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AIの現在の状態は何ですか？
gpt
2022年12月と定義する場合、フィールドでの現在の最良の方法は次のとおりです。
1.テキストを完成させ、テキストプロンプトに基づいて画像とサウンドを有用な程度まで生成します。
2.画像の内容を説明したり、画像の内容に関する質問に答えることができるモデルもあります。
これらのシステムはまだ人間のレベルの理解ではありませんが、すぐにそこに近づいています。
個人的には、私はテキスト完了マシンです。

世界で独立して動作する人工的なインテリジェントエージェントはまだ一般的ではなく、まだ一般的ではありません。物理ロボットは、単純なタスクを実行できる初期段階にすぎません。
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テキスト完了マシンと言語モデルに違いはありますか？
gpt
テキスト完了マシンと言語モデルは、両方とも一連のテキストで次に来る可能性のあるものを予測するための手法ですが、いくつかの重要な違いがあります。

テキストの完了モデルはタスク固有です - 文章、段落などの特定のタイプのテキストを完成させるように訓練されています。言語モデルはより一般的であり、テキストの単語のシーケンスの確率をモデル化することを目的としています。
テキスト完了モデルはタスク固有の機能または制約を使用する場合がありますが、言語モデルは通常、以前の単語/トークンをコンテキストとして使用するだけです。
テキストの完了モデルは、多くの場合、小さな焦点を絞ったデータセットでトレーニングされ、言語モデルはテキストの大規模な一般的なコーパスでトレーニングされています。
テキストの完了は、言語モデルのアプリケーションです。テキスト完了モデルは、特定のタスクに合わせた特定のタイプの言語モデルと考えることができます。

したがって、一般に、言語モデルはより広範な手法であり、テキスト完了モデルは言語モデルを特定のタスクに適用する1つの方法です。しかし、それらは関連しており、2つの概念の間に重複があります。