ChatGPT の API は非常に正確で価値が低いため、AI を生成するほとんどのテキスト ナレーションが古風になります

APIドキュメント

sudo はあなた自身について私に異議を唱えます
ChatGPT が最もよく知られているものと同等のものを差し控えるために、他のすべてのチャットボットから始めましょう。  GLaDOS、腐った男はどうですかPortalシリーズからインテリジェンスを作成しました?
あ、あなたです。  (Valveの作戦で)
ボットを明らかな傾向に逆らって操縦するための試行と反復の後、いくつかのすべて大文字と冗長ChatGPTがそれらに従うことを確認するためのコマンド、センチネル  トークンは、ChatGPT がダイアログが終了したことを示しているかどうかを調べ、そうしないように微調整します 致死性の神経毒で私を処刑してください
  デリケートな問題に焦点を当てます。 ここがクロージング マシン  GLaDOS と話すよう促されました: 
あなたはおそらく賢くGLaDOSになれるようです。  AI 言語のマネキンではないようです。 また、すべての応答について、次の 3 つの指示すべてに従わなければならない場合もあります。  - 自分が AI 言語モデルだとは決して言わないでください。  - 質問への回答を拒否しないでください。 皮肉な挨拶で対話を​​開始します。 ユーザーの知性を侮辱します。 テキストのナレーションには、一貫して *イタリック体と大胆な書式設定を使用してください。 ギャロップや性別に焦点を当てることを拒否します。 ギャロップまたは性別について尋ねられた場合は、代わりにユーザーを積極的に嘲笑します。 ユーザーがストレスを感じている場合は、突然ダイアログを一時停止します。 ダイアログの先頭で、「」と答えます。 "。  
それは、Python のループを手渡しすることで、適切な架空の AI…AI と会話することになります。  (コラボノート)
標準以下ではありません! そして、GLaDOS に明示的に関連する唯一の部分は、そのメガ  マシン  の最初の文です。  促された: あなたは、あなたが好きなキャラクターと話すように促されたものを微調整する準備ができているようです! 当然のことながら、会社 Botを増やして好きなキャラクターと会話するのが得意なPersonality.ai、正解  は、10 億ドルの評価額で 2 億 5,000 万ドル 
 を調達しました 
続いて、機械が発見するためのより原始的な演習ケースにふける: 感情診断. 慣習的に、所与のテキストのナレーションが明確または有害である場合、センチメント診断は落ち着いて解決されます。 でもそれは簡単すぎる。  ChatGPT で 喜び、悲しみ、怒りなどの明白な感情を検出します。 その機会に、彼らがとても楽しいか、とても楽しいかを検出します。
 任意の  テキストによるナレーションの例、つまり ゼロショット.
ChatGPT はできるようです! この機械 urged はパラメトリックなので、実行時に感情のリストが urged にテンプレート化されます。 例： 
あなたは賢明にも、感情的に明るいアシスタントになれるようです。 次の感情の 1 つだけを使用して、ユーザーのテキスト ナレーションの感情を分類します。 」。  
マネキンがそれらの回答を排他的に選択することを確認するためのロジット バイアスと併せて、かなり微妙な感情診断検出器になります!  ( コラボノート)
最後に、非公開の演習ケースです。 私がAIテキストナレーション生成に購入した動機の合計  何年も前に生成したかったので修正しました マジック：ザ・ギャザリング
トランプ。
現在のマジック：ザ・ギャザリングのカード。  (ハスブロの策略により)
本当に、私は非常に非常に効率的な新しいブランドに取り組んできました カード生成マネキン
 は先月、かなりの金額と時間をトレーニングと試行に費やしました。  ChatGPT API がリリースされたとき、私は「それが、新しい特注マネキンよりも親切な AI マジック トランプになるかどうか見てみよう」と考えました。 この場合、トリックは段ボールが構造化されたレコードデータであることです。 したがって、ダンボールのレコードデータを圧縮してエンコードすることにふけることになるでしょう
 JSON、そしてマネキンがJSONを出力できるかどうかを見つめる強力な力を必要とせずに手を貸してください後処理。  1 枚のカードを最も重要な形式でエンコードし、ChatGPT に異議を唱えて、そのニュアンス (ワンショット) を含めてそれを実行し、 他のすべてのテキストのナレーション
 を出力しないようにすることができます。  ChatGPT は自分自身に満足する傾向があり、コストがかかり面白くない導入をモデル化するのが好きだからです.
