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chatgpt是什么意思,chatgpt官网,chatgpt下载,chatgpt怎么用最近一款人工智能聊天应用ChatGPT,让马斯克都震惊了。
马斯克公开表达了对ChatGPT的力挺,认为“我们离强大到危险的AI不远了”、“厉害的吓人”。
这个软件火了以后,国内一堆人马上去玩,有人抛出很多无厘头问题,还有人问出比较专业性的问题,ChatGPT居然都能给出回答。
很多时候,它也有错的时候,表现的还是有点像人工智障。
比如把红楼梦的内容,说成是《封神演义》。
甚至还乱点鸳鸯谱,把贾母许配给贾宝玉。
对于一些很主观的问题,比如问“特朗普和李斌谁做的番茄炒蛋更好吃”、“李白和莎士比亚谁更厉害”,回答往往很套路,“因人而异”、“不好做判断”、“各有各的好”等等,显然很难让提问者满意。
但比起它的失误,网友显然更关心的是它的智能。
ChatGPT被人称赞为目前最聪明的机器人,是网友过誉了吗?从实际情况看,并没有。
首先是它反应迅速,不管问什么问题,写诗,写小说,还是写较为复杂的代码,都能分分钟解决,秒出答案,而且回答还算靠谱,绝不存在过去AI卡壳、死机等问题。
其次是它的回答精准性。
从一些日常生活中的基础问题,到更有专业性的代码、论文,它都能给出不错的回答,小说没有语病,写的程序也没有问题,让专业人士看了都挑不出毛病。
它更是成了打工人的摸鱼工具,工作周报、辞职信、升职报告、公文等都能轻松化解。
更牛的是,ChatGPT还能化身情感导师,教人社交,找女朋友,给人排忧解难,化解心理健康问题。
如此智能,有人甚至喊出让ChatGPT替代搜索引擎的口号。
一位网友对谷歌搜索和 ChatGPT 提出相同的问题,如“如何在 Latex 上写一个微分方程?”,两个学生同时比赛,显然,ChatGPT 是获胜的那一方,二话不说就给出了标准答案,而另一边谷歌引擎还在输出废话文学。
在国外,推特上很火的帖子还声称“Google is done”(谷歌要完了),在国内,也有一堆人表示哀叹,“又该有不少人失业了”。
如此看来,ChatGPT的智能化程度,的确深得很多全球人的认可。
谁能做出这么强大的ChatGPT?
这还要从美国人工智能实验室OpenAI推出的语言模型系统GPT-3说起。
很早以前,这个系统就曾构建出两个人工智能之间的对话,谈论如何成为人类。
如今,GPT-3经过不断进化,成了如今风靡全网的ChatGPT,不仅在大量网友的“疯狂”测试中能迅速回答,甚至让设计师、记者编辑、程序员等从业者都感受到了威胁。
ChatGPT如此先进的背后,离不开其公司Open AI在模型能力上的死磕,并持续将人工智能作为主业发展。
2018年起,OpenAI就开始发布生成式预训练语言模型GPT,这也是如今ChatGPT的雏形。
此后几年OpenAI每年都会更新,比如2019年推出GPT-2,拥有更高的数据质量和更大的数据规模,不过,在音乐和讲故事等方面表现很不好。
直到发布GPT-3,这款软件诞生以后就开始有了火爆的趋势,Open AI首席执行官Sam Altman在社交媒体上披露,用户已经突破了100万。
如今,GPT-4还未到来,这一次发布的ChatGPT,被视为是基于GPT-3的微调版本,即GPT-3.5。
OpenAI表示,ChatGPT采用的模型使用了“利用人类反馈强化学习(RLHF)”的训练方式,包括了:人类提问机器答、机器提问人类回答,并且不断迭代,让模型逐渐有了对生成答案的评判能力。
而且相比GPT-3,ChatGPT的主要提升点在于记忆能力,可实现连续对话,极大地提升了对话交互模式下的用户体验,说白了就是人类的情绪和语气更丰富了。
不仅是文字回答,甚至还能根据网友给出的文案,画出某个人的头像。
不过,如此智能化的代价就是烧钱。
ChatGPT及尚未出炉的GPT-4都面临训练成本过大的问题。有人指出,对于智能机器人是否收费是个两难决策:
如果继续免费,OpenAI会无法承受,但一旦收费,又会劝退不少用户。
有人关注ChatGPT的商业化,并在推特上向OpenAI总裁奥特曼提问,“ChatGPT每回答一个问题的成本是多少?”
