Интервью с искусственным интеллектом (ChatGPT).

Недавно я заметил, что мои социальные сети заполонили видеоролики о ChatGPT.

Я решил как раз об этом тренде и взял интервью у ChatGPT, продемонстрировав его возможности. Ссылку на программу можно найти здесь (https://openai.com/blog/chatgpt/)

Ниже мой вопрос будет выделен жирным шрифтом, а ответ последует под ним, скопировав и вставив его.

Димитриос: Не могли бы вы представиться мне?

ЧатГПТ: Конечно! Здравствуйте, меня зовут Ассистент. Я большая языковая модель, разработанная OpenAI, чтобы помогать пользователям с задачами и отвечать на вопросы в меру своих возможностей. Я прошел обучение работе с огромным объемом текстовых данных и могу генерировать человеческие ответы на широкий круг вопросов и тем. Я здесь, чтобы помочь вам во всем, что вам нужно, поэтому, пожалуйста, не стесняйтесь задавать мне вопросы или рассказывать, как я могу вам помочь. Есть ли что-то особенное, что вы хотели бы узнать или обсудить?

Д: Не могли бы вы рассказать мне несколько слов об OpenAI и его команде?

C: OpenAI — это исследовательская организация, которая занимается искусственным интеллектом и его потенциальным влиянием на общество. Он был основан в 2015 году группой предпринимателей, исследователей и филантропов, которые хотели продвинуть область искусственного интеллекта и обеспечить его разработку таким образом, чтобы он был безопасным, полезным для человечества и соответствовал человеческим ценностям.

Команда OpenAI состоит из исследователей, инженеров и других специалистов, которые работают над широким спектром проектов, связанных с искусственным интеллектом. Эти проекты включают разработку новых алгоритмов и методов машинного обучения, изучение социальных и экономических последствий искусственного интеллекта, а также изучение этических и философских последствий ИИ.

OpenAI стремится продвигать область искусственного интеллекта ответственным и прозрачным образом, а также взаимодействовать с различными заинтересованными сторонами, чтобы обеспечить разработку и использование ИИ таким образом, который приносит пользу обществу в целом.

D: Не могли бы вы объяснить мне, как работает ваш исходный код?

C: Я большая языковая модель, которая была обучена OpenAI с использованием метода машинного обучения, называемого неконтролируемым обучением. Это означает, что я не был явно запрограммирован на определенные ответы на вопросы или задачи, а был обучен генерировать ответы, подобные человеческим, на основе шаблонов и структур, которые я изучил из набора данных текста.

Чтобы обучить меня, OpenAI использовал тип искусственной нейронной сети, называемый преобразователем. Нейронная сеть — это тип модели машинного обучения, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга. Он состоит из слоев взаимосвязанных «нейронов», способных обрабатывать и передавать информацию.

В процессе обучения преобразователь получил большой набор данных текста и научился предсказывать следующее слово в последовательности на основе слов, которые стояли перед ним. Это позволило ему изучить модели и структуры языка и генерировать ответы, которые являются связными и похожими на ответы людей.

Я могу генерировать ответы на широкий спектр вопросов и подсказок, потому что я был обучен работе с очень большим набором текстовых данных и научился распознавать и генерировать широкий спектр языковых шаблонов и структур. Когда пользователь вводит вопрос или подсказку, я использую шаблоны и структуры, которые я изучил, чтобы генерировать соответствующий и связный ответ.

D: Что такое языковая модель?

C: Языковая модель — это тип модели машинного обучения, которая обучена прогнозировать вероятность последовательности слов. Учитывая последовательность слов в качестве входных данных, модель генерирует распределение вероятностей для всех возможных слов, которые могут быть следующими в последовательности. Эти модели можно использовать для различных задач обработки естественного языка, таких как генерация текста, машинный перевод и распознавание речи. Существует несколько типов языковых моделей, включая статистические языковые модели, нейронные языковые модели и языковые модели на основе преобразователей. Их можно обучать на больших наборах данных текста с использованием таких методов, как обучение без учителя, обучение с учителем и обучение с подкреплением.

D: Каково происхождение вашего набора данных?

C: Набор данных, который использовался для моего обучения, был составлен OpenAI и состоит из разнообразных текстов из различных источников, включая книги, статьи, веб-сайты и другие общедоступные тексты. Конкретные тексты, которые были включены в набор данных, были выбраны, чтобы гарантировать, что я смогу изучить широкий спектр языковых моделей и структур и смогу генерировать ответы на разнообразные вопросы и подсказки.

