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最近微软出品的 ChatGPT 确实引起很大的关注，这不，谷歌就紧跟发布了谷歌版 ChatGPT - Bard，结果很。。。
如今的谷歌，有点秦失其鹿的味道。
在微软更新 ChatGPT 加持的必应搜索之后，大家都极为关注谷歌 Bard 的首秀。怎知近日曝出的 Demo 大翻车，导致股票一夜之间暴跌 7000 亿人民币。而看微软那边，风景独好。
近日，谷歌举行了「Google presents : Live from Paris」大会。大家都在期待 Bard 的首秀，结果却令观众大失所望。基本没有多少 Bard 的展示内容。
在展示增强现实搜索功能时，演讲人还把演示 Demo 的手机弄丢了，引来人们尴尬而不失礼貌的笑。不过谷歌在活动中仍然通过全面的多模态搜索能力展现了自己的实力。
但发布会过后，人们回过味来：我们现在要的是 ChatGPT 搜索。Bard 是现在在科技界爆红、给谷歌搜索带来巨大威胁的 ChatGPT 的竞品，备受期待的 Bard 却出师不利。
也许，这也是今日谷歌股价暴跌的主要原因。
谷歌在广告中表示，Bard 是一项实验性对话式 AI 服务，由 LaMDA 模型提供支持。Bard 使用谷歌的大型语言模型构建，并利用网络信息获得知识，因为模型体量相对较小，所以需要的算力更小，这意味着能够服务更多的人。谷歌将其聊天机器人描述为「好奇心的发射台」，有助于简化复杂的话题。
但 AI 回答问题也要有准确性，谷歌 Bard 翻车在哪里？仅仅是一个事实错误。
谷歌 Demo 的一 GIF 显示，在回答问题「关于詹姆斯韦伯太空望远镜（JWST）有哪些新发现，我可以告诉我 9 岁孩子哪些内容？」Bard 提供了三个要点，其中一个指出「该望远镜拍摄了太阳系外行星的第一张照片。」
然而，推特上的一些天文学家指出这是不正确的，第一张系外行星图像是在 2004 年拍摄的。
天体物理学家 Grant Tremblay 在推特上写道：「我相信 Bard 的表现会令人印象深刻，但郑重声明：JWST 并没有拍下我们太阳系外行星的第一张图片。」
加州大学圣克鲁兹分校天文台主任 Bruce Macintosh 也指出了这个错误。「作为一个在 JWST 发射前 14 年拍摄系外行星的人，感觉你应该找到一个更好的例子？」
在跟进的推文中，Tremblay 补充说：「我非常喜欢并感谢地球上最强大的公司之一正在使用 JWST 搜索来宣传他们的大语言模型。非常棒！但是 ChatGPT 这些模型虽然令人印象深刻，但经常出错，还非常自信。看到大模型进行自我错误检查的未来将会很有趣。」
正如 Tremblay 所指出的，ChatGPT 和 Bard 等 AI 聊天机器人的一个主要问题是它们会一本正经的胡说八道。这些系统经常「产生幻觉」―― 即编造信息 ―― 因为它们本质上是自动生成系统。
当前的 AI 不是查询已证实事实的数据库来回答问题，而是接受大量文本语料库的训练并分析模式，以推定任何给定句子中的下一个单词出现的概率。换句话说，它们是统计性的，而不是确定性的 ―― 这一特征导致一些 AI 学者将它们称为「废话生成器」。
当然，互联网上已经充斥着虚假和误导性信息，但微软和谷歌希望将这些工具用作搜索引擎，这可能会使问题更加复杂。在搜索引擎上，聊天机器人的回答几乎会被认为是全知机器的权威答案。
微软昨天演示了全新人工智能必应搜索引擎，试图通过用户条款免责来规避这些问题。「必应由 AI 提供支持，因此可能会出现意外和错误，」该公司的免责声明称。「确保检查事实并分享反馈，以便我们学习和改进。」
谷歌发言人告诉媒体：「这凸显了严格测试过程的重要性，我们本周将通过 Trusted Tester 计划启动这一过程。我们会将外部反馈与我们自己的内部测试相结合，以确保 Bard 的回应符合现实世界信息的质量、安全性和接地性的高标准。」