老板坦诚回答:“每次对话的平均费用可能只有几美分,我们正试图找出更精确的测量方法并压缩费用。”
也就是说,你跟机器人对话一次,公司就要花掉1元左右的成本,然而目前AI还并未有任何商业盈利模式,可想而知,做AI,前期只能是漫长的投入。
国外有谷歌、Meta,国内有百度等,都没少在AI上下了功夫。
然而像ChatGRT这样智能的聊天机器人,在国内还是很少见到。
国盛证券区块链研究院在研报中表示,ChatGPT在寻找答案、解决问题的效率上已经部分的超越了如今的搜索引擎,ChatGPT或许在未来会改变我们获取信息、输出内容的方式,AIGC有望成为数字经济时代驱动需求爆发的杀手级应用。
ChatGPT让我们看到了另一种可能性,那就是背后的AIGC模式已经进化到相当智能的程度。
所谓AIGC,即AI Generate Content,利用人工智能技术来生成内容,在如今Web 3.0时代加速到来,人工智能产生内容并不鲜见,比如之前火爆全网的AI绘画也是如此。
可以说,和此前Web1.0、Web2.0时代的UGC(用户生产内容)和PGC(专业生产内容),AIGC成了新一种内容生产方式。
OpenAI创始人奥特曼曾说过:“十年前的传统观点认为,人工智能首先会影响体力劳动,然后是认知劳动,再然后,也许有一天可以做创造性的工作。现在看起来,它会以相反的顺序进行。”
随着AI绘画、AI聊天等创意类技术的崛起,很多人都嗅到了巨大的商机。
国内公司比如百度,在今年7月的世界大会上,百度创始人李彦宏就曾表示,“AIGC或许将颠覆现有内容生产模式,实现以‘十分之一的成本’,以百倍千倍的生产速度,去生成AI原创内容。”
就在前不久,英国的DeepMind公司还发布了新的人工智能聊天机器人Sparrow,目的是“与用户交谈,回答问题,并在必要的时候使用谷歌来查找证据,解释其回复”。
此外,谷歌、Meta也相继推出人工智能聊天机器人。
这么多对手都在做机器人,为什么只有ChatGPT能脱颖而出呢?答案还是不断烧钱,加顶尖的研发团队才能达到这样的技术高度。
此前业内传言微软对OpenAI的新一轮注资即将落地,届时其估值预计超过200亿美元,对AI的巨额投入也能持续。
而相比国外公司,国内大厂的投入显然还是谨慎了些,他们更倾向于投资AI公司而非全情投入。
不过,ChatGPT还需要继续进化,目前只是在大众面前很智能,在专业人士面前,仍然不算完美。
比如,对于一些比较主观或刁钻的问题,ChatGPT造出的还是大量套路化生成的答案,这些答案通常乍一看没什么错,但如果细致检查,或者一些专业知识的人详细阅读,就能分辨出是错误的,亦或质量不高。
ChatGPT也表示:“因为AI生成的答案不总是准确或相关的,可能会导致Stack Overflow上混淆错误答案,误导在寻求帮助的用户。”
很多用户在体验时也发现,ChatGPT目前还是只能处理比较基本的任务,类似于百度百科,至于人们更复杂的口令、更复杂的要求,它给出的回答,显然还是不能让人满意。
但无论如何,ChatGPT在大众市场中的火爆,的确还是给行业带来信心,霍金曾表示机器人的进化速度可能比人类更快,未来AI还会变成什么样子?会不会更加智能?我们依然保持关注。
参考资料:
《别被火爆全网的ChatGPT“骗了”》,深燃
《对于ChatGPT,我有很多种感情,但唯独不包括害怕》,钛媒体;
《ChatGPT被“玩坏”,美图大涨45%,AIGC赛道风口来了?》,中国基金报
《「深度」ChatGPT的前世今生:风靡全网的“最强AI”是如何做到这一切的?》,界面新闻
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者了解,除了“搬\工”之外,有小的软件公司利用AI_l低配版的ChatGPT。有I内人士J,内模仿ChatGPT的a品,大多只W到了外在的形,K]有W到内在的神。
要打造一款ChatGPT,不H需要大量的作“饲料”,也需要大量的俗⒄咛峁|的交互υ模板。
具w而言,他GPT-3模型的出摹白罘合人T”到“最不符合人T”M行排序,造了一精致的微{集,K用化W的方法训ChatGPT,一e解Q了大语言模型回答c人T不符的痛c,AGI成可能。目前内山寨版的ChatGPT,K]有@N多|饲料可投喂。
“普通人的},都是9.9元包]版ChatGPT的饲料,他用@些化自己的模型。”他表示,等百度、A、腾等大S版本的ChatGPT硪u,大企I花重金所建的微{能蚪稻S打暨@些模型,@些9.9元包]版就⑼顺v史舞台。