隋唐演义

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AI 快要成精了

2022 年,人工智能(AI)在很多领域发挥了威力。相信你也已经看到或听到不少新闻了。例如说绘画,现在这样的图片,人工智能都能根据你的要求绘制出来。

很多插画师总是抱怨自己要失业了。据我所知,有的艺术院校已经允许甚至鼓励学生以人工智能生成绘图结果作为初稿,然后进行调整和后续加工。这也是与时俱进的气象。

我也给大家介绍过人工智能的其他应用,例如 写文章、解释论文、剪视频……总体而言,这一年 AI 已经算是风光无限了。时近岁末,似乎也该见好就收了吧?

不,11 月 30 日(也就是本文写作的 2 天前),OpenAI 又发布了一个「新玩具」,一石激起千层浪,这个周末开始很多人都加入了对它的热烈讨论当中。就连马斯克也在谈论这个事儿。

这个东西叫做 ChatGPT。

看名字实在有些平淡。Chat 是什么,聊天机器人?谁没见过似的。至于 GPT,很多人更是耳熟能详。咱们前面介绍的很多应用背后都是它在发挥作用嘛。两个并不算新奇的概念结合在一起能有什么令人兴奋的?

我抽时间尝试了一下 ChatGPT,然后立即在朋友圈发了个感慨:

AI 快要成精了!

ChatGPT 能做什么

我觉得自己这不算大惊小怪,咱们不妨先看看 ChatGPT 都能做什么吧。

平时遇到新问题,你一般会怎么找寻答案?很多人的选择主要是问答网站,或者干脆利用自己的社交网络吧?而现在你可以先用 AI 来查查看了。

好比说你考研通过了初试并收到了复试通知,这时你自然想了解一下复试的时候该怎么介绍自己、需要去上个专门的培训班吗?以前也许吧,但是现在你可以把这个问题抛给 ChatGPT,告诉它:

写一个考研复试的自我介绍材料。

ChatGPT 会这样回答你:

怎么样,这答案还很像样子吧?有意思的是我在问题中提到过「评委」的事儿吗?没有啊,这称谓它怎么学会的?怪哉。

假设你靠着 ChatGPT 的帮助,顺利通过了复试并且拿到了录取通知书。下面该联系导师了,怎么给导师写第一封信呢?还是直接问 ChatGPT 吧,这次它会这样答:

我看了以后实在有些绷不住想笑――今年收到联系邮件里,有好几封好像还没到这个水平呢。看来人类不够用心的时候,AI 还是有机会超越的

这些内容是不是就是传说中的「模板」呢?如果是搜来的模板直接填好像也没啥了不起――但事实并不是这样,ChatGPT 在运行的时候模型是完全靠着自己掌握的知识来解答的,并非从网上临时去搜索现成答案。因此为了消除你的疑虑,咱们还是来问点儿有技术含量的问题吧:假如你想学习视频剪辑但周围没有从事过相关行业的朋友怎么办?

你可以这样问问 ChatGPT :

作为一名 B 站订阅人数超过 3 万的 UP 主,我觉得这答案没毛病。你可能想要了解某些行业的现状,例如视频网站哪家强。那你也可以问 ChatGPT :

回答足够客观而全面,鼓掌。

不过这里我需要提醒你注意,ChatGPT 底层用到的语言资料训练集,时效性截止到 2022 年 3 月,而且语料里面中文数据比英文少许多。所以 ChatGPT 提供的答案未必都与现状相符。如果有过时信息,或者太新的、没有见过的概念,都是在所难免的。使用的时候需要注意甄别,且不必过于苛求。

ChatGPT 的扩展用途

老同学看了我的朋友圈,于是问我 ChatGPT 能不能回答专业性强的问题?例如说他在环境科学部门工作,这个模型知道「生态文明」吗,可否在撰稿的时候给他「扩展一下思路」?

