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【环球网科技综合报道】2月9日消息，网易有道方面日前透露，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，目前该团队已在AI口语老师、中文作文批改等细分学习场景中尝试应用。同时，公司有望尽快推出相关的demo版产品，该产品的面世将标志着AIGC技术在国内互联网教育场景的首次着陆。

据相关人士透露，事实上自去年开始，有道AI团队就在基于AIGC下的教育场景进行了大量技术投入，因此具备ChatGPT模型落地的快速响应能力。

网易有道相关业务负责人表示：“这次技术更新是一次颠覆性的创新，但在细分场景的应用过程中实际上并不需要这样一个大而全的模型，更需要一些纵深向的探索。比如，有道正在探索ChatGPT同源技术在学习场景中的落地，这个过程加深了我们对于ChatGPT的进一步理解。”

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在2022年我们对未来10年消费领域的展望当中，我把AI作为改变整个商业社会的首要技术写了进去。

当然，AI不是直接改变消费端，而是通过改变企业生产端，用数字化流程提升效率，节省成本从而影响到市场，影响到消费端。

所以，我们也在做这方面的尝试和投入，只是在市场上，大众对AI还不够熟悉。

但是，随着Open AI的聊天机器人ChatGPT在全球范围内迅速爆火，2个月的时间，就有1亿人注册成为用户，成为了空前的现象级应用。

在中文互联网上，ChatGPT也引起了轩然大波，什么样的消息都有，有吹的神乎其神的，也有说是人工智障的，还有的更是拿免费公开的ChatGPT来收费了，问20次就要收几十块，这就有点黑了。

当然，这也能看到，当许久没有迎来颠覆式创新的社会，突然面对一项全新技术的突破，大家的心情是既忐忑又惶恐。

所以，今天我们来好好聊一聊ChatGPT，它能帮助我们多少，怎么用它？

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ChatGPT，是美国人工智能公司OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

用更专业的话来说，ChatGPT是在一个超大语言基础上训练出的大语言模型（LLM），采用从左到右进行填字概率预测的自回归语言模型，基于prompting（也就是用户的提示和提问）来适应不同领域的任务。

什么意思呢？

我们看到ChatGPT有一句宣传语，它是在3000亿单词的语料基础上，预训练出拥有1750亿参数的模型。

这里面3000亿单词是训练数据，1750亿参数就是大量语言模型沉淀下来的模拟和数据，也就是AI对这个世界的理解。

简单来理解，就是把海量的文本语料，喂给模型进行学习，这其中对词性、句法、情景的训练自然就沉淀在模型的参数当中。

AI就逐渐理解我们对语言的使用技巧，理解了各种事实知识，甚至还懂代码编程，最终在大语言模型的基础上，直接降维作用于垂直领域的应用，比如有逻辑的聊天，写论文，写代码，甚至画画。

这就跟搜索引擎有区别了，搜索引擎是基于关键词呈现信息的排名，重在搜索；ChatGPT是基于指令直接给出有创意的结果，重在搜索思考之后的结果。

这是ChatGPT背后的原理，也是开创一条全新的人机交互方式：

我们可以语言去逐步引导AI进行思考，这可能是通用型人工智能的开始，有点像《流浪地球》里的moss。

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大家可以放大看一下文章里的图，这是我们在OpenAI官网上和ChatGPT的交流。

