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记者|蒋竟陵 编辑| 一个 过去几周，在ChatGPT掀起的全球人工智能狂欢节的推动下，各大科技公司主动或被动地加入了一场军备竞赛。 微软和谷歌的极端对抗尤为引人关注，搜索引擎成为双方争夺的第一关键阵地。根据微软2月8日发布的新版Bing，搜索引擎与GPT模型的结合，不仅可以与人类进行情感和逻辑的对话，还可以综合学到的知识，通过引用不同的材料为用户生成问题的答案。 根据市场研究公司StatCounter的数据，截至2023年1月，必应在搜索引擎使用中的份额为3%，远低于谷歌的92%。而ChatGPT对搜索形式的改变，成为了这个市场最强大的变量。 在界面新闻最近的一次直播中，萧冰公司CEO李迪、真格基金投资副总裁林慧文、Cyber Manufacture创始人兼CEO CEO Jesse Lyu讨论了ChatGPT产品可能带来的一系列影响。 界面新闻：ChatGPT是否会颠覆搜索引擎？ 李笛：我不认为ChatGPT会颠覆搜索引擎，但会有一定程度的替代性。相比关键词搜索，用户使用ChatGPT以对话的形式获取信息，消耗的精力更多。ChatGPT也许不是获取知识的最佳途径，但却是刺激心灵的最佳选择。 这个世界的知识体系并不都是协调的，它们之间有很多矛盾和冲突。如果应用，需要一定程度的审核。如果单纯用ChatGPT来获取知识，那就意味着阅读量会大大增加。所以未来很长一段时间：010年到31019年，搜索引擎、对话互动、推荐、门户将并存。 JesseLyu：作为一个终端用户，我认为目前搜索引擎竞价排名的商业模式已经严重影响了用户体验，从ChatGPT获取内容的体验有了很大的提升。因为答案是生成性的，商业逻辑已经完全改变，颠覆的可能性更大。 林惠文：我个人认为颠覆的可能性比较大，谷歌应该有危机感。ChatGPT可以让现在的搜索引擎的三个用途变得更好更舒服：获取系统知识、实践经验和灵感，帮助人们更好地学习，提高效率。 界面新闻：为什么做出ChatGPT的是Open AI而不是谷歌？ 李笛：厂商有伦理压力。2016年，对话机器人Tay在推特上24小时内被训练成种族主义者。微软道歉后，成立了AI伦理委员会，然后投资开放AI做一些更复杂的训练。一个机器人表达的想法，往往被认为是这家公司表达的想法。像ChatGPT这样的产品，只有大公司才能做出来，但是大公司有很多枷锁。 林惠文：厂商有资金压力，跟研发环境有关。Open AI的早期投资人是一些非营利组织，没有财务负担，但是大厂商会有商业模式限制，财报，盈利压力。 Jesse：谷歌战略上没想清楚。从战略角度来说，OpenAI想的很清楚，它要做的是消费产品。Google投资的Deepmind也招了不少人，但是团队被买下来之后，基本都是只发论文。对于资金压力和伦理道德，大厂应该有勇气，不应该因为麻烦而退缩，因为这股力量是不可阻挡的。 界面新闻：ChatGPT可能会带来哪些商业机会？ 李笛：目前大众对ChatGPT的讨论还停留在知识层面。但从商机的角度来看，有两个方面值得关注。首先，ChatGPT可以生成动作。比如它不仅可以写邮件，还可以根据你的要求发送。这可能会成为一个新的行为中心，未来一年还会有很多。第二，虽然ChatGPT在某些层面上还是“一本严重废话”，但它有很强的说服能力，未来在心理咨询，销售等场景都会有商业落地机会。 但是目前用ChatGPT赚钱还是很贵的，需要找到一个能赚一毛钱以上的场景。这一幕很可能是缅北的诈骗集团。诈骗分子打电话卖给你利润极高的东西，行业需要自律。 JesseLyu：在ChatGPT之上，有机会做出下一代操作系统。目前基于传统app的操作系统已经非常固化，我们看到的机会是很多固有的app会被AI取代，底层的大模型更能理解用户的意图。两者的结合可以创造出新的中枢产品。这个产品可以影响人类的学习方式提高人的学习效率。 林惠文：ChatGPT的巨大进步在于，作为AI，它也具备了一定的情商。从理解人类意图到接管人类运营，本质上已经成为一种新的劳动力。未来我们可能不需要学习Excel之类的工具，只需要告诉它你的需求，它就会通过复杂的计算告诉用户答案，就像一个24小时在线的小哥哥一样。 其次，随着交互所需的信息维度越来越多，未来，也许我们只需要在工作中佩戴一个可以收集信息的硬件时间，然后随时与ChatGPT进行交流。这背后的商业价值是巨大的，因为它可以大大提高商业效果，缩短商业变现的路径。它甚至可以接管你所有的操作，帮你做决定。 界面新闻：如何评价ChatGPT目前每月20美元的商业化变现方案？ Jesselyu：长期来看，ChatGPT真正的价值不是接口费，而是作为接口提供者的产品。每月20美元并不能让openAI收支平衡，但它让消费者接受了这样的服务。 李笛：ChatGPT这次行动可以理解为一次战略测试。不是从盈利角度出发，而是测试用户对其付费的预期，后期定价会在哪里并不确定。 林惠文：目前ChatGPT的商业化路线对国内公司意义不大，中国很有可能走云基础设施收税的路线。AI融入底层，向开发者收费，用开发者公司开发的产品定位C端用户。 界面新闻：中国是否有机会做出自己的ChatGPT？ 李笛：如果只考虑技术，还是有机会的。目前我们国内的技术储备和数据量足以支撑我们做出ChatGPT产品。然而，安全是我们必须考虑的问题。例如，对于B端客户来说，安全考虑大大降低了对话的质量。现在的问题是我们是否应该做一些我们可能不赞成的事情。 JesseLyu：对于国内大公司来说，要看的是想不想做。以我对百度的理解，一定要做，一定要做。对于其他大厂来说，问题可能是这样做是否值得。作为大公司，一般高举高打。由于其投资大，资金问题多，可能受制于落地效应，不敢多冒险，不敢多尝试。 林惠文：底模投资确实太大，目前只有大厂才有机会。作为投资机构，目前我们还是更关心政府对生成性AI的态度，管控措施的成本有多大，决定了我们是否会在这个方向上大力投资。所以在项目方面，我们现在更倾向于寻找有长期技术积累，同时更适合中国环境的产品。 界面新闻：作为投资人、开发者与同行，对ChatGPT的未来有什么样的期待？ 李笛：最让人兴奋的是解决了时间的一个技术瓶颈，在这个范式下可以发布很多方法。期待未来有更多的创新。 JesseLyu：对微软来说是一箭三雕：第一，微软用ChatGPT接口开发自己的Azure；二是与谷歌搜索制衡；第三，看能不能做一个新的操作系统。这些都值得期待。 林惠文：谈商业中的生态有点早，离我们真正的使用还有一段距离，但我想可以想象AIGC会给我们的日常生活带来一些有趣的变化：成为新的生产力，大大降低创造的门槛，成为创业者的灵感发生器，降低学习的成本和压力，不断积累虚拟世界的仿真模型等等。

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国产chatgpt究竟何时能出 一文看懂ChatGPT模型原理

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上一篇文章《ChatGPT模型采样算法详解》为大家详细介绍了对文本生成效果至关重要的的2种采样方法，以及他们的控制参数和的作用。ChatGPT中，除了采样，还有惩罚机制也能控制文本生成的多样性和创意性。本文将详细为大家讲解ChatGPT种的两种惩罚机制，以及对应的和参数。 概要frequency_penalty - 频率惩罚presence_penalty - 存在惩罚 频率惩罚对生成文本多样性和创意性的影响频率惩罚与存在惩罚的区别总结 频率惩罚介于-2.0和2.0之间，它影响模型如何根据文本中词汇（token）的现有频率惩罚新词汇（token）。 正值将通过惩罚已经频繁使用的词来降低模型一行中重复用词的可能性。 频率惩罚则与特定token的采样频率成比例地发挥作用；而存在惩罚是种一次性的附加效用，作用于至少采样一次的所有token。 为了稍微减少输出中的重复词语，惩罚系数的合理值通常约为0.1至1。 如果目标是显著抑制重复，系数可以增加到2，但这可能会对输出的质量产生负面影响。 相反，使用负值可以增加重复的可能性。 存在惩罚介于-2.0和2.0之间，它影响模型如何根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新token。 正值将通过惩罚已经使用的词，增加模型谈论新主题的可能性。 存在惩罚是种一次性的附加效用，作用于至少采样一次的所有token；而频率惩罚则与特定token的采样频率成比例地发挥作用。 通常，存在惩罚的默认值为0，当希望使用输入中的单词生成与输入提示一致的文本时，使用该值。 另一方面，如果希望模型不受输入限制，那么可以使用更大的存在惩罚，这将鼓励模型生成输入中不存在的新词，从而允许更多样化和创造性的输出。 频率惩罚参数控制GPT-3模型生成文本的“多样性”。通过该参数可以调节生成文本的似然度与新颖度。 GPT-3和其他语言模型一样，使用概率分布来预测给定提示的下一个词。频率惩罚参数修改该分布，使模型在其训练期间更频繁地看到的不同的词，从而鼓励模型生成新颖或不太常见的词。 实际工作中，频率惩罚作为缩放因子作用于模型预测的对数概率上，形式如下： ( 1 C f r e q u e n c y _ p e n a l t y ) ? l o g _ p r o b a b i l i t y (1 C frequency\_penalty) * log\_probability (1Cfrequency_penalty)?log_probability 当频率惩罚为0时，模型的行为不受影响；当频率惩罚为1时，训练过程中看到的任何词汇都不会用到，从而生成完全新颖的或随机的文本；当频率惩罚介于0和1之间时，模型会在熟悉词和新颖词之前取得平衡。 通常，频率惩罚的默认值为0，当你希望生成与模型训练时使用的文本类似的文本时使用该值。 另一方面，如果你希望模型生成更多样化和更少重复的文本，你可以使用更大频率惩罚，这将鼓励模型减少常用词的使用，并降低生成常见短语的可能性。 这两个参数之间的主要区别在于它们修改模型预测概率分布的方式不同。 频率惩罚参数修改概率分布，以生成模型在训练过程中不常见的词。这鼓励模型生成新颖或不太常见的词。它的工作原理是缩放模型在训练过程中常见词的对数概率，从而降低模型生成这些常见词的可能性。 而存在惩罚参数修改概率分布，以使输入提示中出现的词不太可能出现在输出中。这鼓励模型生成输入中没有的词。它的工作原理是缩放输入中存在词的对数概率，使模型不太可能生成输入中已经存在的单词。 简单地说，频率惩罚控制模型输出用词的新颖性，而存在惩罚控制模型谈论新主题的可能性。 总之，这两个参数都可以用于增加生成文本的多样性，并鼓励模型生成更多新颖或意外的词。但它们以不同的方式实现，并且取决于用例和具体要求，一个可能比另一个更有益，或者它们可以一起用于控制生成的文本多样性。 采样+惩罚相辅相成，可以很好地控制ChatGPT生成文本的风格和质量。实际使用中大家可以根据自己的需求和期望输出文本的风格及质量，灵活地设定 或 ，以及 和 。如果不知道这些参数设多少合适，可以参考Open AI官方给出的例子，里面对每种任务或场景都给出了建议的参数值。

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ChatGPT的横空出世，正在引领全球人工智能新浪潮蓬勃向前。对于金融业，爆火出圈的ChatGPT将在哪些细分领域迎来应用？ 2月16日，金融壹账通人工智能研究院总工程师徐亮接受《证券日报》记者的采访时表示，ChatGPT在金融领域的应用范围非常广泛，包括但不限于：欺诈检测和风险管理、客户服务与支持、客户意图识别及精准营销，以及对金融市场的信息处理和决策辅助等。该技术预期在显著改善客户体验的同时，将大幅提升业务处理效率，进而对全球金融业的发展形态产生巨大影响。 ChatGPT的四大核心创新 在徐亮看来，相较于现有的文本机器人而言，ChatGPT的核心创新性主要体现在四个方面： 其一，模型规模更加庞大；ChatGPT的基线模型使用GPT-3.5系列大规模语言模型，其前序系列GPT-3模型参数量便已达到1750亿，模型突现能力(Emergent Ability)会带来更强的推广能力和稳定性，也呈现出对“复杂推理”的处理能力，这是小量级模型所难以企及的； 其二，采用最新的训练范式；区别于目前业界常用的预训练(pre-train)结合精调(fine-tune)让模型适配下游任务的学习范式，GPT-3及GPT-3.5系列的模型训练从提示学习(prompt learning)出发，结合代码训练、指令微调等策略，提升了模型的理解能力和交互能力； 其三、加入了基于人类反馈的强化学习(RLHF)策略；在ChatGPT的训练中加入该策略，让标注人员迭代地对预设prompts所生成的回答进行满意度排序，建立奖励机制，再用强化学习依据该机制进行梯度策略更新，让模型的回答更具自然感、也更接近人类的表达语气，极大提升了用户体验； 其四，从使用体验来看，ChatGPT还较好解决了对话任务中长程记忆、上下文一致性等问题，使得用户对交互的评价有了进一步的提升。 金融壹账通探索布局AIGC 近十年，人工智能赛道可谓是方兴未艾，但真正将AI技术落地于金融场景，却并非如想象中那般轻松。ChatGPT出圈迎来全球资本市场的关注瞩目，作为国内金融科技领域的AI先行探索者，金融壹账通在AIGC技术上已有提前布局与落地应用。 ChatGPT与人交互过程中展现的语义理解准确、对话自然流畅，以及对不同情绪的理解，也是金融壹账通在自然语言处理(NLP)领域持续关注的方向。早在2019年，公司人工智能团队就在国际对话系统挑战赛(Dialog System Technology Challenge， DSTC-7)的“对话适当性评分”赛道，以及国际语义测评大赛(International Workshop on Semantic Evaluation，SemEval-2019)的“文本情绪理解”赛道，均取得第一的佳绩。 此外，金融壹账通在文本处理领域亦有着深厚的积淀，其各项自研技术已应用于银行、保险、投资等各大金融的垂直领域，为知识密集型行业提供更流畅稳定的金融对话智能处理和更高效精准的金融文档处理解决方案，极大提升了客服、审核、行政、运营、数据分析等从业人员的工作效率。以自研文本扫描理解一体产品为例，其单张文稿识别时间不到2秒，表格字符识别率达96.8%，字符准确率达99.55%，且支持布局还原、信息抽取、阅读理解等后续操作，有效降低40%漏检、误检风险。 依托平安集团海量的金融场景和30多年的丰富经验，金融壹账通研发的意图识别、情绪理解、相似匹配、实体识别与验证等语义理解和对话管理方面的前沿技术亦嵌入到“智能客服”系列产品中，赋能多家金融机构客户，提升了客户服务的响应速度和质量，大幅降低运营成本的同时持续提升客户体验。 以金融壹账通打造的“加马智慧语音解决方案”为例，其专注深耕金融行业，针对智能催收、智能营销、智能客服多业务多场景打造了300+外呼流程、3000+文本FAQ库、200+质检模型和60+智能辅助模板。在与一家城商行的合作中，金融壹账通助力该城商行激活了近70%的存量客户，意向客户中有超过50%最终进入了实际的销售环节，整体运营成本降低75%，人均产能提升了5倍。 截至2022年底，加马智慧语音已成功服务了近百家客户。在智能客服方面，AI+导航和AI+文本机器人有效分流人工服务量，平均实现人工替代率达到60%以上，AI+客服助手提高人工坐席产能，平均通话时长和话后小结时长均降低10%；在智能催收方面，信用卡催收可提升80%坐席作业时效，降低90%的客诉率，AI+催收对话分析质检准确率高于85%，坐席助手意图准确率超过90%；在智能营销方面，针对中长尾客户已实现100%的AI触达率，理财破冰额破十亿，APP端AI销售额逾百亿，AI销售占比达62%。 伴随着ChatGPT的迭代升级，人工智能发展应用的热潮再度掀起。相较于当前的AI机器人、数字人等，以ChatGPT为代表的AIGC在赋能金融业的探索上有着更广阔的应用场景。徐亮表示，ChatGPT出现后，金融壹账通将进一步深化相关技术的场景应用，发挥其“业务+技术”双赋能的独特竞争力，以技术的进步助力金融机构夯实其AI数字底座，提升效率和服务、降低成本与风险，朝着数字化转型的深水区破浪前行。（文章来源：证券日报） 文章来源：证券日报 原标题：ChatGPT爆火“出圈” 金融壹账通率先布局AIGC