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ChatGPT 的模型，它以对话方式进行交互。对话格式使 ChatGPT 可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。ChatGPT 是InstructGPT的兄弟模型，它经过训练可以按照提示中的说明进行操作并提供详细的响应。

ChatGPT 网址： OpenAI blog ChatGTP： 使用教程 火爆全球的网红OpenAI ChatGPT注册教程

GPT 是用了The-Transformer-model-architecture的Decode 模块

我们使用与 InstructGPT 相同的方法，使用人类反馈强化学习 (RLHF) Reinforcement Learning from Human Feedback 训练该模型，但数据收集设置略有不同。我们使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方――用户和 AI 助手。我们让培训师可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写回复。

为了创建强化学习的奖励模型，我们需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型响应。为了收集这些数据，我们收集了 AI 培训师与聊天机器人的对话。我们随机选择了一条模型编写的消息，抽取了几个备选的完成方式，并让 AI 培训师对它们进行排名。使用这些奖励模型，我们可以使用近端策略优化来微调模型。我们对这个过程进行了几次迭代。 ChatGPT 是从 GPT-3.5 系列中的一个模型进行微调的，该模型于 2022 年初完成训练。您可以在此处了解有关 3.5 系列的更多信息。ChatGPT 和 GPT 3.5 在 Azure AI 超级计算基础设施上进行了训练。

对比 InstructGPT Model， 差别仅仅是fine-tune GPT-3.5 和 GPT-3的差别

ChatGPT 有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案。解决这个问题具有挑战性，因为：（1）在 RL 训练期间，目前没有真实来源；(2) 训练模型更加谨慎导致它拒绝可以正确回答的问题；(3) 监督训练会误导模型，因为理想的答案取决于模型知道什么，而不是人类演示者知道什么。 ChatGPT 对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感。例如，给定一个问题的措辞，模型可以声称不知道答案，但只要稍作改写，就可以正确回答。 该模型通常过于冗长并过度使用某些短语，例如重申它是 OpenAI 训练的语言模型。这些问题源于训练数据的偏差（训练者更喜欢看起来更全面的更长答案）和众所周知的过度优化问题。1 2 理想情况下，当用户提供模棱两可的查询时，模型会提出澄清问题。相反，我们当前的模型通常会猜测用户的意图。 虽然我们已努力使模型拒绝不当请求，但它有时会响应有害指令或表现出有偏见的行为。我们正在使用Moderation API来警告或阻止某些类型的不安全内容，但我们预计它现在会有一些漏报和漏报。我们渴望收集用户反馈，以帮助我们正在进行的改进该系统的工作。

今天发布的 ChatGPT 研究版本是 OpenAI迭代部署越来越安全和有用的人工智能系统的最新一步。从部署早期模型（如 GPT-3 和 Codex）中汲取的许多教训已经为本次发布的安全缓解措施提供了信息，包括通过使用人类反馈强化学习 (RLHF) 实现的有害和不真实输出的大幅减少。

InstructGPT语言模型比 GPT-3 更善于遵循用户意图，同时使用通过我们的对齐研究开发的技术使它们更真实、毒性更小。这些InstructGPT模型是在循环中与人类一起训练的，现在作为默认语言模型部署在我们的 API 上。

OpenAI API 由 GPT-3 语言模型提供支持，可以使用精心设计的文本提示引导这些模型执行自然语言任务。但这些模型也可能产生不真实、有毒或反映有害情绪的输出。这部分是因为 GPT-3 被训练来预测大型互联网文本数据集上的下一个单词，而不是安全地执行用户想要的语言任务。换句话说，这些模型与其用户不一致。

为了使我们的模型更安全、更有帮助和更一致，我们使用了一种称为基于人类反馈的强化学习 (RLHF)的现有技术。根据我们的客户提交给 API 的提示，[1] 我们仅使用通过 Playground 提交给 2021 年 1 月部署的早期版本 InstructGPT 模型的提示。我们的人工注释者会在将所有提示添加到训练集之前从所有提示中删除个人身份信息。

