OpenAI推出的人工智慧聊天機器人 ChatGPT標誌著人工智慧領域的一大革命。數億人已體驗過這項工具，改變了他們與網路互動的方式。與此同時，競爭對手也紛紛推出了自己的人工智慧工具，為客戶提供獨特的體驗。儘管ChatGPT3可完成從編寫文字到開發程式碼的廣泛任務，但最新的發展提供了更多無限的機會。本文將深入探討OpenAI ChatGPT，包括其工作原理和最新更新。
第一部分: ChatGPT功能與最新更新一覽
ChatGPT是一種人工智慧（AI）模型，利用自然語言處理（NLP）技術生成類似於人類對話的語言。GPT即「生成式預訓練Transformer模型」，它是一種語言模型，能夠回答問題並撰寫文字內容。透過ChatGPT，您可以生成各種常見內容，包括文章、論文、社群媒體貼文、電子郵件和程式碼等。ChatGPT透過強化學習訓練，根據使用者的回饋來調整模型，以提供最佳的回應和內容。
ChatGPT 給予了使用者更貼心的體驗。作為一款由大型語言模型 (LLM) 提供支援的 AI 聊天機器人，它的獨特之處在於能夠理解人類的語言並針對不同的情境做出適切的回應。我們所使用的 LLN 是 GPT-3.5，這是早期版本 GPT-3 的升級版。這意味著 ChatGPT 具備了強大的能力：
- 它能夠理解人類語言並根據大量资料生成相應的回應
- 記錄線程中使用者早期訊息的上下文，並將其作為後續回應的基礎
- 不僅僅適用於學校作業，還可應用於法律摘要等各個行業，滿足不同情境的需求
- ChatGPT有利於學習語言，成為個人最喜歡的助手
- 根據使用者的偏好制定個人化計劃
隨著GPT-4的推出，聊天機器人的功能得到了顯著提升，帶來了更多應用可能性。這次更新主要集中在改進語言理解、增強上下文處理和擴展知識庫等方面。新模型不僅能更好地理解語言，還能更有效地處理對話上下文，並擁有更龐大的知識庫。更令人振奮的是，它還能夠對圖像做出反應，處理多達25,000個單字，同時能夠即時地從互聯網中獲取最新資訊。這使得OpenAI聊天機器人在各種情境下更加靈活可靠，可以應對更多不同的情境和需求。
第二部分：ChatGPT運作原理 訓練與人類互動解析
人工智慧聊天機器人 ChatGPT 的運作方式是透過理解使用者的提示，然後根據已經接受過的大量資料，預測出最合適的回答。這是透過其先進的預訓練變壓器技術實現的，該技術利用專門的演算法來辨識資料序列中的模式。一開始，ChatGPT 使用的是 GPT-3 大型語言模型，這是一種神經網路機器學習模型，能夠從大量資料中提取資訊以生成回應。
ChatGPT訓練
在 GPT 出現之前，人工智慧模型通常採用監督式學習方法，這需要使用手動標記的資料來訓練。例如，這些資料庫可能包含了照片以及人類編寫的文字描述。盡管這種方法在大多數情況下都很有效，但其成本卻極高昂。正因如此，GPT 模型應運而生，它採用了生成式預訓練的方法。GPT 模型被賦予了一些基本的規則，然後透過大量未經標記的資料來訓練，在無監督的情況下處理資訊並發展出對規則的理解。
目前版本的 OpenAI ChatGPT 使用 GPT-3.5 模型，它是基於深度學習的機器學習方法之一。這個模型依賴於變壓器神經網路，透過這種架構，它能夠生成類似人類的文本。
Transformer架構
Transformer 模型負責根據典型的資料序列進行文本預測。通常情況下，GPT 接收到的所有資料將被用於創建深度學習神經網路，這使得 GPT 能夠學習文本資料中的模式和關係。這為 GPT 創建人類般的回應提供了基礎，它透過預測應該在給定句子中下一個出現的文本。換句話說，GPT 能夠預測下一個單詞、句子和段落中的資料序列。