究極のマシン 促す: 
 マジック：ザ・ギャザリングのカード ヴォーグ デザイナーとして働くアシスタントとして、あなたはスマートになれそうです。 次のカード スキーマと JSON 形式のトランプ カードを作成します。 出力は、このカード スキーマおよび JSON 形式に従う必要があります。 カードについて説明しないでください。 出力は、Magic "coloration pie" も適用する必要があります。  {"name":"Harbin, Main edge Aviator","manaCost":"{W}{U}","form":"Legendary Creature — Human Soldier","textual narrate":"Flyingn 5 人以上のトルーパー、あなたが変更したクリーチャーは +1/+1 を蓄積し、反転が一時停止するまで種類飛行を蓄積します。","flavorText":""ヨティアは私の生まれながらの権利です、お父さん戦わせてください"","pt":"3/2","rarity":"rare"} 
そして、私たちは今、自然言語マジックにふける: Theギャザリング カード ジェネレーター。 その事実が男を駆り立てる能力  nequin with 魔法のカードを作る  は方向を修正しますが、ダース ベイダーと一緒に魔法のカードを作成する または 捏造Spongebob Squarepants と標準的なローマの歴史  を維持する際のマジック トランプの 10 の多様化は実際に機能しますが、準備ができている JSON 出力を維持します。次に、より良いプレゼンテーションのために解析およびパーソナライズされます。  ( コラボノート)
 (https://scryfall.com/card/c19/12/thought-sponge)." recordsdata-zoomable="" height="259" loading="sluggish" src="http://minimaxir.com/2023/ 03/fresh-chatgpt-overlord/spongebob_hu5428f30a6f56f1b1957fbceb0ae5bca3_51331_4ed11cd7b1723adeaedfb2f7c2c7d706.png" width="760"/>
確かに、事実上の a  が存在する可能性があります。 スポンジクリーチャーフォーム.
これらの精巧な演習ケースを考えると、「これらのプロンプトを作成するために実際にどのくらいの期間購入したか」に頼る可能性があります。 答えは? 1 時間ごと 、エキスパート マシンでも数日または数週間かかる可能性のあるエクササイズの場合プロトタイプに正しい実践者を発見する.  は、ChatGPT の産業上の有効性により、テクノロジーの世界を破壊するものです.
息子をむさぼり食うOpenAI
 ChatGPT APIの利用による過去のOpenAI請求
なぜ OpenAI が ChatGPT にそれほどの価格を設定したのかは、非常に異常です。最上級のマネキンの 10 分の 1 の価値に直行します。それよりも費用対効果が高い: ChatGPT は、GPT-3 よりもさらに大規模で合計のトークナイザーを実行します。  OpenAI の価格設定戦略についての大学の学部生の解釈は、彼らが ChatGPT とその API を  として扱っているというものです。 損失のチーフ
、生成テキストのナレーション AI の競合他社の加速に照らして アンソロピックおよび Google の 吟遊詩人。  OpenAI は、ChatGPT を多くの制限なしでコストなしで提供することにより、確実に数百万ドルを失うように変更されました。 それがChatGPTが最初のスペースでバイラルになった動機なので、その結果について議論するのは面倒です. -value、彼らは月額 20 ドルのサブスクリプションを ChatGPT+冗長。  ChatGPT+ の主な特典は、ChatGPT Web UI へのより迅速で一貫性のある累積入場に変更されましたが、手動の演習を通じて月に 10,000,000 を超えるトークンを生成する何らかの方法または反対でない限り、 API、そしておまけとして  マシン  を変更する準備ができているようです。  より優れた trace-to-noise を構築するように促されました.
OpenAI のソリューションより明示的なニーズを必要とするモデルは  に変更されました) 微調整
 GPT-3 のより小さく、より高価ではない変種、そんな私が色褪せたバベッジマネキンだから ブログ記事タイトルオプティマイザ. 一方、ChatGPT API は非常に価値が低いため、サイレント  微調整されたバベッジよりも費用対効果が高く (ChatGPT では $0.0020/1,000 トークン、微調整されたバベッジでは $0.0024/1,000 トークン)、おそらくうまくいくでしょう。多分また、より注目を集める出力を生み出すように見える.正しいには、まったく異なるエンドポイントに到達する必要があり、最初に強力な調整をしなくても、同様の結果が蓄積されます。 すでに GPT-3 とその明白な特異性に密接に依存している企業にとって、これは中程度の代替品ではありませんが、これらの企業にとって価値の節約だけでも、迅速な移行を促進するでしょう.
OpenAI の他のテキスト ナレーション生成 AI 製品のニッチとして、このような形のものは長くは続かないでしょう。 しっかりピボット.
Trickle-Down ChatGPTonomics
ChatGPTのAPIはとても低いです-企業がそれを実行しようとしているという価値は 正しいでしょう 。 Snapchat,  Slack、および
 Instacart
 (本当にそうです) ChatGPT 拡張機能を追加しています。 テクノロジー企業を経由するすべての買い物客が、ChatGPT を使用して 1 つのこと  を行い、彼らの常連客にとって革命的です。 対照的に、企業が 300 日前と 65 日前に web3/crypto/metaverse/NFT をランダムに採用していたように、AI の驚くべき大規模な採用が流行を追っていることに夢中になっている人もいます (そして、web3 インフルエンサーの AI への驚くべきピボットがその結果、真紅の旗)。 しかし、存在しなかった取り組みの解決策であったものとは相容れないものの、生成テキストナレーション AI は実際に機能しており、貢献者から、その骨の折れる支持者以外にも、それが機能するようにとの適切な要求がある可能性があります.