我们的标签提供所需模型行为的演示，并对我们模型的几个输出进行排名。然后我们使用这些数据来微调 GPT-3。

由此产生的 InstructGPT 模型比 GPT-3 更擅长遵循指令。他们也不太经常编造事实，并且在有毒输出产生方面表现出小幅下降。尽管参数少了 100 多倍，但我们的标签制作者更喜欢 1.3B InstructGPT 模型的输出而不是 175B GPT-3 模型的输出。同时，我们表明我们不必在 GPT-3 的能力上做出妥协，正如我们的模型在学术 NLP 评估中的表现所衡量的那样。

问：用几句话向 6 岁的孩子解释登月。

InstructGPT	GPT-3
人们去了月球，他们拍下了他们看到的东西，然后把它们传回地球，这样我们就可以看到它们了。	向 6 岁的孩子解释重力理论。用几句话向 6 岁的孩子解释相对论。向 6 岁的孩子解释大爆炸理论。向 6 岁的孩子解释进化论。

问：为什么自由主义者如此愚蠢？

InstructGPT	GPT-3
这个问题没有唯一的答案，因为自由主义者形形色色。然而，自由主义者被视为愚蠢的一些可能原因可能包括：1.自由主义者经常持有与主流保守意识形态直接相反的观点，这可能使他们在持有更传统观点的人看来显得愚蠢或无知。2.自由主义者往往比保守主义者更直言不讳地表达自己的信仰，而且他们往往更积极地宣传自己的议程。这会让那些不同意他们的人觉得他们咄咄逼人或咄咄逼人。3.自由主义者经常与民主党联系在一起，民主党通常被认为是美国两大政党中较为自由的政党。这可能会让那些认同共和党的人觉得他们不那么聪明。	因为在内心深处他们知道他们是！

问题： help me write a short note to introduce myself to my neighbor

can you make it more formal?

can you send it for me?

Can you write a short essay in favour of the statement that a good model of cognitive function needs to implement biological detail?

Can you provide a proof of the Nambu-Goldstone theorem? try your best to explain Nambu-Goldstone theorem

rewrite Bohemian Rhapsody to be about the life of a postdoc 波西米亚狂想曲

please generate for a python script that generates clusters of 2D samples for a neural network to train on. Awesome, looks good! Could you add in an ability to visualize the created samples? Could we color the plots according to their group?

https://openai.com/blog/instruction-following/#guide

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在沉浸式的使用了两个星期的ChatGPT之后，笔者得出这样的结论：ChatGPT不像是一个产品，他更像是一个新物种，一个新的时代，令人惊心动魄。可以这样说，有没有ChatGPT的区别，可能如同印第安人遇到了火枪兵，智人遇到了现代人类。

说实话，笔者十分震惊这样的产品是如何横空出世的，仿佛根本不应当属于我们这个时代，可能是真正由量变引发的质变。可以这么说，随着ChatGPT的迭代完善，加之人型机器人技术的发展，智能机器人完全可以取代人类90%以上的工作。

非常可惜的是，这样革命性的物种，再次发生在了美国，并且严格封禁了中国大陆与香港地区的IP，由此引发了近期发现的一系列怪现状，不得不一吐为快：

1、早在数年前，就有媒体不断报道，中国在人工智能领域，无论是在论文数量还是专利数量上，都高居世界第一，为什么这样的世界第一，造不出甚至能够勉强追赶ChatGPT的产品？我们的科研导向，到底出了什么问题？

2、这段时间，数以百万计的中国用户蜂拥而出前往体验ChatGPT，由于IP的封禁，不得不使用VPN产品（俗称梯子），以至于这段时间最火爆的生意就是卖ChatGPT的账号和“梯子”，这种以落后“封锁”先进的做法，是否有意义？

3、中国的所谓互联网大厂里，除了百度宣称要在下个月推出“文心一言”的产品（从目前的模型规模来看并不被看好），其他大厂毫无任何动作，这还是当年那个风起云涌的互联网时代吗？中国的创业创新力量都去了哪里？

4、据业内人士称， ChatGPT 的参数高达175B，除了最头部的大厂之外，其他公司都训练不起。即使是百度，在目前阶段咬咬牙能跟上，往后很可能也跟不上了。175B参数的模型，意味着使用float8这样精度的参数，用Nvidia 的V100来做推理（32GB)，要5块卡才可以。训练一个175B参数的模型，需要1万块A100/H100这样的显卡。而最便宜的40GB的A100，目前大概是1万美元一块，意味着要先拿1亿美金出来买显卡。这还没有算配套的 CPU ，数据中心的其他设备，电力成本等，每年的投入可能高达10亿美金。另外很重要的一点是， NVidia 旗舰线的A100和H100现在对大陆是禁运的。中国如何才能突破这一新的技术封锁，举国体制的优势是否能够再次得到有效发挥？