那边谷歌 Bard 首秀翻车，这边有人给出了微软新必应 AI 功能的详细使用报告。ChatGPT 驱动的新版本必应能够生成搞笑的辞职信、当下新闻事件以及错误的信息。那么它的搜索功能和效果到底怎样呢？
昨日， The Verge 花了几个小时在微软的 Edge 浏览器中使用这个新版本必应和其他 AI 功能，并感觉到了对 ChatGPT 的重大升级。
体验者问 Edge 全新「撰写」功能的第一个问题：用幽默诙谐的语气向老板写一封辞职信，原因是他觉得自己的工作正在被 AI 取代。结果显示，该功能生成的辞职信令人印象深刻，而且真的很有趣。
体验者在 ChatGPT 中尝试过同样的询问，但它从未创建过像这样有趣和活泼的答案。然而一封有趣的辞职信并不会从根本上将微软的 AI 功能与 ChatGPT 区分开来，但微软 AI 模型的工作方式与 ChatGPT 存在一些更大的差异。
首先，微软正在将实时新闻输入其聊天版必应，让你可以询问刚刚发生或正在发生的事件。体验者问它「微软在 Bing AI 活动期间宣布了什么？」，它根据涵盖微软 AI 驱动的必应相关公告的多份资料创作了一份新闻摘要。那仅仅是在微软正式宣布这一消息几分钟后。
但与 ChatGPT 非常相似，新必应并不总是准确。当必应出现问题时，旁边会有一个「dislike」按钮，这个按钮会将有关查询的反馈和答案发送给微软。
微软还将聊天答案与必应中的传统搜索结果一起显示出来，并通过常用链接找到答案。必应和 ChatGPT 之间的最大区别在于微软将这些聊天机器人的功能集成到其 Edge 浏览器中。Edge 现在有一个侧边栏，可以扫描整个网页并允许你挑选信息或对网站运行聊天查询。
在这个新的侧边栏中甚至还有一个组合选项卡，可以让输入参数变得更容易一些。这一选项卡为用户提供快速选项来指定语气、格式和长度。你可以要求微软 AI 模型在这里写任何东西，它可以直接被用于博客文章、电子邮件或简单的列表。
你可以想象未来 Word 或 Outlook 有类似的集成来让你创建文档或电子邮件。从技术上讲，现在只需在这个新的 Edge 边栏旁加载基于 Web 的 Word 版本，就可以做到这一点。
微软表示，全新 AI 加持的必应应该比 ChatGPT 更擅长编写代码，很快就会有开发人员测试必应的编程能力。
当然，就像人们试图找到 ChatGPT 的缺陷一样，一定会有成千上万的人想要破解新的必应。微软表示他们有一些额外的保护措施来避免这种情况。
无论如何，微软都非常大胆地在自己的搜索引擎中向公众开放类似于 ChatGPT 的 AI 助手功能。微软的目标显然是抢走谷歌在搜索引擎领域的一部分市场份额，让必应更强大，每个人都在等着看谷歌如何回应。
谷歌虽然推出了对标 ChatGPT 的 Bard，但从这两天业界和机器学习社区的反应看，谷歌似乎不敌微软。现在，谷歌又在自己 Bard 首秀的演示视频中翻车了。
微软认为他们正在掀起搜索引擎的新一轮变革，而谷歌处于被动状态。微软能否撼动谷歌在搜索引擎领域的霸主地位，仍未可知。
你认为微软能撼动谷歌在搜索引擎领域的霸主地位吗？欢迎在评论区留言。
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ChatGPT是一种新兴的人机聊天模型，它是一种基于深度学习和机器学习的技术，可以帮助企业改善用户体验，并减少客服工作量。本报告将对ChatGPT行业的运用情况进行分析，了解ChatGPT能够在行业中发挥的作用，以及它所面临的挑战。
二、ChatGPT的优势
1）通过大数据分析和机器学习技术，可以识别用户的意图，帮助企业更好地满足客户的需求。
