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今天我来给大家科普一下机器学习领域的一大热门产品――ChatGPT。ChatGPT是由OpenAI公司开发的一种大型自然语言处理模型，它利用人工智能技术，能够生成流畅自然的对话，和人类进行智能聊天，一度成为AI领域的明星产品。那么，ChatGPT是如何实现这一功能的呢？首先，我们需要了解一下ChatGPT背后的技术原理。技术原理ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它的核心技术是“Transformer”（变换器），这是一种由Google公司提出的深度学习模型架构，它能够实现文本序列的自动编码和解码，从而实现自然语言生成和翻译等任务。ChatGPT是基于Transformer模型的改进版，它采用了一种称为“自回归”的生成方式，即在生成每个单词时，都考虑前面已经生成的单词。这种方式虽然效率不高，但能够生成更加流畅、自然的语言。另外，为了让ChatGPT能够真正“理解”自然语言，OpenAI还为其提供了大量的训练数据，包括从网页、新闻、百科等来源获取的超过8万亿个单词，这些数据被用来训练模型，提高其自然语言处理的准确性和流畅度。竞争对手ChatGPT虽然是目前最为知名的自然语言处理模型之一，但也面临着一些竞争对手。其中，最为著名的是微软公司开发的GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）模型。GPT-3是一种与ChatGPT类似的自然语言处理模型，也是基于Transformer架构，但相比之下，GPT-3模型的规模更大，能够生成更加流畅、自然的语言，并且在一些NLP任务上表现更加出色。不过，由于GPT-3模型并未公开源代码，而且需要进行付费访问，因此在开源性和可用性方面可能存在一些限制。除了GPT-3，目前还有不少其他的自然语言处理模型在发展中，如Facebook公司的RoBERTa、Google公司的BERT等，它们在不同的任务上表现出色，都是值得关注的竞争对手。对产业的影响ChatGPT和其他自然语言处理模型的出现，将对很多产业带来革命性的影响。以下是一些具体的例子：1、客户服务行业对于客户服务行业而言，ChatGPT的应用可能会取代传统的客服人员，提供更加高效、智能的服务。客户可以通过和ChatGPT进行对话，获取关于产品和服务的信息，解决问题和提出建议。这不仅可以提高客户满意度，还可以降低企业的运营成本。2、金融行业在金融行业中，ChatGPT可以应用于自动化客户服务、自然语言处理和交易分析等方面。例如，ChatGPT可以帮助金融机构分析客户投资组合，预测市场趋势，提供个性化的金融建议。此外，ChatGPT还可以帮助银行和保险公司处理大量的自然语言数据，加速审批流程和降低风险。3、健康医疗行业在健康医疗行业中，ChatGPT可以帮助医生和护士更加快速准确地进行诊断和治疗，同时提高患者的满意度。例如，ChatGPT可以帮助医生快速获取病人的医疗记录和诊断结果，从而提供更加精准的诊疗方案。此外，ChatGPT还可以帮助患者快速了解疾病的症状和治疗方案，提供个性化的医疗建议。4、教育行业在教育行业中，ChatGPT可以帮助学生更加高效地学习和获取知识。例如，ChatGPT可以为学生提供个性化的学习方案和答疑解惑服务，帮助他们更好地掌握知识。此外，ChatGPT还可以帮助教师分析学生的学习记录和测试结果，提供更加精准的教学建议。总之，随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT和其他自然语言处理模型将会在更多的产业领域中发挥作用，帮助企业和个人更加高效地进行工作和生活。总结以上就是我对于ChatGPT的运行原理、背后采用的技术、竞争对手的情况以及类似ChatGPT的产品技术将对哪些产业带来革命性的影响的介绍。相信大家已经对ChatGPT有了更加深入的了解。为了更好地理解和应用ChatGPT，我们需要不断学习和研究自然语言处理技术。未来，随着技术的不断发展，自然语言处理技术将会越来越普及，甚至成为人们日常生活中不可或缺的一部分。因此，我希望更多的人能够了解自然语言处理技术和ChatGPT的原理，掌握相关的技能和知识，从而在未来的职业生涯中更加具备竞争力。最后，我想说的是，虽然人工智能技术发展迅速，但我们也需要时刻警惕技术滥用和人工智能伦理问题。我们需要遵守相关的法律和道德规范，保护个人隐私和数据安全，为人工智能技术的发展营造良好的环境和条件。举报/反馈