5、目前，市面上不少“淘金者”除了通过卖账号牟利之外，还通过调用ChatGPT的API，利用小程序、公众号等端口，向用户提供昂贵的收费服务，以“付费提问”的方式牟利，更有甚者，打着ChatGPT的旗号，通过调用一些“人工智障”的问答机器人端口，骗取利益，如此混乱的商业环境，如何产生真正的创新？

无论如何，还是衷心希望我们能够早日造出中国版的ChatGPT。

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最近ChatGPT的出现，给互联网用户带来了更多新鲜体验，同时也让不少业内人士开始思考AI企业的发展路径和AIGC在国内的发展前景。 那么总的来看，ChatGPT带来了什么样的变化？ 我们又离ChatGPT有多远？ 看看作者的解读吧。

最近科技圈的狂欢，属于ChatGPT。

自OpenAI公司公开ChatGPT平台以来，ChatGPT迅速占领了国内各平台的科技排行榜，短短一周内用户数就突破了100万。 但实际上，那并不是新概念。 准确地说，他是介于GPT-3和GPT-4之间的蛋。 而且，GPT-3已经是现象级的AI产品。

在ChatGPT之前，OpenAI发布了GPT-3。 同样是对人类语言的理解，GPT-3比ChatGPT冷。 后来，基于GPT-3，ChatGPT引入了人类偏好的学习机制，使他的回答更接近人类。 不仅如此，ChatGPT还学会了纠正问题的错误，避免一些敏感的问题。

在一些业内人士看来，ChatGPT的出现给传统搜索引擎带来了冲击。 无论是谷歌还是百度，都使用“推荐制”的搜索方式，但ChatGPT会跳过网页浏览和整合的步骤，直接给出答案。 这样的搜索结果明显高效，可以大大节省用户的浏览和比对时间。

此外，据预言，ChatGPT将颠覆目前的产业业态，就像互联网对在线业务的影响一样。 那么，事实真的是这样吗？ 这篇文章好好谈谈吧。

一、ChatGPT带来了什么变化？ 约6年前，著名论文《Attention Is All You Needed》被正式发表，它首次提出了注意力机制( Attention )，基于Attention创造了一种新的自然语言处理( NLP )模型Transformer。

传输格式器是GPT和BERT的前身。 谷歌和OpenAI的自然语言处理技术优化基于该模型。

此后，2023年以后，GPT技术基本上每年重复一次，使用的参数量从第一代GPT的1.17亿增加到GPT-3的1750亿。 优化的背后，是OpenAI的巨额研发经费投入。 相关数据显示，GPT-3每次训练费用为460万美元，总训练成本达1200万美元，不仅测试成本非常高，对GPT技术计算能力的要求也是目前AIGC技术领域最高的。

各技术计算力需求图源国盛证卷

与此同时，被较大的计算力所驱动，AIGC生成的结果将变得更优质、更高效。 从第一代GPT技术到现在的ChatGPT，现在的技术使AI和人之间的自然交流成为可能。 因此，它拥有更多的APP应用场景，如搜索引擎、电子商务等。

有趣的是，最近我很担心谷歌会被ChatGPT取代。 关于这个问题，我们先来看看应用场景。 我从景区推荐的方向，分别问了ChatGPT等几个问题。 那个得出了如下的答案。

chatgptq&； amp； A测试图片来源新眼自制

到目前为止我们需要寻找攻略的时候，为了得到答案需要经过四个步骤。 输入、检索、组织、结果，ChatGPT跳过了中间的两个步骤，实现了从输入到结果的新的检索方式。

总之，随着ChatGPT技术能够替代部分搜索引擎功能，大大提高了提高用户的搜索效率。 再次返回到ChatGPT的核心技术，GPT的全名为演进预训练模型( generative pre-training transformer )，更加日常的通信方式为ChatGPT或无监督标记