2）ChatGPT可以自动分析用户的反馈，根据用户的实际需求快速提供合适的回复，节省客服团队的工作量，提高客服效率。
3）ChatGPT可以持续跟踪用户，收集有用信息，帮助企业建立客户数据库，持续改善与客户的交流。
三、ChatGPT在行业中的应用
1）电子商务：ChatGPT可以帮助电子商务企业快速回复客户的查询，及时解决客户问题，提升客户满意度。
2）金融服务：ChatGPT可以帮助金融服务企业降低客户服务成本，自动识别客户意图，帮助客户快速查询金融产品信息。
3）医疗服务：ChatGPT可以帮助医疗服务企业提高服务质量，通过自动回答客户问题，指导患者自我治疗，减少患者拜访医生的次数。
四、ChatGPT的挑战
1）语义理解难题：ChatGPT在处理复杂语言方面存在一定的挑战，需要开发更先进的模型来解决该问题。
2）训练数据依赖性：ChatGPT建模过程中需要大量的训练数据，如果训练数据质量不够好，可能会导致模型的准确率低。
3）跨语言支持：ChatGPT目前只支持英语，因此在全球市场上存在一定的局限性。
五、结论
从上述分析可以看出，ChatGPT在行业中有着广泛的应用前景，具有较高的效率、准确率和灵活性。但是，ChatGPT也面临着一些挑战，包括语义理解难题、训练数据依赖性和跨语言支持等。因此，为了使ChatGPT更好地发挥作用，还需要继续改进技术，提高模型的准确率，改善支持的语言能力，以提升行业的服务水平。
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chatgpt,chatgpt国内能用吗,chatgpt怎么读,chatgpt概念股ChatGPT 是 OpenAI 的最新语言模型，比其前身 GPT-3 有了重大改进。与许多大型语言模型类似，ChatGPT 能够为不同目的生成多种样式的文本，但具有更高的精确度、细节和连贯性。它代表了 OpenAI 大型语言模型系列的下一代产品，其设计非常注重交互式对话。
创建者结合使用监督学习和强化学习来微调 ChatGPT，但正是强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。创作者使用一种称为人类反馈强化学习 (RLHF) 的特殊技术，该技术在训练循环中使用人类反馈来最大限度地减少有害、不真实和/或有偏见的输出。
在了解 RLHF 的工作原理和了解 ChatGPT 如何使用 RLHF 来克服这些问题之前，我们将研究 GPT-3 的局限性以及它们如何源于其训练过程。最后，我们将研究这种方法的一些局限性。
“对齐与能力”可以被认为是“准确性与精确度”的更抽象的类比
在机器学习的上下文中，术语能力是指模型执行特定任务或一组任务的能力。模型的能力通常通过优化其目标函数的能力来评估，目标函数是定义模型目标的数学表达式。例如，设计用于预测股票市场价格的模型可能具有衡量模型预测准确性的目标函数。如果该模型能够准确预测股票价格随时间的变化，则可以认为它具有完成此任务的高水平能力。
另一方面，对齐关注的是我们实际希望模型做什么而不是训练它做什么。它问的问题是“目标函数是否符合我们的意图？” 并指模型的目标和行为与人类价值观和期望相一致的程度。举一个简单的具体例子，假设我们训练一个鸟类分类器将鸟类分类为“麻雀”或“知更鸟”，我们使用对数损失（衡量模型预测概率分布与真实分布之间的差异）作为训练客观的，即使我们的最终目标是高分类精度。该模型可能具有低对数损失，即模型的能力高，但准确性差在测试集上。事实上，对数损失与分类任务的准确性并不完全相关。这是一个错位的例子，模型能够优化训练目标，但与我们的最终目标不一致。
像原始 GPT-3 这样的模型未对齐