ChatGPT 是一種以通用資料開始訓練的模型，接著會轉向使用更專門的資料來完成特定任務。它首先透過線上文字訓練來學習人類語言，然後使用文字記錄來進一步學習對話的基礎。由於它是一個生成模型，因此透過與人類的互動不斷學習，並同時進行語言計算，因此訓練時間顯著減少。這些 tokens 來自於人類撰寫的龐大資料語料庫，其中包括各種不同主題、流派和風格的文章、書籍和其他檔案。這樣的訓練使得模型能夠理解和處理多樣性的文本內容，並根據其理解的上下文來生成自然流暢的回應。
Tokens的重要性
ChatGPT 的運作涉及 AI 模型對文本的理解方式。在推出前，GPT-3 被訓練了使用 5000 億個 tokens，這樣它在預測下一個文本方面更加有效。這個訓練過程包括將文本映射到向量空間中。
RLHF模型（Reinforcement Learning from Human Feedback，基於人類反饋的強化學習）
GPT 最初的神經網路不適合公開發布。本質上，機器人是在開放的網路上進行訓練的，沒有任何人類的指導。為了提高其安全響應提示的能力，人類培訓師被用來提供對話並對 ChatGPT 回應進行排名。這個被稱為RLHF模型的過程優化了 GPT 與人類對話和互動的能力。
獎勵模型有助於 ChatGPT 確定最佳的互動方式。使用者可以透過點擊回應中的「向上」或「向下」圖示，表示贊成或反對，進而幫助 ChatGPT 更好地學習。這種互動使得聊天機器人能夠不斷進步，產生更貼近使用者需求的回應。此外，使用者還可以提供書面回饋，進一步微調未來對話，使 ChatGPT 的表現更為精準。
第三部分：ChatGPT在Wondershare Filmora的應用探索
為了提供使用者更流暢的體驗，Wondershare Filmora 將 ChatGPT 和其他人工智慧功能融入了其服務中。這款多功能影片編輯軟體現在能夠讓使用者深入探索人工智慧的威力，實現某些流程的自動化。透過 ChatGPT 插件，使用者現在可以自動產生字幕、影片腳本和描述文字，無需切換工具，大幅提升了影片編輯的效率和速度。
探索Filmora中整合了ChatGPT的Filmora AI文案撰寫功能
Filmora 整合了 ChatGPT API 的 AI 文案功能，能夠在影片編輯過程中為您產生文字內容，包括 YouTube 標題、腳本靈感以及自動描述，進而簡化了在 Filmora 上創作影片的流程。這個功能利用人工智慧生成內容，讓您能夠更輕鬆地製作影片。在 Filmora 上使用 ChatGPT 的方法如下：
步驟1啟動ChatGPT
最新版本的Filmora已連接至ChatGPT，您只需啟動AI文案寫作功能即可。
步驟2生成影片腳本
使用AI文案寫作，提示GPT為您的影片撰寫腳本。可讓AI立即生成與您的腳本相關的內容。
步驟3生成標題和描述
在您編輯完影片並準備匯出時，使用AI文案撰寫功能可自動生成標題和描述。
Filmora中的其他AI功能
除了AI文案寫作，Filmora還提供一系列AI功能，使您的編輯工作更輕鬆高效：
- AI人臉特效– 能夠自動高精度地去除影片和剪輯中的背景，並且還能應用超過 70 種不同的 AI 人像效果。
- 語音轉文字–點選STT功能，自動將影片語音轉錄為文字。
- 靜音檢測–根據您設定的標準，自動檢測並刪除影片中的靜音片段，避免影片中出現讓人厭煩的停頓。
- 自動重構幀比例–自動調整影片的縱橫比，而無需您具備額外的技能。
結論
正如本文所述，ChatGPT 已經徹底改變了幾乎每個產業。隨著最近的發展和進步，利用這種人工智慧技術的可能性幾乎是無限的。對於影片編輯者和愛好者來說，我們建議您充分利用 ChatGPT 和 Wondershare Filmora 的強大功能。AI 文案撰寫功能讓您無需離開 Filmora 軟體即可將 ChatGPT 的優勢融入您的影片中。
