的含义。 ChatGPT，具体来说，是 指导GPT 家族：通过深度学习训练的模型，然后通过人工强化进行优化。

一种被称为 左高频，从人类反馈中强化学习。 ChatGPT 于 2022 年 XNUMX 月实施并公开。由于其强大的功能和易用性，它在网络上越来越受欢迎，而且许多人还可以免费访问它，并正在发现它的潜力。

ChatGPT 是所谓的 InstructGPT 的一部分，它是以前仅基于无监督学习的模型的演变。 Instruct 模型实际上源自原始 GPT-3，但经过优化 人力强化.

具体来说，通过一种称为人类反馈强化学习 (RLHF) 的技术。 ChatGPT 与其他 Instruct 模型（也称为 GPT-3.5 模型，例如 text-davinci-003）的区别在于模型的训练方式。

在 ChatGPT 的微调中，人工监督员被要求提供所需的问题和答案。 这些被用作优化 ChatGPT 模型的数据集。

因此，ChatGPT 是 InstructGPT 的姊妹模型，它经过训练可以遵循提示中的指令并提供 详细回应.

根据 Binance 的 ChatGPT AI 模型的优点和缺点

可以说，ChatGPT 的最大优势是它的易用性，以及它生成的方式 类似人类的反应 极其快速且（截至 2023 年 XNUMX 月）免费。

由于其多样化的培训，它可以响应几乎任何请求和广泛的主题生成文本，这一事实意味着数百万用户已经找到了使用 ChatGPT 的方法 让他们的生活更轻松.

例如，开发人员用它来帮助调试代码，有创造力的人用它来帮助写故事或歌词的建议，学生用它来帮助他们理解困难的概念。 只要请求可以表述为基于文本的输入和输出，ChatGPT 的功能就是 万能的.

因此，ChatGPT 的存在可以节省时间和金钱。 例如，在业务方面，ChatGPT 可以处理原本需要大量人力的任务，例如回答客户常见问题解答。

人工智能可以处理大量的客户服务请求，从而使员工能够专注于更复杂的任务。 这可以 提高效率，降低成本.

另一方面，虽然 ChatGPT 非常令人印象深刻，但用户应该意识到存在许多缺点。 是的，它非常容易使用并产生令人信服的答案，但任何使用它的人都不应该过于自满或关闭他们的批判性思维。

重要的是要认识到 ChatGPT 有 有限的理解 并且缺乏基本的常识。 它的回答看似人性化，但机器人对其正在处理的文本并没有真正的理解。

事实上，语言模型只是根据从其训练和数据中得出的概率分布生成输出。 这意味着它可以生成 误导甚至不正确的信息. 准确性问题还与训练数据的质量和实质有关。

例如，ChatGPT 的训练数据有 2021 年的知识限制，因此训练过程在该日期之前结束。 例如，如果向 ChatGPT 询问 2022 年以后发生的事情，它将无法访问该信息。