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投基Z世代,Z哥最实在。

今天大盘继续调整,关键成交量非常低迷,沪市只成交了不到3000亿,深市也只成交了5114.5亿,到底机构都干啥去了?

或许,当下的私募大佬、公募基金经理,都在忙着一件事,那就是找机器人聊天,不管是ChatGPT,还是其他类似的应用。大家都在忙着问问题,或者找机器人写作文,写论文,甚至是绘画。

若真如此,也难怪当下的行情,除ChatGPT这个概念外,其他热点都没有多少持续性,就连昨天爆炒的工业机器人板块,今天也降温了

确实,Z哥也低估了ChatGPT概念的热度,昨天在想,可能大家新鲜感一过,一切就都成过眼云烟。但现实并非如此,当你真正接触到ChatGPT之后,才会被其震撼到。

一位朋友在使用过ChatGPT之后发出感叹,如果未来它继续训练资产配置、投资组合、风险控制等等,那么我们现在这些做投资的,可能真的要成为失业人员了……未来5到10年世界会是什么样子?想想有点可怕。

今天,ChatGPT概念的炒作仍在继续,尽管个股有些分化,科大讯飞、广云科技等个股出现调整了,但概念龙头还在大涨。比如海天瑞声再度20CM涨停,汉王科技虽然开板,但继续大涨9%,还有云从科技、拓尔思等继续上涨。

毫无疑问,继云从科技之后,海天瑞声成为了新的龙头。

海天瑞声今天表示,我们也注意到ChatGPT等AIGC类话题近期在国内、国外产业界引发了大量关注和讨论,公司认为这对于产业界更加重视AI的整体发展是一个利好,但公司自身始终秉承冷静、理性、专业的态度看待包括ChatGPT等在内的各类产业界新现象对公司业务所能产生的实质影响,我们认为整个AIGC领域未来将保持长期向上发展趋势,但其发展速率、阶段性效果需要冷静分析、避免短期盲目过热,公司始终坚信需要回归到行业及公司业务基本面看待各类新现象所能产生的价值。

但是,在股价大幅飙升之后,困扰投资者的一个问题是,现在关于ChatGPT这个概念的炒作,是否已经出现泡沫了?

对此,Z哥将这个问题抛给了ChatGPT自己,让它来回答。

而ChatGPT给出的答案是,“没有。ChatGPT的概念炒作并没有出现泡沫,因为它是一种新兴的技术,它的发展还处于初级阶段,投资者对它的认知还不够深入,所以没有出现泡沫的现象。”

随后,Z哥又问了它另一个问题:A股炒作的ChatGPT概念股海天瑞声是泡沫吗?

看到ChatGPT给出的答案,Z哥有些不甘心,连续问了两次,结果答案都一样:“不是。A股炒作的概念股海天瑞声(688787)是一家专注于智能语音技术的公司,其产品和技术在国内外市场都有很高的知名度和口碑,其股价也一直保持稳定上涨的趋势,因此不能说它是泡沫。”

Z哥心中是有所怀疑的,它真的知道什么叫“泡沫”,或者什么是股市的泡沫吗?其实它大概率是不知道的。一方面,它的知识还不够“新”,中信证券在近期一篇研报中指出了数据的实时性问题。

目前英文版本的ChatGPT数据截至2021年,而中文版本的ChatGPT数据截至2020年,数据库版本滞后的主要原因是由于语言类大模型的技术限制。ChatGPT目前的在GPT大模型上加入标注数据训练模式让实时数据的引入非常困难,如果要重新预训练模型,我们估计每次预训练需要用到1000块以上的英伟达A100显卡工作半个月至一个月的时间,成本在百万美元以上。而如果采用使用微调的方式专门训练新知识,会导致新知识的在模型内的权重过高,频繁的微调也会导致模型“遗忘”旧的知识。

另一方面,其数据的真实性也仍不够可靠,可能是在“不懂装懂”

在大量的测试后我们发现,虽然ChatGPT回答问题的准确性有所提高,但如果提出的问题较为模糊或者本身包含部分错误信息在内,模型有可能以“一本正经”的语气生成完全错误甚至凭空捏造的回答。真假答案的混杂会让用户在需要对专业性问题寻求答案时产生严重的困扰,这也是目前语言类大模型普遍存在的问题。

所以,ChatGPT还有较长的学习之路要走,也可以说“未来可期”。今天下午的消息,有道AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术AIGC在教育场景的落地研发中,目前该团队正在AI口语老师、中文作文批改等细分学习场景中尝试探索,将尽快推出相关的demo版产品。

可以预感,今晚美股,网易有道股价可能会起飞。因为昨天,刚刚宣布中文版ChatGPT项目“文心一言”将在3月面世的百度,其股价昨晚大涨了12%。

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投资有风险,独立判断很重要

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文丨吴靖雯(前财经领域资深媒体人,长期关注集成电路、区块链、互金等行业)