进去。

可以很明显看到，在完善指令和引导后，AI是在不断学习的，它会审视每一段对话之间的关系，修正自己错误的地方。

每一次的交互，就等于我们在给AI训练一个回报模型，完善它的回答机制，就像抖音的算法机制，从用户行为中选择更适合的视频进行推荐。

所以，只要有完善的指令，ChatGPT就可以帮助我们解决很多封闭式问题，类似于在人类语言中解题逻辑相对固定的问题。

比如说在一些基础论文、案例、会议记录、代码编程上，ChatGPT就像人在思考一样，尽管没那么深刻，但总能给出一个逻辑清晰的答案。

但是，在开放式问题里，ChatGPT表现就差如人意了。

比如说我们把前几天写席梦思的大纲拿出来进行提问，在几次校对后，ChatGPT的回答还是流于表面，没能触及到更深刻的地方，并且限定在了340个字以内。

于是，我们又换了一个接口，从聊天为主的“chat”换了个API，这个就是专门用来写文章的。

我们出了两个题目，一个是高考作文，相对来说，ChatGPT在一些需要仔细揣摩和品味的中文语境里，就像个正能量的复读机。

后面再怎么引导，回答也是似是而非，好像什么都说了，又好像什么都没说，有的网友把这个现象评价为“小胡锡进”。

另一个题目，就是围绕宏观去谈中国股市的发展。

在宏观问题上，ChatGPT的分析框架和结构是比较清晰的，就是在细节上还存在错误，需要人为指令去修正。

就像ChatGPT把港股当成中国港口的股票，沪深股市只有超过3000家上市公司。

所以，ChatGPT的缺陷也很明显。

第一、场景使用不稳定。

我们不能把ChatGPT当成一个全智能机器人，而是一个生产力的辅助工具，它目前更多是应用在辅助性场景，需要我们去指引。

如果是有确定性答案，那么ChatGPT就可以快速解决，就像生成代码。

如果是不确定性的答案，那么我们就需要从大到小，一层一层把提问的框架拿出来。

第二、ChatGPT的推理能力不够完善。

ChatGPT的数据收集都在2021年之前，也就是说它的知识始终会落后一段时间，不是全新的数据。

我们就会发现ChatGPT会给出事实存在，概率最高的答案，但它也会出现推理错误的情况。

这就需要更加庞大的用户群去进行人机交互，这也是为什么ChatGPT会免费公开的原因。

第三、ChatGPT的使用风险和复杂性。

Open Ai目前对中国IP禁止访问，也就说我们要用ChatGPT，需要换个马甲，挂国外服务器，用国外手机“装外宾”注册账号才能使用，并且网络经常不稳定。

如果是要用专门写论文的API，那还需要一点专业技术，并没有那么容易就能搬到国内来用，再次提醒一下，尝鲜可以，但不要在任何微信小程序上办会员（付费提问），我们也在进行着ChatGPT的引用和功能拓展。

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当然，尽管有缺陷，但还是那句话：瑕不掩瑜。

ChatGPT的惊艳之处更多在于它无穷的潜力和未来应用，在全球1亿用户（这个数字还在疯狂增长）每一天的交互下，ChatGPT会集齐所有人的智慧，变得越来越聪明，场景越来越丰富。

相对于企业的经营活动来说，就具备了非常大的潜在价值。

举一个简单的例子，我们企业在全域营销中，按照以往的逻辑，我可能要招一个团队去做创意、内容、运营、剪辑、客服。

但是，ChatGPT可以帮我们省去很大一部分的人工，比如围绕关键词，大量的生成SEO文章，比如定一个主题，让ChatGPT撰写一些基础的短视频脚本。

而且，我们可以试想一个场景，在ChatGPT庞大的预处理语言模型下，我们让ChatGPT来扮演一个决策者的身份，把我们遇到的问题提出来，让ChatGPT给出解决方案。

虽然ChatGPT不会给我们一个完美的答案，但是它会给我们一个非常清晰的解决问题和影响要素。

这就已经做到非常大的帮助了。

同样，这些事也是我们单仁牛商正在去投入和推动的事，我们会简化ChatGPT的使用难度，并且结合企业的实际需求做多次的适配和场景探索，让AI嵌入到企业的经营当中，真正去做到数字化经营，降本增效。