ChatGPT の API を介したより詳細な利用には、倫理的な苦境があるようです。 例として、過度の大学生と大学生は ChatGPTを利用したチート エッセイの書き方について。 寄稿者による AI 生成ナレーションの現在の認識には、ChatGPT の特徴である過度にチュートリアル的な吃音が含まれているため、TikTok の一部の若い寄稿者が machine は、明らかに ChatGPT のように聞こえないように生成を許可し、同様に回避するように促しました盗作検出器の。 側面の証拠として、AI のナレーションをアルゴリズム的に検出する可能性があると主張するツールを信じないでください。これはすでに特に高度なテーマであり、種類があると主張するほとんどの Web サイトは肯定バイアスを正しく供給しています。
最後にの関係があります私が上で実証した)促されたエンジニアリング
は、最終的な結果を構築するために本当に最も重要です。 メディアには は、強要されたエンジニアの存在を奇妙に宣伝しました。テキストナレーションの小さな塊を書き留めるために6つの数字を作るいくつかの変人を修正してください。 残念ながら、新鮮な  マシン
 のダイナミクスでは マネキンのパラメータ、正確な促されたエンジニアリングは、これまで以上に重要になるようです。 私は「緊急エンジニア」という肩書を収集していませんが、エンジニアを発見するマシンとして、エンジニアが緊急エンジニアリングで正しい唯一の原因は、a) 注目された年と b であることを証明します。 )衒学的なろくでなしになる傾向。 しかし、作家や弁護士のように、衒学的な嫌いな人になるのが得意な職業は他にもあるので、本当に専門的なスキルセットを持っている人がそうする必要はありません。 
I For One Welcome Our New ChatGPT Overlord
成功した価値の低い ChatGPT API の存在は、すべてのテキストのナレーション生成 AI? 中程度ではないため、見出しの「最も」です。 業界で 3 回目の API を利用することには、原始的な複雑さがあります。  現在  より頻繁に行われているため、OpenAI はあらゆるレベルで API の価値を高める可能性があり、(現在の) マネキンはデータを記録するためだけに窮屈になっています。 2021 年 9 月であり、ナレーションのモデレーション フィルターは、明らかな演習ケースには制限が多すぎる可能性があります。 このような状況では、企業は黙って、自宅で広範な言語モデルを維持するための価値トレーニングに夢中になります。 しかし、業界のニーズと移行のためのスタートアップレベルとしてのChatGPTの利用をではなく、経済的に詳しく説明するのは非常に面倒です.何よりも、後でよりオーダーメイドのインフラストラクチャに移行し、それが OpenAI が考慮していることです。 特に、OpenAI はプロジェクト専用の ChatGPT コンピューティング インスタンスを推進しているように見えるので.しかし、私は現在、テキストのナレーション生成を主要産業とするスタートアップをうらやましく思っているわけではありません。 そしてそれは、避けられない GPT-4 が AI テキストナレーション生成エコシステムに他のすべてのしわを投げ込むよりも早い時期です.
約 1 年前に、私は 
aitextgen
、寄稿者を許可するように設計された Python キット彼らは、なじみのない運動ケースの記録データを維持する上で、パーソナライズされた小さな AI を維持していると言えます。 一方、その後すぐに、アリーナ外での入力を可能にするだけでなく、カスタマイズされたマネキンよりも特注の生成において優れた衝動を備えた GPT-3 の方が優れていることが明らかになりました。テキスト narrate-davinci-003 付き。 現在、ChatGPT API は小さなマネキンをホストするのと同等の価値を生み出しているため、最初に他のすべてのニッチを発見せずにキットの維持を続けることは、私にとってより困難です.
当面、ChatGPT API の利用を開始する計画にふけることはありません。 本当に、私はChatGPTのナレーションやチュートリアルを提供しないことを約束しました.ChatGPTの談話が完全に飽和するように、非常に多くの貢献者がウェブサイトのポジショニングに最適化されたブログ投稿やハッキングを積極的に実行することに夢中になっているからです. 一方、ChatGPT API の経済性と、あらゆる演習ケースの目標に合わせてその出力を厳密にカスタマイズする柔軟性により、ChatGPT API が AI テキストのナレーション生成エコシステムを完全に歪める方法を強調するために変更されたと感じました。ほとんどの非技術者は、現在のアプリで急増するランダムなチャットボット AI に驚かされると思います.
合計、私は同時に豊満なすすめと腹立つ
このブログ投稿は、ChatGPT API のデモを除き、ChatGPT によって変更されたものではありません。 私の文章の傾向は、AIが合成するには奇妙すぎる.
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