12月初,人工智能实验室Open AI发布了一款名为ChatGPT的自然语言生成模型,据官方数据显示,ChatGPT的用户数量在12月5日正式突破100万,这距离它上线仅5天。

除了暴涨的用户数量,ChatGPT也成为了新的流量密码,截至发稿时间,无论是专业媒体还是社交媒体,都充斥着关于ChatGPT的讨论。查阅百度指数、微信指数等几个国内的主流热点趋势指数可知,在过去的两周里,ChatGPT的热度一度超过Alpha GO的峰值。

“AI即将取代人类”这一议题也再次引发了广泛的公共讨论。而在这一系列的讨论里,“AI将取代大量人类工种”、“谷歌即将迎来末路”是最为广泛的观点,AI与人类一较高下的时代似乎正在来临。

12月5日,ChatGPT的创始人在推特上表示,ChatGPT的用户数量正式突破100万人。

在一定程度上,ChatGPT可以说是自AI概念提出以来,普及度最为广泛的一款AI应用。在社交网站上晒出自己与ChatGPT的对话截图已经成为了一种潮流。但是是什么在背后推动如此多的人开始与ChatGPT进行交互的呢?

分析 ChatGPT的结构可知,它是基于Transformer算法架构开发的一个大型预训练语言模型,能完成包括写代码、创作菜谱、做作业、写小说、创作商业文案等一系列常见的文字输出型任务。Open AI对其对定位为聊天机器人,与其他使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同的是,ChatGPT在经过了大量的数据训练之后,可以根据接收到的输入生成响应,从而生成更自然、更多样化的响应。

可以说,ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人,“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。比如Open AI为这个模型新增了代码理解和生成能力,极大地拓宽了其应用场景;同时还加入了道德原则,使ChatGPT能够识别恶意信息,识别后拒绝给出有效回答,有效提升用户对话时的互动感。

1956年夏季,“人工智能”这一术语被正式提出,它标志着“人工智能”科学的正式诞生。此后,IBM公司研发的代号为“深蓝”超级电脑击败了人类的世界国际象棋冠军,更是进一步拓宽了人工智能技术的想象空间。可以说,这门科学在提出伊始就被人类给予了超越人类智慧的野望。

但是自概念提出至今已有六十余年,除了科幻电影中的各种想象之外,普通民众还没有机会能够直接接触到AI技术,也没有合适的渠道对这一深奥的技术进行了解。虽说各个内容平台早已经开始使用智能算法技术进行个性化推荐,线上购物平台也在使用人工智能技术提高广告触达率,但这些应用并没有将用户纳入交互之中,在这一过程中,用户仅仅充当着一个被动接受者的角色。

而ChatGPT的推出为用户提供了一个参与到AI技术工作流程中的机会,也提供了一个途径以使得长期对AI应用不甚了解的用户可以切实地体会AI技术的发展。这在AI的发展历程中具有一定的里程碑意义,意味着AI技术由“幕后”转向了“台前”。

多方证据表明,在上线不到两周的时间里,ChatGPT的功能就不再只局限于聊天机器人,大量用户开始使用ChatGPT来辅助学习和工作。除了用户反馈之外,ChatGPT的实用价值也得到了资本市场的认可,东吴证券发布研报指出:“总体上,ChatGPT对话效果令人满意,新鲜感与实用价值使其快速走红。”

就目前ChatGPT的智能程度以及AI行业的整体发展水平而言,ChatGPT或许会走上与Alpha Go相似的道路――在引起全民关注后逐渐归于沉寂。早在2016年,谷歌研发的Alpha Go就已经掀起过一波全民AI热潮,但是到目前为止,都还没有基于Alpha Go的成熟AI商业应用产生。

分析目前ChatGPT的应用水平以及智能程度可知,要想取代人类工作者,ChatGPT还有很长一段路。

首先,ChatGPT的完成度以及智能化程度并不足以支撑ChatGPT具备成熟的思考能力并独立完成工作。现今已有大量证据表明,ChatGPT的优势在于组织出看似具有逻辑的且完成度较高的答案,但是却并不能保证答案的真实性以及内在逻辑的准确性,这就造就出了ChatGPT经常性地给出一个看似完美的回答,却与客观事实以及现实逻辑相悖。从这一个角度上来说,ChatGPT要取代人类还需要大量的机器学习以及数据投喂。

其次,目前ChatGPT学习的数据库还停留在2021年,而想获得更广泛的数据许可或将面临着隐私安全、经济、技术等一系列难题。Open AI明确在其官网上表示,由于ChatGPT 没有连接到互联网,它偶尔会产生不正确的答案,“它对 2021 年之后的世界和事件的了解有限,偶尔也可能产生有害指令或有偏见的内容。”