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作者：Jacky Liang编译：巴比特资讯Wendy图片来源：由 Maze AI 生成自 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，已经过去几个月的时间了。这个基于大型语言模型的聊天机器人不仅让许多 AI 研究员大开眼界，还让大众见识到了 AI 的力量。简而言之，ChatGPT 是一个可以响应人类指令的聊天机器人，可以完成从写文章、作诗到解释和调试代码的任务。该聊天机器人显示出令人印象深刻的推理能力，其表现明显优于先前的语言模型。在这篇文章中，我将从个人角度出发，聊聊 ChatGPT 对三类人的影响：分别是 AI 研究员、技术开发人员和普通大众。在文章中，我将推测 ChatGPT 等技术的影响，并简单聊聊我认为可能发生的一些情况。这篇文章更倾向于发表个人观点，而不是基于事实的报告，所以对这些观点要持谨慎态度。那么，让我们开始吧……对我这个 AI 研究员来说，从 ChatGPT 上学到的最重要的一课是：管理人类反馈对于提高大型语言模型 (LLM) 的性能非常重要。ChatGPT 改变了我，我猜也改变了许多研究人员对大型语言模型 AI 对齐问题的看法，我具体解释一下。图：LLM 的强化学习与人的反馈（RLHF）在 ChatGPT 问世之前，我想当然地认为，当涉及到 LLM 时，我们面临着两个不同的问题。1）提高 LLM 在某些基于语言的任务（如总结、问答、多步骤推理）中的表现，同时 2）避免有害的/破坏性的/有偏见的文本生成。我认为这两个目标是相关但独立的，并将第二个问题称为对齐问题。我从 ChatGPT 中了解到，对齐和任务表现其实是同一个问题，将 LLM 的输出与人类的意图对齐，既能减少有害内容，也能提高任务表现。为了更方便理解，这里给出一些背景信息：我们可以将现代的 LLM 训练分为两个步骤。第一步：神经网络模型的自监督学习（SSL），在给定前一批单词（tokens）序列的情况下预测下一个单词（token）――这是在一个非常大的、互联网规模的数据集上训练的。第二步：通过各种技术使 LLM 的生成与人类的偏好保持一致，比如在高质量的指令遵循文本的小数据集上微调 LLM，并使用强化学习来微调 LLM 与预测人类偏好的学习奖励模型。在 ChatGPT 身上，OpenAI 很可能使用了许多不同的技术，相互配合来产生最终的模型。另外，OpenAI 似乎能够快速回应网上关于模型出错的投诉（例如产生有害的文本），有时甚至在几天内就能完成，所以他们也一定有办法修改/过滤模型的生成，而无需重新训练/微调模型。ChatGPT 标志着强化学习（RL）的悄然回归。简而言之，有人类反馈的强化学习（RHLF）首先训练一个奖励模型，预测人类会给某一 LLM 生成内容打多高的分数，然后使用这个奖励模型通过 RL 来改善 LLM。我不会在这里过多地讨论 RL，但 OpenAI 历来以其 RL 能力而闻名，他们写的 OpenAI gym 启动了 RL 研究，训练 RL 代理玩 DoTA，并以在数百万年的模拟数据上使用 RL 训练机器人玩魔方而闻名。在 OpenAI 解散其机器人团队之后，RL 似乎逐渐被 OpenAI 所遗忘，因为它在生成模型方面的成就主要来自于自我监督学习。ChatGPT 的成功依赖于 RLHF，它使人们重新关注 RL 作为改进 LLM 的实用方法。图：AI 专家预测 ChatGPT 的运行成本ChatGPT 的到来还证明了一点：学术界开发大规模 AI 功能将越来越困难。虽然这个问题在整个深度学习时代都可能出现，但 ChatGPT 使它变得更加根深蒂固。