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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体验方法
官网介绍:https://openai.com/blog/chatgpt/
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chatgpt是什么意思,chatgpt官网,chatgpt中文,chatgpt怎么用本文来自微信公众号：航通社（ID：lifeissohappy），作者：书航，头图来自：视觉中国
ChatGPT 的火热让它有可能造就人工智能领域的“iPhone 时刻”，就是那种终于突破了可用边界，一下子让它开启下一个时代的时刻。此时，或许回头看一下它的开发者以及发展历史，可以窥见它未来将会如何进化下去的秘密。
ChatGPT 的诞生
现在搜索 ChatGPT 的诞生故事可以找到一大堆文章，所以我这里仅仅补充一些我认为重要的细节。
OpenAI 创始人 Sam Altman 早年曾经加入著名的硅谷孵化器 Y Combinator，并在 2014 年被 YC 创始人 Paul Graham 任命为新掌门。在他的任期内，YC 投资了 Airbnb、Dropbox、Stripe、Reddit、Pinterest 等知名公司，2015 年所投公司总估值已超过 15 亿美元，是当时最成功的年轻投资人之一。
稍微有一点极限生存狂意识，是 Altman 和马斯克的其中一个共同点。据说他曾经说过，应对“致命的合成病毒”、攻击人类的人工智能或核战争时，“我尽量不去想太多，但我有枪、黄金、碘化钾、抗生素、电池、水、以色列国防军的防毒面具，还有大苏尔（Big Sur）的一大片土地，我可以飞过去。”
2015 年，Altman 联合马斯克、彼得・泰尔、AWS、印度 Infosys 和 YC 等作为出资方创办了 OpenAI，其目标是以最有可能造福人类，而不是伤害人类的方式推进人工智能。它起初是一个非营利组织，但开出了业界最顶尖的 AI 研究者名单并且一个一个去挖，给的工资也和大厂看齐。此后陆续有高级 AI 人才因 OpenAI 的大牛密度和理想愿景而加入，这是 GPT-3 和 DALL-E 做成的一个必要条件。
Altman 的意识形态取向比较偏民主党，相比之下马斯克此前对特朗普的赞许在硅谷显得另类。这也让 OpenAI 的决策层有一定意义上的光谱多元性，他们都意识到不应让自身世界观来左右所开发 AI 的价值取向。近期，有人测试 ChatGPT 为特朗普和拜登作赞美诗，结果 AI 有区别对待，这就让马斯克表示“高度关注”。
2019 年，OpenAI 取消非营利身份，规定其利润上限为投入的 100 倍，这有助于其吸引融资并授予员工股权激励。但这对其当初的愿景不可避免地产生了伤害。
Altman 和马斯克们是世界上最聪明的大脑之一，他们创造出来的 OpenAI 其产品迭代速度和成绩让人吃惊，以至于产生了 AI 可以自我进化的担忧。他们为 OpenAI 辩护的主要理由，恰好也基于此。他们认为：
① 如果先进的人工智能有一天能够以越来越快的速度重新设计自己，那么不可阻挡的“智能爆炸”可能会导致人类灭绝。马斯克将人工智能描述为人类“最大的生存威胁”。对付这个威胁的最好方式是让全球 AI 进步的最尖端和最前沿掌握在一批有正确价值观，且有能力驾驭一切改变的“最强大脑”――也就是他们自己――的手中。他们将更早觉察到风吹草动，并开发武器来应对。
② 如果先进的人工智能被某些大公司或国家机器垄断，它将无法避免被拿来作恶。“最好的防御是让尽可能多的人拥有人工智能。如果每个人都拥有 AI 的力量，那么就没有一个人或一小群人可以拥有 AI 超能力。”同样，他们认为自己有正确价值观，且有能力驾驭一切改变，是创造和分发 AI 力量的最佳人选。
ChatGPT 会带来的冲击与变革
根据媒体报道，ChatGPT 诞生之后，至少产生了以下这些变动：