责任编辑 | 罗英凡

本文图片均来源于网络

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谷歌硬刚 ChatGPT 消息一出，科技圈全坐不住了。

就在昨晚，阿里百度网易京东一众公司全宣布要推出类 ChatGPT 新产品，战况那叫一个激烈。

阿里内测中的达摩院版 ChatGPT，也被提前曝光。

竟然连画画技能都具备了？！

ChatGPT 类型的对话功能，同样不在话下。先来个 NBA 话题铺垫：

当被问到 " 乔丹和科比谁更伟大 " 时，开始暴露篮球迷身份，连 " 毋庸置疑 "、" 奉为神迹 " 这种话都出来了：

还是个乔丹死忠粉，能对你老婆的观点提出异议（手动狗头）

看起来这个达摩院版 ChatGPT，不仅有纯文本任务能力，还融合了多模态任务能力。

这究竟采用了什么样的技术？阿里这次内测中的类 ChatGPT 产品，能力如何？

基于通义融合升级

据透露，新产品可实现的功能包括知识问答、AI 绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。

一言以蔽之，不仅 ChatGPT 具备的能力它都能实现，而且多了 "AI 绘画" 这项功能。

能取得这样的多任务、跨模态效果，背后本质上离不开阿里通义大模型的能力。

新达摩院版 ChatGPT，正是基于通义大模型体系进行融合升级。

据报道，推出的通义大模型底座基于统一学习范式 OFA 等底层技术打造，具备了能搞定多种任务的 " 大一统 " 能力：

不引入新增结构，单一模型即可同时处理图像描述、视觉定位、文生图、视觉蕴含、文档摘要等 10 余项单模态和跨模态任务。

升级后，更是可以处理超过包括语音和动作在内的 30 多种跨模态任务。

这里 " 大一统 " 技术的关键，在于提出并实现了三个 " 统一 "：

架构统一。使用 Transformer（encoder-decoder，编解码器）架构，统一进行预训练和微调，无需在应对不同任务时，增加任何特定的模型层。

模态统一。不管是 NLP、CV 这种单模态，还是图文等多模态任务，全都采用同一个框架和训练思路。

任务统一。将所有单模态、多模态任务统一表达成序列到序列（Seq2seq）生成的形式，同类任务的输入几乎就是 " 一个模子里刻出来的 "。

目前推出的通义大模型，在电商跨模态搜索、AI 辅助设计、法律文书学习、医疗文本理解、开放域人机对话等 200 多个场景中应用落地时，均能达到 2%~10% 的效果提升。

从阿里的研发来看，他们实际上于 2020 年左右已经开始布局此类技术研究。

2021 年推出 " 中文版 GPT-3"PLUG，参数量 270 亿，但跟 GPT-3 一样是 " 万能写作神器 "。

例如这是小说续写的效果：

去年，阿里 AliceMind 模型更是在 CLUE 榜单的AI 中文语言理解任务上得分首超人类，获得了 86.685 高分。

CLUE 榜单会从文本分类、阅读理解、自然语言推理等 9 项任务中全面考核 AI 模型的语言理解能力，但参评 AI 模型一直未能超越人类成绩，AliceMind 则一举在 4 项任务中超过了人类水平。

国内厂商纷纷追逐 ChatGPT

所以，此次推出类 ChatGPT 产品，阿里究竟是怎么想的？

其实阿里通义大模型体系中，有不少模型都已经在魔搭社区开源。

魔搭社区由阿里达摩院与 CCF 开源发展委员会共同发起，目前社区内有 300+ 模型上线，其中包括 10 多个大模型和 150+ SOTA 模型，其中三分之一都支持中文。

但据知情人士透露，阿里长期以来的目标依旧没变：

打造中文 ChatGPT 的生态，这个定义对于阿里来说可能窄了一点。相比之下，阿里更希望能引领中文大模型的发展趋势。

不止阿里，包括百度、网易、京东等各科技大厂也都已经坐不住了。

百度正在对类 ChatGPT 产品 " 文心一言 " 进行内部测试，官方宣布测试完成时间在 3 月左右，但是否会因为这波热度提前还不好说。

网易也剧透，未来网易有道可能会推出 ChatGPT 同源技术产品，主要在在线教育一块实现应用。

京东集团副总裁何晓冬则表示，京东是加速 AIGC 和 ChatGPT 规模化落地的最佳场景，未来借助这一系列成果，将加速 AI 在国内的应用落地。

这波国内外厂商的 ChatGPT 热潮，很快就要起来了。