不仅训练基本的 GPT-3 模型对小型实验室来说遥不可及（GPT-3 和随后 OpenAI 在微软将 Azure 的全部力量投入到它身上之后，建立了专门的服务器群和超级计算机才开始真正发展，这不是巧合），而且 ChatGPT 的数据收集和 RL 微调管道可能对学术实验室造成过大的系统/工程负担。将 ChatGPT 免费提供给公众，可以让 OpenAI 收集更多宝贵的训练数据，这些数据对其未来的 LLM 改进至关重要。这样一来，公开托管 ChatGPT 实质上是 OpenAI 的大规模数据收集工作，而这不是小型组织能够承担的。开源和与 HuggingFace 和 Stability 等公司在学术上的大规模合作可能是学术界目前前进的方式，但这些组织总是比拥有更大预算的小团队前进得慢。我推测，当涉及到最先进的语言模型时，开源通常会滞后于这些公司几个月到一年。我认为学术界可能扳回一成的唯一方法是，是否有国家级的计算云专门用于学术 AI 研究。这无疑将花费数十亿美元，需要专门的行政和工程人员。这并非毫无可能――它将类似于詹姆斯?韦伯太空望远镜和大型强子对撞机。在美国，一些人已经在呼吁建立国家 AI 云，进行 LLM 推理，但训练和微调 LLM 和其他基础模型的能力也同样重要。鉴于 AI 国家战略重要性，我们可能会在不久的将来真正看到这个方向的发展。同时，AI 研究员并不总是要训练大模型才能产生大影响。我的看法是，与其争夺下一个最大最好的 LLM，较小的学术实验室可以专注于改善现有 LLM 的使用，分析它们的优势和劣势，并利用有些公司以非常低的成本托管这些非常强大的 LLM 的事实。例如，可以利用 OpenAI 和其他公司的现有 LLM API 来进行 LLM 对齐的研究，而不需要学术实验室从头开始训练这些模型。对强大的 LLM 的低成本和公开的访问使得一整套公开的研究能够发现 LLM 的新能力和应用。对于那些在技术领域工作和开发产品的人来说，ChatGPT 和类似的代码编写模型呈现出显著的一阶和二阶效应。对于程序员来说，使用基于 AI 的代码补全和 ChatGPT 风格的问答来学习编码和理解现有的代码库将成为软件工程工作中不可或缺的一部分。我推测，在未来的一年内，许多大学将开设计算机科学课程，教授在软件工程等应用中利用 AI 的最佳实践。ChatGPT 和更强大的 AI 代码辅助将迫使软件工程师对其操作的抽象级别进行根本性的重新制定。大多数软件工程师不需要推理低级机器代码，因为我们有非常强大的编译器，可以将人类可读的代码（如 C++）转换为机器可读的代码。软件工程师可以学习这些编译器的内部工作原理，以及如何编写最充分利用这些编译器特点和优势的代码，但他们自己不需要编写机器代码，也不需要编写自己的编译器。编码 AI 很可能会成为新的“编译器”，将高级额人类指令转换为低级代码，但是在更高的抽象级别上。未来的软件工程师可能会编写高级文档、需求和伪代码，他们会要求 AI 编码员编写今天人们编写的中级代码。通过这种方式，我不认为软件工程师会被 AI 取代，而是被推到价值链的上游。未来，熟练掌握这项技能的软件工程师可能需要了解不同编码 AI 的优缺点，以及如何针对特定的应用领域最好地构建和修改 AI。以上是一阶效应，ChatGPT 直接影响到技术从业者，特别是软件工程师的工作方式。对技术产品所能提供的东西的二阶影响可能会更深远。ChatGPT 和类似的 LLM 通过 1）释放全新的能力和 2）降低现有能力的成本，使其突然具有经济意义，从而使新产品成为可能。图：机器人在自然语言中执行新任务上述第一点的一个例子是，现在我们可以通过简单地让 AI 编码员将语言指令翻译成调用该软件 API 的代码，为任何软件添加自然语言用户界面。以一种可信赖的和可泛化的方式来做这件事将需要大量的努力，就像发布真正的产品一样，魔鬼就在细节中。尽管如此，这是一种彻头彻尾的新能力，我猜测自然语言软件 UI 会在所有的软件平台上爆发，尤其是在那些传统用户界面感到笨重和不方便的平台上（如移动设备、语音助手、VR/AR）。老实说，很难想象在 LLM 时代开发一款新应用而不包含一个基于语言的用户界面会怎么样。入门的门槛很低（只需要调用一个公开的 LLM API），如果你不这样做，你的竞争对手就会这样做，而且会提供更好的用户体验。