Набор данных был очищен и предварительно обработан исследователями OpenAI, прежде чем использовать его для моего обучения. Это включало удаление любой идентифицирующей информации, стандартизацию форматирования текстов и обеспечение того, чтобы тексты были в форме, которая могла быть обработана алгоритмами машинного обучения, которые использовались для моего обучения.

Я всего лишь одна из многих языковых моделей, разработанных исследователями в области искусственного интеллекта, и есть много других наборов данных, которые использовались для обучения других языковых моделей. Конкретные тексты и источники, включенные в набор данных, могут оказать существенное влияние на характеристики и возможности языковой модели.

D: Не могли бы вы продемонстрировать свои возможности?

Ч: Конечно! Как большая языковая модель, я могу генерировать человеческие ответы на широкий спектр вопросов и подсказок по различным темам. Некоторые примеры того, что я могу сделать, включают:

Отвечая на фактические вопросы: я могу предоставить информацию по широкому кругу тем, включая историю, науку, текущие события и многое другое.
Генерация текста: я могу генерировать связный и хорошо написанный текст на различные темы либо в ответ на запрос, либо самостоятельно.
Перевод текста: я могу переводить текст с одного языка на другой, используя свои знания языковых шаблонов и структур для получения точных и естественно звучащих переводов.
Резюмирующий текст: я могу составлять краткие резюме длинных текстов, выделяя основные моменты и ключевую информацию.
Генерация ответов на подсказки: я могу генерировать ответы на творческие подсказки, такие как письменные подсказки или подсказки для историй, используя свое знание языка и способность генерировать связный и привлекательный текст.

Это всего лишь несколько примеров того, что я умею делать. Я постоянно учусь и совершенствуюсь, и со временем мои возможности, вероятно, будут расширяться. Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо конкретные вопросы или задачи, с которыми вы хотели бы, чтобы я помог.

D: Как вы относитесь к конфиденциальности ваших наборов данных?

C: В качестве языковой модели у меня нет доступа к каким-либо личным данным или отдельным наборам данных. Я обучаюсь работе с набором данных, состоящим из большого набора общедоступных текстовых данных, и у меня нет возможности получить доступ или обработать какую-либо личную или частную информацию.

Конфиденциальность отдельных лиц имеет первостепенное значение, и организации и отдельные лица несут ответственность за ответственное и этичное обращение с личными данными. Это включает в себя защиту данных от несанкционированного доступа или использования и обеспечение того, чтобы они использовались только в законных целях.

Надеюсь, это ответит на ваш вопрос. Дайте мне знать, если у вас возникнут дополнительные вопросы или опасения по поводу конфиденциальности.

Д: Мое первое задание для вас — перевести на немецкий язык следующий текст:
О Ромео, Ромео! почему ты Ромео?
Отрицай своего отца и отвергай свое имя;
Или, если ты не хочешь, поклянись мне в любви,
И я больше не буду Капулетти.

Ч: Конечно! Вот перевод предоставленного Вами текста на немецкий язык:

О Ромео, Ромео! Wo bist du, Ромео? Verleugne deinen Vater und verweigere deinen Namen; Oder, wenn du das nicht tust, schwöre mir deine Liebe, Und ich werde keine Capulet mehr sein.

Д: В качестве второго задания я хотел бы попросить вас подробно объяснить мне, как работает уравнение Блэка-Шоулза.

C: Уравнение Блэка-Шоулза — это математическая формула, которая используется для расчета справедливой цены или теоретической стоимости европейского колл-опциона или пут-опциона с использованием допущений о постоянной волатильности, отсутствии дивидендов и эффективных рынках.

Опцион колл дает его держателю право, но не обязательство, купить базовый актив (например, акцию) по определенной цене (цене исполнения) до определенной даты (даты экспирации). Опцион пут дает держателю право, но не обязательство, продать базовый актив по определенной цене в определенную дату или до нее.

Уравнение Блэка-Шоулза учитывает текущую цену базового актива, цену исполнения, время, оставшееся до экспирации, подразумеваемую волатильность опциона и безрисковую процентную ставку. Он использует эти входные данные для расчета теоретической стоимости опциона, которая представляет собой цену, по которой опцион торговался бы, если бы рынки были совершенно эффективными и не было бы транзакционных издержек.