谷歌发布“红色警报”认为对其搜索引擎业务产生了巨大的威胁。其具体应对尚不明确，最被期待的改善搜索结果一项，目前还没有具体的实施方案，很可能首先会是一款单独的产品。
微软与 OpenAI 关系密切，DALL-E 已经被整合到 Microsoft 365 中。二者合作的传闻愈演愈烈，有的说必应搜索会集成 ChatGPT，有的说 Office 会集成 ChatGPT，有的说 Windows 12 会集成，还有的说微软会收购 OpenAI。
越来越多需要产生文书作品的行业领域开始使用 ChatGPT，包括但不限于：学校、新闻网站、房产中介、金融机构、及美国国会。
在中国，首先是和全世界一样出现了大量赝品（特别是在应用市场）；因为 OpenAI 锁了内地和香港的手机号注册，代注册和代理服务盛行；然后，百度被传正在研发一款类似的服务，但目前的消息是采用类 GPT-3 技术路线训练后的效果还不太理想。
因此带来的冲击和变革也很明显：
① 如上一篇提到过的，ChatGPT 是一种进阶的、封装好的搜索工具。它对人类员工的作用，目前类似于 Excel 宏或者 Python 这种办公自动化的工具。
ChatGPT 对现有搜索引擎的冲击将体现在用户搜索习惯的改变上，此前搜索引擎受到的最大冲击还是“围墙花园”带来的信息分散放置和不被收录。
众所周知，目前搜索引擎都配备了一个语音搜索按钮，但实际使用的人一直不多。各大语音助手（Siri、小娜、小冰、小度、Alexa）或是必须接入搜索，或者直接由搜索引擎开发，但用户体验一直不温不火，只能在有限场景（如智能音箱或开车期间）小范围替代搜索框。
询问一个跨越了恐怖谷，各方面都更像是“真人”的语音助手将（终于）改变人们的搜索习惯，届时各家搜索引擎必须保证自己的语音搜索功能不论使用什么技术路线，最终效果要跟 ChatGPT 打平。
② 根据 OpenAI 将 AI 能力赋予所有人的愿景，ChatGPT 应该可以允许第三方利用。但 OpenAI 现在不是非营利性，所以 ChatGPT 对外开放只能是有限的，它不可能开源。最有可能的是开放 API 给第三方工具，目前已经开始试行。
即使 OpenAI 永远只将上一代 GPT 开源，甚至只通过当前已经开源的 GPT-3，其它力量也可以自行摸索炼丹，最终实现在封闭环境部署自己的 ChatGPT，以解决商业保密或“自主创新”等多样化的需求。
当然，如果百度的传言属实就能知道，这种基于 GPT-3 的“借鉴”本身也绝非易事。很多东西，包括语料、算力、规则这些 know-how 都要自己摸索，无法省略。
③ 这里我们说到了算力。在 OpenAI 创办早期，其运营成本的超过 1/4 用于购买算力。微软对 OpenAI 的最新融资将有很大一部分是折算为 Azure 算力来兑付的，这避免了大量现金交割。ChatGPT 从这个角度来说还只是相当于“举国体制”下高成本炼丹，它距离摊薄成本让大家都能以低价乃至免费应用，还差得远。
此前有人测算过，ChatGPT 一次模型底座的训练需要 500 万美元的算力成本，一次问答的综合成本在 0.8 美元。这也是谷歌难以在搜索业务部署深度学习产品的原因之一。
ChatGPT 只是证明了自然语言交互的可行性，距离它普及到所有人，成为必备生存技能的那一天，就像一个研究成果从论文转化为商品那样漫长。
在此期间，愿意每个月掏出 20 美元（之前传闻是 42 美元）购买增值版的人，或许可以短暂地享受一段时间的生产力工具套利，但具体效果也不一定完美。至少在我自己前期的测试中，我就觉得 ChatGPT 并不能代替我当前的写稿工作，它的成稿质量我还不能接受。
本文来自微信公众号：航通社（ID：lifeissohappy），作者：书航
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已有 1224 次阅读 2023-1-27 22:16 |个人分类:点子|系统分类:科普集锦