降低现有能力的成本听起来不像解锁新能力那么有吸引力，但它同样重要。LLM 可能存在很多有前景的应用，但为这些下游任务微调 LLM 的成本可能太高，不值得投资。有了 ChatGPT 和改进的指令跟踪，开发者可能不再需要收集大量的数据集来进行微调，而只需要依靠 zero-shot 性能（零样本学习性能）。预计在许多处理文本输入的现有应用中，基于文本的分类、摘要和内联预测功能将出现大量的“小规模”LLM 部署。这些对用户体验的边际改善在以前可能投资回报比很低，但现在却突然值得了。低成本也意味着在应用 LLM 和其他基础模型的业务上有很多唾手可得的成果，通过良好的 UI/UX、现有软件产品内的集成以及有效的进入市场和货币化战略为消费者创造价值。Lensa 是一个能满足所有这些条件的例子。LLM 部署的这些更实际的方面往往会超过底层模型的绝对性能，成功的初创公司总是可以将旧的 LLM 与新的改进版本交换。这也意味着，那些应用 LLM 的人不应该把他们的技术栈与特定 LLM 的特性绑得太紧。LLM 的快速改进周期，加上可公开访问的 API，以及关键的商业差异化因素不是模型本身，这可能意味着 LLMs 将被商品化。未来将有两种类型的科技公司能够继续向前发展――能够负担得起培训和运行自己的基础模型的公司，以及负担不起的公司，后者需要向前者支付基础模型税。这听起来很有戏剧性，但它与我们今天的情况没有什么不同，技术公司要么托管自己的服务器，要么向 AWS/Azure/GCP 交税。AI 云业务将是未来云平台的一个关键战场，并将给竞争对手提供超越现有企业的机会。例如，凭借微软的经验和与 OpenAI 的结合，Azure 很有可能凭借其 AI 云产品超越其他公司（微软已经在 Azure 上发布了 OpenAI 的模型，远远领先于其竞争对手亚马逊和谷歌）。图：GPU 性能的增长速度远远快于 CPU 性能最后，从一个更具推测性的角度来看，基于深度学习的基础模型可能会让我们在相当长一段时间内避免摩尔定律放缓带来的负面后果。随着这些模型的能力越来越强，它们将接管越来越多由传统软件完成的任务，这意味着越来越多的软件将可以通过仅仅优化神经网络的性能而得到优化。神经网络在 GPU 和特定应用的芯片上运行，其性能的提高并没有看到传统 CPU 改进的明显减速，这大致可以在摩尔定律的减速中体现出来。我们真的很幸运，有一个单一的神经网络架构，即 Transformer（由 ChatGPT 和其他基础模型使用），它可以代表通用计算，并经过训练，可以很好地执行这么多不同的任务。我们还没有接近优化 Transformer 性能的终点，所以我期望随着 LLM 变得更加强大并取代更复杂的传统软件堆栈，计算机会变得更快。视频?：耶鲁大学评 ChatGPT，更多是资源，而并非学习的替代品ChatGPT 是许多普通大众可以直接与之互动的第一项 AI 技术。当然，在 ChatGPT 之前，有 Siri 和 Alexa，而且深度学习应用在许多商业应用中已经无处不在了。不同的是，以前部署的 AI 技术往往都在后台工作，通过传统软件和有限的用户界面层层 "过滤"。公众通过 ChatGPT 对 AI 有了更直接的体验，用户可以直接向 LLM 输入，并直接看到它的输出（OpenAI 确实过滤了有害的内容，并使用自己的提示修改了用户的输入，所以它没有直接与底层模型互动，但也足够接近）。ChatGPT 也明显比以前的聊天机器人更强大。再加上该服务目前一直是免费的，这些因素将 ChatGPT 推向了主流世界的讨论热潮。相对以前，这种和 AI 的亲密接触让公众对 AI 的新奇和炒作有了更真实的体验。我可以想象，突然之间，对于那些不熟悉 LLM 工作原理的人来说，聊天机器人可能具有意识的说法听起来并不太牵强。这也反映出了一个问题，当涉及到 AI 的问题时，科学传播的缺失――我认为 AI 界在向公众宣传和普及 AI 如何工作、能做什么、不能做什么，以及如何负责任地使用 AI 技术方面做的非常差。见鬼，我们甚至都不能确定技术从业者了解 LLM 的基本知识，更不用说普通民众了，他们才是受这项技术影响的终端用户。在接下来的几年里，如果继续不对 AI 进行教育和沟通，可能会面临灾难性的后果，因为类似 ChatGPT 的模型会在没有适当预防措施的情况下进入关键任务的应用。