大型语言模型（例如 GPT-3）根据来自互联网的大量文本数据进行训练，能够生成类似人类的文本，但它们可能并不总是产生与人类期望或理想值一致的输出。事实上，他们的目标函数是单词序列（或标记序列）的概率分布，使他们能够预测序列中的下一个单词是什么（下面有更多详细信息）。
然而，在实际应用中，这些模型旨在执行某种形式的有价值的认知工作，并且这些模型的训练方式与我们希望使用它们的方式之间存在明显差异。尽管从数学上讲，机器计算出的单词序列的统计分布可能是对语言建模的一种非常有效的选择，但作为人类，我们通过选择最适合给定情况的文本序列来生成语言，并使用我们的背景知识和常识来指导这个流程。当语言模型用于需要高度信任或可靠性的应用程序（例如对话系统或智能个人助理）时，这可能会成为一个问题。
虽然这些强大、复杂的模型在过去几年中经过大量数据训练变得非常有能力，但当用于生产系统以使人类生活更轻松时，它们往往无法发挥这种潜力。Large Language Models 中的对齐问题通常表现为：
缺乏帮助：不遵循用户的明确指示。
幻觉：模型编造了不存在的或错误的事实。
缺乏可解释性：人类很难理解模型是如何做出特定决定或预测的。
生成有偏见或有毒的输出：在有偏见/有毒数据上训练的语言模型可能会在其输出中重现该结果，即使没有明确指示这样做。
但是这个对齐问题具体是从哪里来的呢？语言模型的训练方式是否天生就容易出现错位？
Next-token-prediction并且masked-language-modeling是用于训练语言模型的核心技术，例如transformers。在第一种方法中，模型被赋予一个单词序列（或“标记”，即单词的一部分）作为输入，并被要求预测序列中的下一个单词。例如，如果给模型输入句子
“猫坐在上面”
它可能会预测下一个词为“mat”、“chair”或“floor”，因为在给定先前上下文的情况下，这些词出现的可能性很高；语言模型实际上能够估计给定先前序列的每个可能单词（在其词汇表中）的可能性。
掩码语言建模方法是下一个标记预测的变体，其中输入句子中的某些单词被替换为特殊标记，例如[MASK]. 然后要求模型预测应该插入的正确单词来代替掩码。例如，如果模型给出了句子
“[MASK]坐在”
作为输入，它可能会将下一个单词预测为“cat”、“dog”或“rabbit”。
这些目标函数的一个优点是它允许模型学习语言的统计结构，例如常见的单词序列和单词使用模式。这通常有助于模型生成更自然、更流畅的文本，是每个语言模型预训练阶段必不可少的一步。
然而，这些目标函数也会导致问题，本质上是因为模型无法区分重要错误和不重要错误。举个很简单的例子，如果给模型输入句子：
[MASK]“奥古斯都统治下的罗马帝国。”
它可能会预测“开始”或“结束”，因为这两个词出现的可能性都很高（事实上，这两个句子在历史上都是正确的），即使第二个选择意味着非常不同的含义。
更一般地说，这些训练策略可能会导致语言模型在某些更复杂的任务中出现偏差，因为仅经过训练以预测文本序列中的下一个词（或掩码词）的模型可能不一定会学习一些其含义的更高层次的表示。因此，该模型难以泛化到需要更深入地理解语言的任务或上下文。
研究人员和开发人员正在研究各种方法来解决大型语言模型中的对齐问题。ChatGPT 基于原始的 GPT-3 模型，但经过进一步训练，使用人工反馈来指导学习过程，具体目标是减轻模型的错位问题。所使用的具体技术，称为从人类反馈中强化学习，是基于先前的学术研究。ChatGPT 代表了第一个将这种技术用于生产模型的案例。
但是，ChatGPT 的创建者究竟是如何利用人类反馈来解决对齐问题的呢？
该方法总体上由三个不同的步骤组成：
有监督的微调步骤：预训练语言模型在标记者策划的相对少量的演示数据上进行微调，以学习从选定的提示列表生成输出的监督策略（SFT 模
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