ChatGPT爆火一段时间了，我比较逆反，大家都追的东西我就懒得弄。例如深度学习，很不喜欢当黑盒子用还理直气壮的人，我一直认为深度学习只是从大量数据中发现规律（或者联系），但不能停留于此，既需要进一步从规律中提炼知识，也需要弄清楚黑盒子内部。跑题了，回到ChatGPT，因为最近弄一件无聊的事情，要写“坚持“四个相统一”，做“四有”好老师，当好“四个引路人”，将立德树人融入思想道德教育、文化知识教育、社会实践教育等各环节情况，以及在应用基础研究领域课程体系、教学体系、实践育人体系建设中的创新举措和取得的主要成效”这类扯淡的东西，直觉ChatGPT应该很适合，所以今天试了一下。一发而不可收，根据每次返回的结果做了些猜想，再进一步测试验证猜想，最后有些初步的结论和感想。 1 官网试用失败官网注册登录，然后出现这个，也不知道是被歧视了还是因为不会翻墙。所以，后面的试验都是在国内镜像上做的（潜台词：我没翻墙）。
2 循序渐进提问先问个简单的问题。
然后再让它增加举例。
一眼看过去，相当不错，至少我写不出这些话。从中也可以看出些套路，它自动把前面“四个相统一”、“四有好老师”、“四个引路人”与后面“思想道德教育”、“文化知识教育”、“社会实践教育”分别对应起来，列表方式显得很有条理。以后也许会成为给领导写讲话稿的好帮手，辞藻华丽，语言流畅，听的时候欢欣鼓舞精神振奋，过后什么也想不起来。3 用科研内容（CSF）测试上面的试验看到ChatGPT写的内容貌似很好，但我是个工科生，这种偏八股文的东西到底是否靠谱判断不了，怎么办？很简单，用我熟悉的科研内容来验证，自然选择我最熟悉的CSF了。
这个结果可以说是比较震惊，语言流畅，用的也都是点云相关的术语，条理清晰，我相信用来写申请书可以唬住很多人，尤其帽子和报奖这类大同行甚至外行来评价的项目，可能还觉得很牛逼，我觉得很适合写需要吹牛扯淡的材料。但在小同行面前就露馅了，因为CSF是用来区分地面点和非地面点的，上面的描述很含糊很一般化，严格的说是在扯淡。是不是先验知识不够导致的回答不够准确呢？所以我又问了下CSF是什么，结果如下：
能够看到，在信息足够的情况下，它准确找到了CSF的全称Cloth Simulation Filtering，而且描述也相对具体和靠谱些了。但感觉它不是以搜索到的素材为主，更不是完全拷贝搜索结果，还是有很多发挥，只是这些发挥在小同行面前还是会露馅。然后，我又好奇了，想看它如何评价CSF，结果如下：
和前面的结果一样，还是不仔细看会觉得很好，仔细看里面多数在胡扯。但有个意外发现，它这次把CSF全称写为Central Surface Filtering，搜索引擎里没找到，看来是它自己创造的。最后，还是要回归初心。我尝试ChatGPT是为了写扯淡的东西，所以我又让它以CSF为主题写报奖材料：
创造力相当不错，虽然写的不是报奖材料而是报奖通知，但内容完整，格式规范，觉得作为草稿在它基础上修改是没问题的。只是两次提到2020，似乎还是有模板的。4 初体验感想4.1 看到过新闻，说ChatGPT让搜索引擎有危机感，可能会替代。我觉得不会，二者是不同的。搜索引擎只返回相关结果（原材料），需要人来筛选；而ChatGPT只返回它加工之后的东西，原材料是不给用户的。4.2 要想得到更好的结果，使用方式很重要（有一些chatgpt相关的视频，有提问模板、如何让它编程、如何润色文章等）。例如怎样提问，如何一步步让它积累更多的相关知识，回答更准确等。我想自然语言理解也很重要，不能只让人适应机器，也要增强机器理解人的能力。4.3 国内有个平替，，试了一下，感觉效果差不少，还需继续努力。4.4 不少新闻说ChatGPT在很多方面做的比人还好，我觉得是因为这些方面并不是人擅长的，举个例子，我一直看不上的诗词大会那几个砖家，ChatGPT一定比他们更好。所以并不用过度担心AI会取代人类，未来一定是人机融合的，还是想想怎样各施所长。我也许会试试它能否像钢铁侠的贾维斯（Just Another Rather Very Intelligent System）来辅助科研和日常生活，比如生成无聊扯淡的材料和基于大量信息产生科研想法等。 转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自张吴明科学网博客。链接地址：