这问题…… 试试呗。

这个答案你觉得怎么样?我不是专业人士不好妄加评断,但我觉得能回答「为什么」的问题固然好,可要是能回答「怎么办」就更厉害了。

于是我继续问了下面的这个问题:

我把这两个答案发给老同学,他两眼放光,表示自己要抓紧试一试。

一开始,我觉得这个模型无非是一问一答聊天,每轮问答都是独立的。 ChatGPT 提供的答案虽然比起原先的 AI 问答应用精彩,但还不够亮眼。但是我想错了――你可以要求 ChatGPT 对于前面答案中的某一部分进一步扩展阐释,也就是「不断追问」。

例如刚刚我们问到了「怎么办」的问题,ChatGPT 给出了包含 5 个条目的答案列表。那么,我让它「扩展一下其中第三点」:

我看着答案一行行写出的时候,对着屏幕愣了许久。

前面咱们问的还都是比较现实的问题。其实 ChatGPT 这工具对于语义的理解已经超越了「现实」这个层次,你可以假设前提进行提问。比如我问了这样一个假设问题:

如果李白 2022 年来到中国,会做一首什么样的诗?

这是 ChatGPT 想象之后,给出的答案:

哦对了,如果你对回答结果不满意希望换一个,可以点击答案下方的「再试一次」(Try Again)按钮,就能获取新的答案。同样的问题,这次「李白」是这样作诗的:

你对这俩答案感受如何?我觉得真正好玩儿的地方,不在于诗做得怎么样(确实不怎么样),而是它一直在顺着刚才的上下文来讨论。我根本没有指明这首诗跟「生态文明」有关。但既然刚才我俩还在聊这事儿,ChatGPT 也就按照这个思路继续思考和答复了,因此诗都与这个主题相关。

看到这儿,你可能会把 ChatGPT 当成一个新鲜的玩具打算把玩。作为一个样例程序,它确实给用户建立了良好的第一印象。大家心态比较放松时,对答案结果也不用太当真,享受一下答案中时而出现欢乐(乃至爆笑)挺好的。

可是我得提醒你,ChatGPT 根本就不是个简单的玩具。它在某些方面甚至可以作为你的个性化私人教练:假设你是个编程初学者,导师布置了任务让你周末学好 Python 之后写个分类模型来处理实验数据,你该怎么办?

很多同学想到的就是上网查资料或者去翻书,这样没问题,就是效率低了些。现在你多了一个选择――直接问 ChatGPT:

如何用 Python 写一个简单分类模型?

它立即回复你:

看到这些,你已经能了解到基本的处理步骤了。原本对于一个辅助问答系统而言,已经算是合格了。但是你以为 ChatGPT 说完了?没有。它一鼓作气,把示例源代码一股脑写了出来:

ChatGPT 的回答中不仅有代码,还加了中文注释。看到上图里面那个红色框的按钮吗?按一下你就可以拷贝代码出来,直接运行。

我看完后心里一阵翻江倒海。计算机专业的学生,以后还有必要去背函数吗?我当初读本科的时候为啥没这东西呢?

不仅如此,ChatGPT 还能帮你给程序报错找到问题,甚至给出足够靠谱的解决方案。不过考虑到这部分内容比较专业,咱们这里就不展开了。

ChatGPT 背后的原理

这么有趣的新应用,它的实现原理是什么呢?举了这么多例子我也学乖了,干脆直接问 ChatGPT:

你是如何工作的?

这是 ChatGPT 答复:

哈哈这回解释得并不好,我不满意,于是我还是查看了一下官方资料。ChatGPT 这个模型建立在 GPT3.5 版本之上,使用了人工参与的增强学习。对于实现机理,OpenAI 官方给出了个图作为介绍。

我帮你简单转述一下,这种「人工参与的增强学习」包括了:人来提问机器答、机器提问人来答(这个过程机器会帮助给出辅助参考答案)……由此不断迭代,模型逐渐有了对生成答案的评判能力(你可以理解成「品味」),展现出来就是现在这个样子。

如果你对上面的简单转述觉得不过瘾,那还是等正式的论文发布后认真钻研吧。

如何上手使用

我知道你迫不及待打算使用了。

目前 OpenAI 提供了 ChatGPT 的演示应用,不需要你安装任何东西,也不必准备硬件运行环境(例如 GPU),你只需要到 这个地址 直接运行即可。

使用该应用唯一的前提条件是你需要注册 OpenAI 账号不少人在注册的时候遇到一些小障碍。你可以 参考知乎上面的这篇文章 一步步完成账号注册。

当你完成注册第一次开启 ChatGPT 时,会注意到这里有一些提示,是关于该应用数据采集和隐私保护的说明。

弹出的提示有 3 页,我觉得总结起来两句话最为重要:

  • 不要用它来从事违法或者违反公序良俗的事儿;
  • 不要在问问题的时候,暴露你个人的隐私信息。

把握好这两点,你就可以高高兴兴尝鲜了。

小结

本文给你介绍了 OpenAI 最新发布的 ChatGPT 这样一款新模型和样例应用。希望它提供的新功能,可以帮助你更高效解决一些日常生活、学习和工作中的问题。

不过请注意你才是自己决策和行动的「第一责任人」,对 AI 给出的答案要做好甄别工作。被人类骗子骗了固然很可恼,但想想要是被机器误导了,你可能都不好意思跟别人诉苦。那可就太憋屈了。

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ChatGPT是美国国家的。

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力。

尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知天文下知地理,还能根据聊天的上下文进行互动的能力,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

核心竞争力

ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback,即基于人类反馈的强化学习)。RLHF 解决了生成模型的一个核心问题,即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。

ChatGPT是AIGC(AI- Generated Content,人工智能生成内容)技术进展的成果。该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体,经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用,因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事项:

支持中文和英文,都可以问,它不是Siri这种机器人,他是一种生产力的工具,要把它当作真实的人来对话,可以让它改进,支持上下文多轮对话,放心大胆的问,每次回答的字数有应该有限制,可以使用“继续问”等来追问,它会继续写。

AI届已经进入新的范式,学会提问题会越来越重要

ChatGPT的中文数据库是由OpenAI根据大量的中文文本数据进行训练得到的。OpenAI采用了多种方法和技术来构建这个数据库,其中包括使用爬虫程序从互联网上收集大量的中文文章、书籍、新闻报道、社交媒体帖子等文本数据,并对这些数据进行预处理和清洗,以确保数据的质量和可用性。此外,OpenAI还采用了一些自然语言处理和机器学习技术来对这些数据进行处理和分析,以提取有用的语言特征和建立模型,最终生成了ChatGPT的中文数据库。

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列任务。

这款AI语言模型,让撰写邮件、论文、脚本,制定商业提案,创作诗歌、故事,甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。

不少和ChatGPT“聊过天”的网友纷纷感叹,“只有你想不到,没有ChatGPT办不成的”。和ChatGPT聊天,可以直奔主题、开门见山,也能由浅入深、由表及里。

当被问到一些严肃性话题和解决方案,ChatGPT的回答逻辑合理、用词到位,虽然没有提出老生常谈之外的观点,但清晰直观且迅速的表达方式、反应过程令人拍案叫绝。

上线仅仅两个月,ChatGPT的活跃用户就突破一亿。

ChatGPT爆红背后也有挑战

自ChatGPT发布以来,它的能力也不断被人们解锁,但人们在试用中慢慢发现,数学能力是ChatGPT的一大短板,连简单的“鸡兔同笼”题都能算错。大概是考虑到这一点,ChatGPT近日宣布了一次重要更新:提升了真实性和数学能力。

据了解,ChatGPT较上一代产品提升明显,对话模式具备更好的交互体验。但对比Google等搜索引擎,ChatGPT尚不具备替代搜索引擎的能力。ChatGPT的数据来自训练数据库,目前数据库仅更新至2021年,可用信息有限,同时真实性也无法得到保障。

此外,从商业模式来看,ChatGPT目前采用免费的模式。根据OpenAI的CEO SamAltman披露,ChatGPT每次聊天成本约为几美分,其中一部分来自Azure云服务,未来公司在持续优化成本的同时,会考虑通过收费获利,预计的收费模式包括订阅制、按条收费等。

随着ChatGPT迅速走红,其竞争者也不断涌现,从Anthropic公司的Claude、DeepMind公司的Sparrow、谷歌公司的LaMDA到Character AI,这个赛道将变得越来越“卷”。