或者，从某种意义上说，让人们了解一项新技术的最好方法可能是让公众公开地试验这项技术及其应用，体验它的失败，并反复辩论和改进一些流行的观点。这一波基础模型的可用性，尤其是 ChatGPT 开创的免费使用的先例，可以让公众通过亲身体验更了解 AI，反过来引发更明智的理解和讨论。DALL-E 2 是第一个真正优秀的文本到图像生成模型，发布仅仅几个月后，我们就已经看到了来自公司和社区的一系列不同的政策反应，试图适应这种新的现实，从完全禁止 AI 艺术到纳入 AI 艺术图片的销售。对于 ChatGPT，一些学术会议禁止它的使用（以及一些学校），而也有学者则将其列为合著者。围绕生成式 AI 也有不少正在进行的诉讼。目前还不清楚使用这些模型的法律和道德方式是什么，但很明显，这些围绕 AI 使用政策的小规模实验对于公众弄清楚这些事真的很重要。我个人认为这是一个很好的方向，因为我相信公共政策应该由公众讨论决定，而不是由任何一个托管这些模型的特定科技公司不清不楚的委员会决定。图：新技术的采用需要时间，尽管随着时间的推移，采用速度越来越快关于 ChatGPT 和类似基础模型的应用的最后一个想法――技术部署总是比技术创新需要更长的时间（尽管采用速度正在加快），虽然人们可以在一个周末的时间建立令人印象深刻的 LLM 演示，但仍然需要大量的工作和试错来建立可靠、可扩展的产品，为消费者带来价值。在科技领域，我们可能会在 2023 年看到生成式 AI 应用的海啸，但我预计这些应用在公众中的传播速度会慢得多。有许多因素会减缓大规模生成式 AI 的采用――现有系统和产品的惯性，对 AI 取代人类的认知的文化障碍，运行 AI 的成本在很多应用中可能没有意义，LLM 输出的不可靠性和可信度，以及扩大 LLM 计算基础设施以实时服务数十亿次的查询。这些挑战都不会在一夜之间，甚至在几个月内被克服。但它们最终会被克服，而 5 年后的世界将看起来非常不同。如果说在过去 10 年的深度学习中我们学到了什么，那就是真的很难对 AI 做出准确的预测，包括它的发展和部署。然而，我可以自信地说，ChatGPT 只是未来的一个小预告。对于基础模型的未来，我在两个方向上看到了有前景的进展，我认为在今年或明年会有突破性进展：1）真正多模态的 ChatGPT 级基础模型（如文本、音频、图像、3 D、动作、视频、文件），以及 2）被设计用于在环境中采取行动的基础模型。图：与其训练理解视觉和文本的独立模型（左），较新的模型可以直接理解图片中呈现的文本（右）。对于 1），想象一个类似 ChatGPT 的界面，但你不仅可以上传文本，还可以上传音频、图像、视频、3 D 模型以及其他结构化文件，并让它 "理解"、分析、处理和生成这些内容。这样的技术如今已经存在，将所有这些模式整合到一个模型中似乎很简单。对于 2），在不久的将来，拥有一个基础模型，能够通过键盘和鼠标与计算机进行可靠的互动，以执行人类今天的许多日常任务，似乎是合理的。有一些证据表明这是可行的，从瞄准机器人过程自动化的初创公司到试图训练 AI 代理完成 Minecraft（游戏：我的世界）中的开放式目标的研究人员。为物理机器人而不是虚拟代理开发这种面向动作的基础模型将更加困难，但进展已经在进行中。图：一种语言模型，可以将自然语言指令转换为与 Web 端浏览器交互的动作。关于商业化，一方面，科技巨头有能力利用他们庞大的计算资源来训练真正强大的模型。但另一方面，公共/开源模型也将变得非常流行/易于使用，所以我不确定拥有自己的模型对很多应用来说是一个很大的优势。如前所述，基础模型很可能会被商品化。因此，对于已经拥有设备/操作系统的大型科技公司来说，开发适合 LLM 的平台，允许其他人使用基础模型，并在上面建立新的应用，而不是直接与其竞争建立这些应用（想象一下，一个专门为多模式或面向行动的基础模型定制的移动/AR/VR/桌面/网络操作系统），这么做才是合理的。最后，展望未来，我们可能会在未来 5 年内告别 "从互联网上获取免费数据" 的制度，它真正推动了最近基础模型的进展。虽然定制数据总是需要用于特定领域的微调/校准（通过传统的监督学习或 RLHF），但用大规模的 "免费" 数据预训练强大的模型无疑导致了 GPT 和类似模型的成功。看社区如何超越仅仅搜刮现有的数字数据来提高基础模型的性能，这将是很有趣的。可以肯定的是，我们仍然会通过更好的训练和对齐技术来改进模型，但大规模自我监督学习的下一个前沿是什么？下一个 10 万亿或 100 万亿的数据点从何而来？我很想知道。举报/反馈