在隐私安全以及数据保护日益严苛的当下,要想获得更广泛且新鲜的数据进行模型训练时,Open AI则会面临一系列的政策风险以及高昂的经济成本。中科院物理所撰文表明,由于巨大的参数数目以及训练所需数据集规模,训练一个GPT-3模型保守估计需要五百万美元至两千万美元不等――如果用于训练的GPU越多,成本越高,时间越短,反之亦然。

而如何低成本且安全的获得海量数据用于机器学习也是目前AI行业在发展时所面临的普遍问题。针对这一问题,业界也有部分人士提出隐私计算、区块链等解决方案,但在技术成熟度上来看,这些技术都不能从根本上解决问题。

分析目前中国的AI行业可知,已实现落地的产品高度集中在To B行业,例如智能算法推荐、智慧城市、智能监控等。除去可以利用自有平台的海量用户数据不断优化模型的智能算法推荐之外,无论是智慧城市还是智能监控对于数据层的要求都相对较低,其核心在于大算力。

而ChatGPT的发展方向与以上几种类型均不相同。目前部分人士认为ChatGPT的出现将挤占搜索引擎的生存空间,随着以ChatGPT为代表的智能语言生成模型的发展,搜索引擎将成为过去式。

分析搜索引擎以及ChatGPT的模式可知,取代之说有失偏颇:搜索引擎在于海量数据的聚合,而ChatGPT在于基于交互的文本输出,两者的功能存在明显差异。但是搜索引擎却不失为ChatGPT的一个发展方向。

随着带宽以及智能设备的增加,线上数据规模呈几何倍增,这无论是对个人还是企业均提出了巨大挑战,我们要如何在海量数据中寻找出对自己有价值的信息?以及企业又应该如何基于海量数据做出合理的决策?

在不能人人成为数据科学家的背景下,拥有处理海量信息能力、输出完整文本并进一步依照指令进行结果修正的ChatGPT成为了一个“桥”,以帮助个人以及企业去应对大数据时代所带来的挑战。

虽然目前的ChatGPT还不能为我们的生产方式带来根本性的变革,但是却代表着人工智能的发展已经进入了一个全新的阶段,在这个阶段,用户将不再是被动的接受者,而是一个可以参与到生产过程中的动作发出者,同时AI也将在现实层面上进入用户的生活。

 

(文章仅代表作者观点。责编邮箱:yanguihua@jiemian.com。)


ChatGPT究竟是何方神圣?替写论文、敲代码、修Bug,似乎无所不能

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在时下热门话题AI作画之外,最近一个名叫ChatGPT的聊天机器人又掀起了一股人工智能的热潮。已有无数人投入到对它的测试研究之中,想探清它到底无所不能到何种地步。据悉,已有超过百万人与机器人聊天,甚至导致网站一度崩溃。那么,这个名叫ChatGPT的东西究竟是什么,它又有何魔力呢?

GPT是美国知名人工智能研究公司OpenAI提出的一种自然语言生成式模型,ChatGPT即“聊天的GPT”,是OpenAI 训练的大型语言模型的衍生品、基于人工智能的对话系统。ChatGPT与用户通过聊天的方式进行交互,用户问,ChatGPT答,有问必答。并且ChatGPT较之其他同类模型要更加智能,它能够承认错误、驳回不正确的预设并拒绝不适当的请求。

自OpenAI将ChatGPT向公众开放以来,它已被用户挖掘出了多种用法。ChatGPT可以是百度谷歌、可以是家教、可以是秘书助理……,无论是写作业、写论文、写报告、写商业文案,还是写代码、修Bug,ChatGPT似乎无所不能。更有人尝试过,自己一行代码都不需要敲,仅需向ChatGPT输入提示,就能够让其替自己完美生成一些诸如俄罗斯方块之类的小游戏,并且每段代码还都带上了贴心的注释。

各位不妨来看看 看雪论坛版主――有毒 的试用体验:

https://bbs.pediy.com/thread-275398.htm

在某些场景下,或许ChatGPT还无法给出用户所预期的回答,但这仅仅只是一个开始,可以预见不久的将来ChatGPT很有可能会给人类生活带来翻天覆地的变化。

编辑:左右里

资讯来源:OpenAI

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增量备份(incremental backup

保存自上次备份以来更改过的文件备份。当数据被备份时,文件归档位被关闭;当文件被更改时,归档位被重置。增量备份利用此信息只备份自上次备份以来变更过的文件。增量备份时原来的存档位被再次关闭,并在下一次增量备份时仅备份自上次增量备份以来更改过的文件。这种类型的备份可以节省时间,但它意味着恢复过程将涉及恢复上次完整备份和之后的每一次增量备份。参见 differential backup(差异备份)、GFS backup((GFS 备份)以及Tower of Hanoi backup(汉诺塔备份)。

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