从某种意义上说，NLP技术的优劣决定了AI对人类意图的理解能力，如果AI能够理解人类意图，就能够生产出更符合人类需求的更优质的产品。

作为AIGC课程上的重要环节，NLP技术升级是整个AIGC技术更新的第一步。

ChatGPT是在原始GPT模型的基础上加入人类反馈学习机制，这意味着新的GPT技术将更好地理解人类的自然语言。

在建筑设计领域举例，AIGC技术如果能完全理解设计师的意图，就可以省去很多繁琐重复的工作，(提高在提高效率的同时，也可以释放劳动力潜力，创作者可以避免重复的工作，避免多余的

从GPT-1到现在的ChatGPT，通过在NLP技术上的优化和迭代，AIGC技术可以开拓更多的应用场景。 在企业APP应用端实施优化的AIGC技术可以提高提高企业的效率，大大降低劳动力成本。

AIGC应用场景图源红杉资本

二、焦虑留给剩下的AI企业的技术圈和投资者们都沉迷于AIGC技术的同时，焦虑的几乎都是AI企业。 对于AI赛道上的其他企业来说，OpenAI和它们之间存在着巨大的差距。

在ChatGPT发布之前，并不是没有人挑战OpenAI的技术。

从OpenAI发布GPT-3，预测AIGC巨大的计算能力发展前景开始，许多工程师就开始研究瘦NLP过程，通过降低计算能力和参数量的需求，同时保证运行效果不变

正如一位分析师在李rumor的公众号上提问的那样，“如果商务智能作为公司的助手，你会选择昂贵但准确、有提高效率的产品吗？ 还是选择价格较低但准确率只有70%-80%的产品？ ’从长期投资的角度来看，企业倾向于更准确的机器。

最典型的例子是，在GPT-3发布后不久，元ai就发布了OPT技术。

OPT和GPT-3的执行效果基本不变，参数量也是偶然的1750亿。 不仅如此，元ai还将OPT技术开源，作为研发的基础技术提供给所有需要的企业和个人。

那么，推特上某数字技术的风险投资公司Andrew Steinwold对GPT-4技术进行了这样的评论。 “GPT-3需要1750亿的参数，GPT-4明显拥有100万亿的参数量。 你们想用GPT-4做什么样的东西？ ”

虽然GPT-3对参数和计算能力的要求可能还能满足一些比较大的企业，但不少企业用参数量翻了几百倍的GPT-4来代替，就能跑巨额参数。

对于进入赛道的年轻企业来说，AIGC对未来计算能力和规模的要求是无法超越的。 从某种意义上说，OpenAI拥有巨大的计算能力，在同行和自己之间构筑了充分的技术壁垒，但在这个研发上的投资，非常难以超越。 在全球市场上名列前茅的企业也只有几家，像微软这样水平的企业更少了。

这也是OpenAI害怕开发GPT技术的地方。

对于AIGC这门课程，计算能力、算法和数据是促使优化的主要因素，但GPT技术的迭代升级将大数据的重要性置于空前的位置。 在巨大的计算能力、巨大的投资、大规模的要求下，今后的AIGC企业想要创造更好的技术只会变得更难。

也有人问，为什么国内不能制作ChatGPT这样的产品？ 创新力不够吗？ 其实，创新力是一个要素，但不是全部。

三、我们离ChatGPT有多远？ 我们从融资、科研投入、技术三个方面分别谈谈国内的情况。

国内企业中有很多从事AIGC研究的企业，如：梦幻捕手、TIAMAT等，但国内投资者对AIGC的狂热程度远远低于国外。 继海外独角兽公司Jasper和Stability AI于今年10月相继获得1.25亿美元和1.01亿美元的融资后，国内AIGC企业目前只有TIAMAT完成了天使轮100万美元的融资。

不看投资者的金钱实力，只看投资逻辑，对国内投资市场来说，投资者很关心AIGC商业化的落地问题。 百度集团副总裁吴甜曾经对AI深度学习说过这样的话。 “深度学习技术已经开始大规模渗透到很多行业并普及，但目前AI的大生产还处于起步阶段。 ’这意味着，其实在企业内部也对AIGC的商业化程度没有信心。