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出品 | 何玺 排版 | 叶媛 ChatGPT火爆。它能做什么？它究竟是什么？它又将改变什么？ 我们一起来聊聊。 01 火爆的ChatGPT ChatGPT的全网走红，是近几个月来科技产业界的大事。这款由人工智能公司OpenAI开发的对话机器人，于2022年11月推出后，短时间内便火遍全球，成为了科技圈最耀眼的“星”。 人们在试用后发现，ChatGPT与以前见过的类似产品很不一样，它不但能根据用户提出的问题，给出让大多数人都感到“惊讶”的答案，还能根据对话上下文和人进行互动。此外，ChatGPT还能协助用户高效的完成多种任务，比如撰写工作日报、论文、影视脚本、制定计划、创作诗歌、写代码、检查程序错误等。 由吾爱分享网于ChatGPT将人机“互动”对话做到了新的高度，所以它给用户带来了极大的震撼。强大的模型能力，丝滑的用户体验，让ChatGPT迅速破圈。数据显示，ChatGPT上线5天，注册用户数就超过100万，两个月内用户数就破亿，成为了史上增长最快的消费者应用。 而随着全球关注度的持续走高，ChatGPT也开始在多个行业引发ChatGPT应用大潮。例如在美国，不少媒体报道，由于ChatGPT强大的资料搜索整理、以及格式化写作能力，“美国89%的大学生都开始用ChatGPT做作业”。而在科技公司、金融机构、甚至一般的商业企业里，越来越多的职员都已经开始在ChatGPT的帮助下，进行各种表格制作、商业资料搜集吾爱分享网、甚至初步的程序代码编写。以至于很多用户都感叹，ChatGPT正在迅速颠覆传统搜索引擎，未来或成为新一代的信息入口。 面对ChatGPT的爆火，资本市场的反应更为敏锐。随着ChatGPT的大火，与其相关的AIGC技术（人工智能内容生成）概念股获得投资者热捧因而整体大涨。例如，英伟达、微软、谷歌等个股都录得显著升幅，其中C3.AI甚至在一天内涨超21%。而在AI行业内，各大科技企业也纷纷将资源向AIGC方向倾斜。例如，今年1月微软就宣布扩大同ChatGPT开发商OpenAI的合作，有意再次向OpenAI投资100亿美元。而另一大巨头谷歌公司则于本月初向人工智能初创公司Anthropic投资近4亿美吾爱分享网元，该公司目前在加紧测试ChatGPT的竞品Claude。 某种程度上讲，ChatGPT已经成为现象级AI应用，并正在推动AI应用进入新的发展阶段。 02 ChatGPT不止是对话机器人 为什么说ChatGPT不止是机器人？并非只是ChatGPT的表现已经大大超过了人们此前对AI应用的认知，还在于它本身已经具有了部分“人”的特征。或者说，ChatGPT已具备了一定的“人格”。 在说ChatGPT的“人格”之前，我们先来看看ChatGPT在回答用户问题方面对比传统搜索引擎的优势。首先是效率方面，ChatGPT的人机对话与传统的搜索引擎截然不同，它并不是严格根据“关键词”来为用户进行问题解答，而是能够按照人吾爱分享网类自然说话的习惯，对用户提供的的问题进行精准理解，并能给出让用户“满意”的答案。ChatGPT更厉害的地方在于，它能够根据上下文对话，从不完整的，模糊的语义中最大程度去理解用户的潜在问题，并给到用户“满意”的答案。例如，你可以用诸如“你了解我们公司吗？”、“这个品牌的手机怎么样？”之类的词句对ChatGPT进行提问，而不需要像使用传统搜索引擎那样，为了“迁就”系统的非人格化交互模式，而不得不把问题拆解成“我们公司的经营范围、市场口碑”，或者“某品牌手机的销量数据”之类的细分问题。也就是说，在帮助用户解决问题方面，ChatGPT的效率要比传统搜索更高效。其次是赋能方面，相较于传统搜索引擎只能被动吾爱分享网给到答案，ChatGPT不仅能通过用户的提问回答问题，还能根据用户的“要求”，对用户赋能，协助用户完成多种“任务”。例如，近日财通证券研究所就用ChatGPT完成了一篇6千字的“医美研究报告”。这份报告不但数据详实，而且还用流畅的文字对全球医疗美容市场分概况、轻医美的崛起等六大部分进行了阐述。在更多用户的测试中，ChatGPT能帮助学生做作业、能完成长篇外语文章的翻译、还能替程序员写简单代码，简直就是个“多面手”。 虽然不少人反馈ChatGPT的表现还有些瑕疵，但考虑到ChatGPT才刚刚投入实用短短几个月时间，它的表现已经很让人惊叹了。可以预见的是，随着版本的迭代，ChatGPT的模型能力将更吾爱分享网为强大。 总的来说，ChatGPT在人机交互这个环节上，与我们早已熟悉的Siri、小爱同学等个人助理相当类似，都能够根据自然语言的对话，理解并回答用户的问题。但与Siri等相比，ChatGPT显然在解决问题的广度、深度上远超后者，能够以Siri等难以企及的逻辑性和复杂度，为用户提供答案。在过去，消费者们已经习惯于用Siri、小爱同学来进行诸如找歌、找吃喝玩乐地址、纪录电话等等事务，甚至与它们进行调侃式的聊天以资娱乐。但随着AI技术的不断进步，人们在比较中却逐渐发现，Siri等助理的智能化水平依然不够，把“私人助理”这个称呼赋予它们，还是显得有些名不副实。ChatGPT出现后，用户们才真正明白了S吾爱分享网iri等传统助理的缺陷在何处?――它们只能进行相对简单的搜索工作，却无法像ChatGPT那样，真正帮助用户高效的解决问题，并赋能用户。 可以说，ChatGPT已经是一个极具“学识”的虚拟人，一个知识水平超乎我们想象的“高智”人。 03 ChatGPT很强大，但国内类ChatGPT更值得期待 虽然ChatGPT相比以前的AI产品已经很强大，并且初具“人格”，但它还有许多提升的空间（就个人的角度来看）。比如在一些简单常识、甚至数学问题上甚至会出问题。例如，这两天社交媒体上有用户发了一个例子，他在使用ChatGPT进行并不复杂的代数运算时，系统给出的答案是错的。在文学艺术领域，ChatGPT虽然已经具备了“吾爱分享网作诗”的能力，但其作品却被许多人诟病为缺乏文采、风格单调。在用户询问诸如“中国足球该怎么办？”之类问题时，ChatGPT尽管讲得“头头是道”，但仔细一看内容，却发现多数是罗列观点、复述网上已有言论，并没有能够提出较为深入的、有建设性的意见。 可见，当前ChatGPT的功能，仍局限于内容提取、摘要生成、观点归纳等方面，其在进行创造性的内容生成时，表现仍然不如人意。尤其值得一提的是，ChatGPT迄今为止仍然只提供文本对话功能，尚未能实现语音对话。 对国内企业来说，ChatGPT不完美的地方，就是机会。 自ChatGPT走红以来，国内已经有百度、科大讯飞、360、寺库、知乎等多家企业表示要推出自己的类C吾爱分享网hatGPT项目，其中以百度的“文心一言”尤为引人关注。 2月7日，百度官宣其大模型新项目“文心一言”即将上线，英文名“ERNIE Bot”。据了解，文心一言将于三月份完成内测并向公众开放。 “文心一言”即将发布的消息一传出，百度集团港股股价当日即迎来大涨，盘中一度上升超15%，创下去年2月以来新高。显然，资本市场对百度“文心一言”项目是看好的。 资本市场看好百度“文心一言”项目并不意外，正如百度官宣中所言：百度在人工智能四层架构中，有全栈布局。包括底层的芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索等应用。文心一言，位于模型层；二是百度在人工智能领域深耕数十年，拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE 吾爱分享网，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。 可以说，做一个类ChatGPT项目对百度来说根本就不是问题。玺哥更关心的是，百度版ChatGPT能不能做出自己的特色，或者说，能够在ChatGPT表现得不尽如人意的环节上，做得更好？比如能不能更快推出语音对话版的“ChatGPT”，比如能不能在ChatGPT有问题的地方，比如简单常识，数学问题，创新方面做得更好，让“文心一言”的“人格”更完整。