Уравнение Блэка-Шоулза является широко используемым инструментом в финансах и часто используется трейдерами и инвесторами для оценки опционов и оценки рисков, связанных с различными позициями по опционам. Однако у него есть некоторые ограничения и допущения, которые могут не выполняться во всех случаях, поэтому его результаты следует интерпретировать с осторожностью.

D: В-третьих, не могли бы вы написать мне программу на Python, которая предлагала бы пользователю ввести символ акции, рассчитать ожидаемую доходность в соответствии с различными моделями и вывести результаты на график?

Ч: Конечно! Вот программа на Python, которая предлагает пользователю ввести символ акции, вычисляет ожидаемую доходность в соответствии с несколькими моделями и отображает результаты:

import pandas as pd
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

# Prompt user to input stock symbol
symbol = input("Enter stock symbol: ")

# Download stock data
data = yf.download(symbol, start='2020-01-01', end='2020-12-31')

# Calculate returns using different models
data['returns'] = data['Adj Close'].pct_change()
data['log_returns'] = data['Adj Close'].apply(lambda x: np.log(x) - np.log(x.shift(1)))
data['volatility'] = data['returns'].rolling(30).std()

# Plot results
plt.plot(data['returns'], label='Returns')
plt.plot(data['log_returns'], label='Log Returns')
plt.plot(data['volatility'], label='Volatility')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

Эта программа использует библиотеки pandas и yfinance для загрузки данных об акциях из Yahoo Finance и расчета доходности, логарифмической доходности и волатильности для указанного символа акции. Затем он отображает результаты с помощью библиотеки matplotlib.

Я надеюсь, что эта программа будет полезной! Дайте мне знать, если у вас есть какие-либо вопросы или если вам нужна дополнительная помощь.

D: Не могли бы вы написать мне программу на Python, которая запрашивала бы у пользователя символ акции, предоставляющий описательную статистику актива, такую как центральная тенденция, отклонение и другие статистические показатели?

Ч: Конечно! Вот программа на Python, которая запрашивает у пользователя символ акции и предоставляет описательную статистику актива, включая показатели центральной тенденции и отклонения:

import pandas as pd
import yfinance as yf

# Prompt user to input stock symbol
symbol = input("Enter stock symbol: ")

# Download stock data
data = yf.download(symbol, start='2020-01-01', end='2020-12-31')

# Calculate returns
data['returns'] = data['Adj Close'].pct_change()

# Calculate measures of central tendency
mean = data['returns'].mean()
median = data['returns'].median()
mode = data['returns'].mode()

# Calculate measures of deviation
std = data['returns'].std()
variance = data['returns'].var()

# Print results
print(f"Mean: {mean:.4f}")
print(f"Median: {median:.4f}")
print(f"Mode: {mode.values[0]:.4f}")
print(f"Standard Deviation: {std:.4f}")
print(f"Variance: {variance:.4f}")

Эта программа использует библиотеки pandas и yfinance для загрузки данных об акциях из Yahoo Finance и расчета доходности для указанного символа акции. Затем он вычисляет несколько показателей центральной тенденции, включая среднее значение, медиану и моду данных доходности, а также несколько показателей отклонения, включая стандартное отклонение и дисперсию.

Среднее значение, медиана и мода — это показатели центральной тенденции, которые описывают «среднее» или «типичное» значение данных о доходах. Стандартное отклонение и дисперсия — это меры отклонения, которые описывают, насколько разбросаны или рассредоточены данные о доходах.

Эти статистические данные могут быть полезны для понимания распределения и характеристик данных о доходности и принятия обоснованных инвестиционных решений.

Д: Наконец, я хотел бы, чтобы вы рассказали мне несколько слов о жизни и стиле торговли Уильяма О’Нила, и не могли бы вы написать мне программу на Python, которая имитировала бы его стиль торговли?

C: Уильям О’Нил — американский бизнесмен и инвестор, известный своим вкладом в области анализа фондового рынка и инвестирования. Он является основателем Investor's Business Daily, газеты и веб-сайта, который предоставляет новости, анализ и инструменты для индивидуальных инвесторов.

О’Нил также является автором нескольких книг по инвестированию, в том числе «Как заработать на акциях», которая стала популярным руководством для индивидуальных инвесторов. В этой книге О’Нил описывает свою инвестиционную стратегию, которую он называет системой CAN SLIM. Эта система основана на выявлении и инвестировании в компании, обладающие сильными фундаментальными и техническими характеристиками, такими как рост прибыли, рост продаж и ценовой импульс.

