Đúng, có những mục tiêu thiết kế cụ thể và nguồn cảm hứng đằng sau các tính năng động học của mẫu OpenAI GPT-3. Một trong những mục tiêu chính là nâng cao tính tự nhiên và tính biểu cảm của văn bản được tạo ra. Bằng cách kết hợp các tính năng động học, chẳng hạn như chuyển động hoặc cử chỉ hoạt hình, mô hình có thể tạo ra các phản hồi năng động và hấp dẫn hơn.
Cảm hứng đằng sau những tính năng này có thể bắt nguồn từ ý tưởng làm cho các tương tác dựa trên văn bản trở nên giống với các cuộc trò chuyện giữa người với người hơn. Trong các cuộc trò chuyện ngoài đời thực, mọi người không chỉ dựa vào lời nói mà còn dựa vào ngôn ngữ cơ thể, ngữ điệu và cử chỉ để truyền đạt suy nghĩ và cảm xúc của mình. Bằng cách mô phỏng một số tín hiệu phi ngôn ngữ này thông qua việc sử dụng động học, hy vọng sẽ thu hẹp khoảng cách giữa giao tiếp bằng văn bản và nói.
Việc kết hợp các tính năng động học cũng có thể giúp truyền tải thông tin hình ảnh một cách hiệu quả. Ví dụ: khi thảo luận về một sơ đồ phức tạp hoặc giải thích một quy trình chi tiết, mô hình có thể sử dụng hoạt ảnh hoặc chuyển động để làm cho mô tả trở nên dễ hiểu và hấp dẫn trực quan hơn.
Nhìn chung, mục tiêu thiết kế đằng sau các tính năng động học nhằm tăng cường khả năng tạo văn bản của mô hình, làm cho các tương tác với nó có cảm giác tương tác, tự nhiên và giống con người hơn.
Ngày xuất bản: