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本文目录一览： 1、chatGPT怎么读？ 2、chatgpt是什么 3、chatgpt是什么? 4、chatgpt中的gpt是什么意思 5、chatgpt是什么意思 6、chatpgt是什么 chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。chatGPT的规范使用2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里・布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。chatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似于人类的文本响应。ChatGPT 在用作聊天机器人，我们可以对其进行一些细微的调整，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应，作为聊天的机器人：ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。总的来说，ChatGPT的潜在用途是有限的。 chatgpt介绍如下中文ChatGPT：ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布中文ChatGPT的全新聊天机器人模型中文ChatGPT，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。定义ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型；这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。在OpenAI的官网上，ChatGPT被描述为优化对话的语言模型，是GPT-3.5架构的主力模型。ChatGPT具有同类产品具备的一些特性，例如对话能力，能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。然而，其在短时间内引爆全球的原因在于，在网友们晒出的截图中，ChatGPT不仅能流畅地与用户对话，甚至能写诗、撰文、编码。ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式，按照预先设计的道德准则，对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意，包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图，都会拒绝提供有效答案。 chatgpt中的gpt是OpenAI于11月发布的AI聊天机器人系统。用于展示和测试一个非常庞大、强大的AI系统可以完成的任务，可以向其提出无数问题，而且会得到有用的答案。 ChatGPT是一种由OpenAI开发的通用聊天机器人模型。它被训练来对对话进行建模，能够通过学习和理解人类语言来进行对话，并能够生成适当的响应。ChatGPT使用了一种叫做Transformer的神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。它还使用了大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，以便模型能够更好地理解人类语言。还能够实时回答用户提问，包括聊天、纠正语法错误，甚至是写代码、写剧本等，由于可玩性很高，迅速在全球范围内风靡起来。ChatGPT带来的影响ChatGPT大红大紫之际，就有诸多学者和研究人员发出警告ChatGPT很可能杀死大学论文。无独有偶，在很多互联网大厂，ChatGPT也遭到了封杀。ChatGPT背后的技术很快就会对整个科技行业产生更深远的影响，微软公司的人工智能平台主管埃里克・博伊德表示：ChatGPT的人工智能模型将改变人们与电脑互动的方式，与电脑对话，就像与人对话一样自然，这将彻底改变人们使用科技的日常体验。 ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。ChatGPT使用方法和注意事项:支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要

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原标题：从5G+AI到ChatGPT火爆全网，且有望带来5G消息的业务重构！ ChatGPT 的加速迭代在推动世界劳动力向数字化转变，在“基于人类反馈的强化学习”的模式下，证明千亿规模模型训练+人类反馈可以融合世界的知识和规则，极大提升模型表现，取得接近人的水准。ChatGPT 作为基于 Transformer架构大型预训练语言模型，在对话中生成类似人类的文本响应。 ChatGPT 可以通过从数百万个网站收集信息，以对话式、人性化的方式生成独特的答案，为用户提供写论文、写代码、设计商业策划、担任人们的治疗师等一系列服务。它代表了 OpenAI 最新一代的大型语言模型，在设计上非常注重交互性。 5G 消息的核心应用 Chatbot （聊天机器人），其本质是随时响应用户消息服务，与 ChatGPT 的交互性不谋而合。Chatbot 利用语音识别，语义分析等技术，随时响应用户并提供发送、接收、解析、处理等消息服务，是一种集成程度更高、可代替 App 的全新人机交互服务模式。 RCS 消息利用 Chatbot 平台聚合商户，通过 RCS 消息通道满足商户与客户的交流，可以根据聊天场景为用户提供智能的个性化服务。Chatbot 打造消息服务新入口，完成一站式的业务体验和人机交互，将短信互联网化。 基于全球移动通信协会 RCS 和 UP 标准构建，实现消息的多媒体化、轻量化、交互化，以聊天机器人chatbot 形态，使用户在消息窗口内就能完成服务搜索、发现、交互、支付等一站式业务体验，构建全新信息服务入口。 5G+AI是超越还是桎梏？ 从ChatGPT的使用方式看，其所涉及的技术并非理论上的技术革新与重大突破，而是集大规模语言模型技术的成功应用。反复大量的语言对话会让ChatGPT习惯语言模型，令其在不理解语义的情况下学习交流，提升回答的有效性，消除逻辑上的“硬伤”。但即便如此，ChatGPT仍会出现事实性错误，加之需要强大算力支撑，ChatGPT仍无法独立自主工作，恰恰需要人类给予“调教”与维护。 ChatGPT大火，不可置否的是，AI技术与机器学习能够帮助人类提升工作效率与行业智能化、自动化，处理海量数据与解决重复性工作，这在物联网领域足以大施拳脚，推动千行百业迈向智能世界。在5G网络的不断普及下，5G+AI的深度融合逐步满足个人、家庭、行业对数智化设施的需求。在构建数智世界的基础连接设备上，模组则发挥着至关重要的作用。 对于5G网络建设本身，5G为AI技术提供顺畅的连接方式，赋予大带宽、低时延、高可靠以及超大规模连接等极致体验。AI则应用于5G核心网中，帮助核心网实现运营高效化与运维自动化。高度灵活性的5G网络可根据不同应用场景和业务需求进行网络切片，此时AI为其构建自动化的运维体系，实现对网络运行状态的实时监控，对网络行为进行精准预测与故障修复。 同时，5G+AI也为物联网产业开拓延展性极强的成长空间。基于对数据的分析洞察，具备AI能力的终端设备能灵活处理业务，并及时作出相应决策，充分适应于智慧监控、智能制造、智慧医疗、智慧交通等领域的智能化需求。融合5G与AI能力，广和通5G智能模组为以上多个行业带来数智化可能，明显加快产线部署与柔性生产，扩大生产产量，保持企业增长；同时，5G+AI在保障社会公共安全、应急救援方面发挥人性化作用，在危机时刻迅速响应。 面对AI技术的不断发展与AI行业的不断融合，广和通已针对智能产业发布了多款高算力智能模组，并积累了丰富的行业经验与客户合作案例。 AI算力高达14TOPS的5G智能模组SC171系列通过多媒体与高算力性能，帮助搭载了该模组的工业机器人在计算能力、视频编解码、图像处理、网络连接、成本等方面都具备领先优势，让监控、生产、运维过程可视、可控、可追溯。在无线网络传输上，SC171系列是一款多网络制式5G智能模组，支持 5G NSA 和 SA 两种模式，向下兼容4G/3G 网络，支持5G NR sub-6GHz与2.4G+5G WLAN 无线通信，网络接入方式更加灵活。再者，SC171系列支持Wi-Fi 6E功能，可同时支持上行与下行双频并发，极大丰富了无线通信连接方式。SC171系列还搭载Android12操作系统，拥有双USB、双PCIE、MIPI、 UART、SPI、 I2C等多种扩展接口，是5G+AI应用于物联网行业的优选方案。 搭载高通SM6350芯片平台的5G智能模组SC161，则采用8核高端平台2*A77 2.0GHz + 6*A55 1.7GHz处理器，支持5G SA/NSA，兼容4G/3G网络制式。5G高速率与高算力处理器结合，拥有超强的多路拍摄和图形处理能力，高性能低功耗。SC161充分满足对高算力、本地计算等复杂的应用场景的无线通信需求。 5G+AI正在进行时，融合应用于千行百业成必然趋势。5G智能模组恰如其分地融合5G高速率与AI高算力，再通过硬件设计大大降低物联网终端的设计难度与成本，提升如工业互联、智能网联车、智慧安防等智能化产业的迭代能力。 5G+AI，势如破竹！ ChatGPT 带来 5G 消息 业务逻辑质变重估 5G 消息与 ChatGPT 均将受益企业端与政府端在对话服务资源的需求将持续增加的趋势，政府端在全国各地继续推进服务热线归并工作，和新冠疫情常态化下固化了“智能通知”“智能核查”等对话式 AI 产品防疫需求； 企业端在流量红利天花板、竞争态势日益激烈的行业背景下，企业纷纷加强对客服、营销等服务资源部门的投入，持续深化服务领域的智能洞察以优化用户服务体验。G+B 双端的需求持续催化下，延伸出以信息查询类、专家咨询类、助手类、交流类为主的四大对话式应用场景： 1） 信息查询类：数字化劳动力替代枯燥重复性劳动； 2） 专家咨询类：数字化劳动力扩充资源稀缺劳动力； 3） 助手类：数字化劳动力协助人类完成相应任务； 4） 交流类：数字化劳动力满足人类情感交流的需求。 5G 消息布局初现峥嵘，ChatGPT 加速类人交互应用场景落地。 从各个产品功能中，交互的体验感是其核心利器，而 ChatGPT 根据 RHLF模型（人类反馈强化学习）构建的回答模式，已经超越了传统 NLP 的类检索模式。 在我们此前的观点中，明确提出 chatGPT 具备： 1）类人对话体验较为真实，无论是问题的回复和答案的梳理均和真人保持类似，即使在追问阶段也可以直接用代词去指代上一个问题中的主语，无需二次输入； 2）持续的追问可以实现类人的互动，沉浸感大大增强； 3）在结合上下文语境中，可以进一步给出更为准确的回答，比如一词多义， 结合上下文，可以分行业解读。 其特点天然与作为交互场景较为广泛的 5G 消息十分契合。 5G 消息助力 ChatGPT 从通用模型走向专项模型。 5G 消息的海量企业级用户，有望助力 ChatGPT 从通用走向专项。 总结来说，ChatGPT 作为在开源数据集上训练，并结合人工标注数据和强化学习，实现了在与人类互动时从反馈中强化学习的能力，但其本质依然是依托开源的通用数据集，从而有可能造成在专业领域的错误回答，而专业数据的获取难度大、过于封闭等因素也阻碍模型的进一步优化。 在 5G 消息的加持下，ChatGPT 有望打开专用行业数据的“宝藏”。5G 消息的本质是将企业的能力和产品快速推广，从底层即具备对于相关企业数据的梳理和理解。 业内人士表示，资本市场的普遍感知与大规模商业化将会迅速落地。重点关注 ChatGPT 方面，从技术到使用，商业化空间逐步打开激发更大潜力： 5G 消息有望带来商业模式的变化，即推动商业模式向成功量计费、月结结算等类似 SaaS 的方式进行转变，打开长期成长空间。返回搜狐，查看更多 责任编辑：

微软云转型成功的关键 微软投资chatgpt协议

微软云收入继续高歌猛进但windows部门有些失落,微软云成立时间,微软云利润,微软云什么时候开始的
文/许宁 猫咪财经ChatCPT是全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。NLP技术早就有，而ChatGPT带来的突破不仅是学习和理解人类的语言来进行对话，更重要的是有了逻辑梳理和创造的能力。有实际案例介绍ChatGPT参与的3门考试，分别是美国医师资格考试，沃顿商学院运营管理测试和律师资格考试，ChatGPT都通过了或者接近通过了测试，这是很了不起的能力，这些专业领域的考试需要完备的知识储备和严谨的逻辑梳理，说明ChatGPT已经达到了图灵测试的水平。而且ChatGPT没有为这些专业领域做过单独的训练，这反应出ChatGPT是“全才”，具体广泛性的知识体系并相互关联，从这点看，已经超越了普通人。所以说NLP只是交流入口的方式，核心的价值在于后端的学习能力和逻辑能力而带来的创造性。ChatGPT通过大规模算力快速提供可选的解决方案，并通过人的评价来强化学习结果，让ChatGPT更具有“个性化”，对于无论是封闭还是开放的业务场景，都有了广阔的想象空间。微软如此All in ChatGPT，并推动AI的能力，背后的逻辑比较清晰的。互联网脱离了物理世界时空的束缚，头部赢家往往是一家独大，所以互联网行业细分赛道很多，但每个赛道玩家集中度很高，头部赢家无论是规模效应还是网络效应，都会极大挤压竞争对手，大家跑马圈地，都是竞争规模起爆点。云市场同样是赢者通吃的虹吸效应。和AWS的竞争微软起步晚了，原因之一估计是许可证业务太挣钱了，既得利益让微软失去了市场洞察并疏于行动，一艘巨舰几乎触礁。下图是微软2009-2014期间与资本市场指数的对比，以及和Amazon走势的对比（雪球数据）。其实微软在2008年的财报中就首次提到落地了新的在线服务，包括Exchange Online, SharePoint Online, Communication Online, Dynamic CRM Online; 而原来的OSD（Online Services Division) 主要是在线广告平台，搜索和MSN，竞争对手是AOL，Yahoo, Google. 在2010年度财报中，又首次提到了Windows Azure 和SQL Azure, 但是财报的收入统计里面，只有Windows, Server and Tools, OSD（Bing, MSN..) , Business division ( office/dynamic…), Entertainment and devices, 这五大业务单元。在竞争分析层面，Window Azure / SQL Azure 对应是 Google, VMWare / IBM, Oracle及其他开源数据库，可以看出是定位仅仅在产品层面的竞争而非平台，更不是行业的方向的转变。但在今后的几年里，云计算类似于一个口号在微软存在，有想法但行动跟不上，一直到2016年。（二）2011年6月份，微软O365和Azure Family Platform诞生，在2012年 10-K的报告中，明确提到了“ We make significant investments in new products and services that may not be profitable”，包括 Azure Service Platform 和 O365；但收入的业务统计口径没有变化，O365也好，Azure也好，仍在在酝酿期。2014年微软重新调整了组织架构，财报也按照新的业务架构分成 Device&Consumer 和 Commerical两大部分，Cloud业务终于作为单独的业务单元（包括O365，Dynamic Onine, Azure）和Enterprise services正式列入 Commerical other 项下。2014年，Commerical other 收入75.47亿，占比全年收入的8.7%；其中 cloud 44亿，占比Commerical other的58%；全部收入的5%。从利润角度看，整体commercial 的毛利率81.6%，其中commericial license的毛利率92%，commerical other毛利率才24.6%。云计算在微软还是在投入阶段，但从2014年起，Cloud的业务开始进入快车道。这一年萨提亚成为微软新的CEO。2016年是有标志性的一年，收入的统计口径调整为Productivity and Business Process; Intelligent Cloud, More Personal computing三部分. 在2016财年底，微软股票超越了S&P 500 和纳指计算指数，这是自2000年来第一次明显超越，而且在后面的几年一骑绝尘，开启了万亿市值的征途。记得在2015微软全球销售大会上（MGX），CEO 萨提亚开场的第一句话就是：Welcome to the new MGX ! Welcom to the NEW Microsoft！全场报以热烈的掌声，经久不息，至今犹记！微软开启云计算赛道，是重大的战略转向，可以说是凤凰涅。和微软同时代起步的IT巨头，只有微软迭代完成。其他昔日的“少林”“武当”已经在江湖上陨落。但是在云计算的赛道上，已经崛起了一个新霸主，这就是亚马逊，比传统时代的竞争对手更难对付。有资料说AWS是在2002年推出，一般认为是2006年才正式上线，而把AWS作为独立的业务单元出现在Amazon的财报上要到2015年，数据可以追溯到2013年。2013年AWS的收入31亿，占总收入的4%，到2014年为46.4亿，占亚马逊全年收入的5%。(微软也恰巧是5%）微软智能云的收入2014年217.35亿，占比总收入25%；从营业利润看，AWS是14.2%，而微软38.8%，差距一倍有余。当然这件事要掰开了看，微软的智能云收入里面包括了服务器端的产品，云的部分并没有拆分，相信比例一定很低；而AWS基本是云交付；两者相比体量当然不在一个维度。而且云计算和许可证的是利润模式不同，两者利润率也没有可比性。时间拉到2022年度，微软智能云收入752.5亿，占比总收入38%，营业利润率43.4%；而AWS是801亿，占比总收入16%，营业利润率28.5%。云计算的直接成本主要是地皮，机房设施，水电费用，人工运营费用，微软/AWS在这些方面的成本不应该有巨大的差别；营业利润 43.4% vs. 28.5% ！相信财报的数据不会有偏差，背后还有数据。未完待续，我们后面接着聊。举报/反馈