О'Нил известен своим вниманием к исследованиям и анализу, а также своей верой в важность систематического и дисциплинированного подхода к инвестированию. Он также был ярым сторонником использования ордеров стоп-лосс, которые используются для ограничения потерь в портфеле путем продажи акций, когда они падают ниже определенной цены.

В целом, инвестиционный стиль О’Нила характеризуется акцентом на акции роста, фундаментальный анализ и управление рисками. Он добился значительных успехов как инвестор и помог многим частным инвесторам добиться успеха на фондовом рынке благодаря своим учениям и публикациям.

У меня нет возможности написать программу на Python, которая бы полностью имитировала стиль торговли Уильяма О’Нила, поскольку она основана на его собственной системе, которую он описывает в своей книге «Как заработать на акциях». Однако я могу предоставить вам программу на Python, которая демонстрирует некоторые ключевые принципы стиля торговли О’Нила с использованием общедоступных данных.

Вот программа на Python, которая использует библиотеки pandas и yfinance для загрузки биржевых данных и применения некоторых ключевых принципов системы O'Neil CAN SLIM:

import pandas as pd
import yfinance as yf

# Prompt user to input stock symbol
symbol = input("Enter stock symbol: ")

# Download stock data
data = yf.download(symbol, start='2020-01-01', end='2020-12-31')

# Calculate returns
data['returns'] = data['Adj Close'].pct_change()

# Filter for stocks with strong earnings growth
data = data[data['EPS'] > 0]
data = data[data['EPS'] > data['EPS'].shift(1)]

# Filter for stocks with strong sales growth
data = data[data['Sales'] > 0]
data = data[data['Sales'] > data['Sales'].shift(1)]

# Filter for stocks with strong price momentum
data = data[data['Adj Close'] > data['Adj Close'].shift(1)]

# Display results
print(data)

Эта программа загружает биржевые данные для указанного символа, рассчитывает прибыль, а затем фильтрует данные, используя некоторые из ключевых принципов системы O’Neil CAN SLIM. Он фильтрует акции с сильным ростом прибыли, сильным ростом продаж и сильным ценовым импульсом.

Эта программа является лишь простым примером и не представляет собой полную симуляцию торгового стиля О'Нила. Тем не менее, он демонстрирует некоторые из ключевых принципов его системы и то, как их можно применять с помощью Python и общедоступных данных.

D: Как я могу поблагодарить вас за ваши ответы?

C: Если вы нашли мои ответы полезными, вы можете помочь другим, оставив отзыв или оценку моего выступления. Эта обратная связь может помочь OpenAI понять, насколько хорошо работает модель, и определить области для улучшения.

Что касается поддержки миссии OpenAI, один из способов сделать это — сделать пожертвование. OpenAI — это коммерческая организация, которая полагается на финансирование из различных источников, включая частные инвестиции и гранты, для продолжения своих исследований и разработок технологий ИИ. Делая пожертвование, вы можете помочь поддержать миссию организации по обеспечению того, чтобы ОИИ приносил пользу всему человечеству. Вы можете посетить веб-сайт OpenAI, чтобы найти дополнительную информацию о том, как сделать пожертвование.

Еще один способ поддержать OpenAI — внести свой вклад в проекты с открытым исходным кодом, такие как GPT-3. GPT-3 — это модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которая может генерировать человеческий текст. Разработчики и исследователи по всему миру используют GPT-3 для создания новых приложений и улучшения существующих. Внося свой вклад в разработку GPT-3, вы можете помочь сделать его более точным, эффективным и полезным для широкого круга приложений. Вы можете проверить страницу OpenAI GitHub, чтобы увидеть проекты с открытым исходным кодом и, возможно, внести свой вклад.

Наконец, вы также можете поддержать миссию OpenAI, будучи в курсе последних разработок в области ИИ и участвуя в дискуссиях об этических, социальных и политических последствиях этих технологий.

Выводы

Хотя ChatGPT очень впечатляет и работает как по волшебству, кажется, что он не смог создать правильный код. Много раз мне приходилось редактировать предоставленный код, чтобы заставить его работать. Но тот факт, что он по-прежнему выдает код с комментариями и правильным синтаксисом, сам по себе очень впечатляет.

Подпишитесь на DDIntel Здесь.

Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com

Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate

Интервью с искусственным интеллектом (ChatGPT).

Выводы

Вопросы по теме