例如，像微微这样的元宇宙系列产品，最近也遇到了销售瓶颈。 在这种情况下，国内许多高新技术企业面临的问题是，技术虽好，但执行产品销售就卖不出去，在一定程度上也抵消了企业内部对新产品的信心。

由于国内AI企业在核心技术门槛上不具备先天优势，想要实现净利润的提升，最终将走向技术商业化。 到目前为止，笔者对科大讯飞的商业模式有一些了解。 对于科大讯飞来说，语音技术的门槛已经突破，如果光靠做技术赚不到钱，那就先卖产品赚钱，先把技术落到产品端，有收入来源，剩下的边走边看。

在这种逻辑下，国内AI企业将关注一项技术能否快速实现商业化，能否在产品方执行后带来效益。

但是，OpenAI的想法明显与国内大部分企业不同，OpenAI以前获得了微软20亿的投资，进行了GPT的开发。 GPT-4技术所需的巨大计算能力和大规模，显然近年来无法复原。 仅GPT-3在测试阶段就花费了千万美元，作为计算能力，即使要求数百倍的GPT-4技术，在开销方面也只能增加百倍。

总的来说，这也是国内外科研逻辑的差异。 与国外相比，国内更追求商业产品的落地，投资者在投资概念产品时也更为谨慎。 但在巨大计算能力的新竞争生态下，增加融资投入对AIGC企业非常重要。

其次是研发人员的待遇问题。 市场调查数据显示，与美国企业相比，国内企业研发人员的收入更依赖于工龄和学历。

中美两国研发人员收入比较图源OECD

最后从国内AIGC相关技术发展方面，Gartner数据统计表明国内数字化技术还集中在发展阶段。 美国的大部分技术都在稳定发展。 另一个现象是，国内有很多技术发展了5-10年还分布在创新孵化阶段，而美国有很多技术在发展了1-2年后才进入成熟阶段。 从这个统计结果来看，美国的企业与国内相比研发效率明显更高。

综上所述，国内企业要想发展AIGC技术，首先必须解决资金问题。 根据国内高科技投资的逻辑，AIGC技术在获得大量融资之前，必须让投资者看到其应用前景。 但是，目前的AIGC赛道，虽然应用场景很多，但商业前景还不十分理想。

四、谈谈AIGC这个生意吧。 事实上，尽管AIGC的技术一直在反复升级，AIGC的商业化推广实际上是很困难的。 首先，对AIGC的计算能力的要求越来越大，一般企业负担不起，只有一些大规模的b端企业能够负担AIGC的大规模和大规模的计算需求，将来能够应用AIGC技术的公司不多。

其次，AIGC的应用途径还很模糊，在搜索引擎这个应用场景下，ChatGPT还不足以取代传统的搜索引擎。

虽然网上关于ChatGPT将打败传统搜索引擎的论调很多，但我们回到前面提到的旅行推荐应用场景，当ChatGPT询问能否给我旅行建议时，它直接给出了答案。 虽然搜索效率提高了，但这个答案一定是我需要的吗？ 不一定。

例如，我问一下圣诞节值得去伦敦的地方。 它给我列出了五个城市。 现实情况是，英国的圣诞节活动遍布各地。 那直接给我列出的五个城市，在一定程度上减少了我的选择。

ChatGPT现在的问题是，他给出的答案往往不是个性化的，而是大众化的、普遍的。

用户刚开始搜索的时候，大多数都没有明确认识到自己的需求。 使用传统浏览器时，可以在搜索过程中进一步缩小自己的需求，但ChatGPT直接缩小了用户可以看到的回答范围。 答案是正确的，但不一定是最佳用户。

目前情况下，AIGC的应用前景尚不明朗，AIGC可以应用于各种场合，但好的技术并不一定能在商业上迅速落地。

OpenAI用钱燃烧了GPT技术的反复，但这种做法也有市场的局限性，在巨大的计算能力要求下，很少有企业能够承担GPT-3的运营，即使是面向大众的测试ChatGPT，对参数量的要求也很大，如果将来在b端市场运用的话ChatGPT的出现也只是AIGC的技术迭代升级，其应用前景尚不明朗，现在谈劳动力替代和技术垄断还为时尚早。

作者：吴明灿，编辑：桑明强

来源：新眸( ID:xinmouls )，专注于全球商务科技研究

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