ChatGPT智能对话机器人系统 ChatGPT和聊天机器人 区别
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ChatGPT是一款由OpenAI开发的基于GPT-3模型的AI聊天机器人，它可以与用户进行自然、流畅、有趣的对话，甚至可以生成诗歌、故事、代码、歌词等各种内容。ChatGPT被誉为是人工智能领域的一项创举，引起了全球用户的关注和热情。
然而，中国用户却无法享受到这款AI聊天机器人的魅力。在ChatGPT的官网上，中国用户无法注册账号，也无法使用服务。官网显示，OpenAI的相关服务在中国不能使用，这是由于法律、监管或其他原因造成的。
那么，ChatGPT为何不向中国用户开放呢?这背后有什么深层的原因吗?我们从以下几个方面来分析一下。
首先，ChatGPT可能涉及到一些敏感的内容或话题，例如政治、宗教、*等，这可能会触犯中国的法律法规，或者引起一些不必要的争议和风险。因此，OpenAI可能出于谨慎的考虑，选择了不在中国提供服务，以避免可能的法律责任或舆论压力。
其次，ChatGPT可能存在一些技术上的难题，例如如何保证聊天的质量和安全，如何处理不同语言和文化的差异，如何适应不同的网络环境和设备，如何保护用户的隐私和数据等。这些问题可能需要OpenAI投入大量的时间和资源来解决，而中国市场的规模和潜力可能不足以让OpenAI有足够的动力和收益来做这些工作。
最后，ChatGPT可能面临一些商业上的竞争和挑战，例如如何与中国的其他AI聊天机器人或平台进行区分和合作，如何满足中国用户的需求和偏好，如何制定合理的商业模式和收费标准，如何应对中国的监管和政策变化等。这些问题可能需要OpenAI有足够的市场洞察和战略规划，以及与中国的合作伙伴和利益相关者的良好沟通和协调。
综上所述，ChatGPT不向中国用户开放，可能是由于多方面的原因造成的，其中既有法律、技术、商业等客观的因素，也有OpenAI自身的主观的选择。我们无法确定OpenAI是否会在未来改变这一决定，也无法预测ChatGPT是否会在中国有所突破和发展。我们只能期待，有一天，中国用户也能体验到这款神奇的AI聊天机器人的魅力，与它进行有趣和有意义的对话。
ChatGLM：千亿基座的对话模型启动内测，单卡版模型已全面开源
千亿巨头,千亿基地只为关押一个让世界颤厉的人小说叫什么名字,千亿基金大佬,千亿官方近日，由清华技术成果转化的公司智谱?AI 开源了 GLM 系列模型的新成员――中英双语对话模型 【【微信】】，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源?GLM-130B 千亿基座模型之后，智谱?AI?再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的?ChatGLM 也同期推出，初具问答和对话功能，现已开启邀请制内测（内测申请网址 【【网址】】 ），后续还会逐步扩大内测范围。
开源的地址：【【网址】】/THUDM/【【微信】】?
什么是?【【微信】】？
据悉，【【微信】】 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于?General Language Model (GLM)?架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。
【【微信】】 使用了和?ChatGLM?相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 【【微信】】 虽然规模不及千亿模型，但大大降低了推理成本，提升了效率，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
【【微信】】 有什么优势？
具体来说，【【微信】】 具备以下特点：
充分的中英双语预训练：【【微信】】 在 1:1 比例的中英语料上训练了 1T 的 token 量，兼具双语能力。
优化的模型架构和大小：吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统 FFN 结构。6B（62亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 【【微信】】 成为可能。
较低的部署门槛：FP16 半精度下，【【微信】】 需要至少 13 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到 10GB（INT8） 和 6GB（INT4），使得 【【微信】】 可以部署在消费级显卡上。
更长的序列长度：相比 GLM-10B（序列长度1024），【【微信】】 序列长度达 2048，支持更长对话和应用。
人类意图对齐训练：使用了监督微调 （【【微信】】g）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback）等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为 markdown，方便展示。
基于以上特点，【【微信】】 在一定条件下具备较好的对话与问答能力，以下是 【【微信】】 的对话效果展示：
【【微信】】 的不足
由于 【【微信】】 模型的容量较小，不可避免的存在一些局限和不足，包括：
相对较弱的模型记忆和语言能力。在面对许多事实性知识任务时，【【微信】】 可能会生成不正确的信息，也不太擅长逻辑类问题（如数学、编程）的解答。
可能会产生有害说明或有偏见的内容：【【微信】】 只是一个初步与人类意图对齐的语言模型，可能会生成有害、有偏见的内容。
较弱的多轮对话能力：【【微信】】 的上下文理解能力还不够充分，在面对长答案生成和多轮对话的场景时，可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。
ChatGLM 线上模型内测
同时，智谱 AI 还开启了 ChatGLM 线上模型的内测。相比起 【【微信】】，ChatGLM 线上模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它采用了不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的 GLM 架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。2022 年 11 月，斯坦福大学大模型中心对全球 30 个主流大模型进行了全方位的评测，GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。在与 OpenAI、Google Brain、微软、英伟达、【【微信】】 的各大模型对比中，评测报告显示 GLM-130B 在准确性和公平性指标上与 GPT-3 175B (davinci)? 接近或持平，鲁棒性、校准误差和无偏性优于 GPT-3 175B （下图）。
基于千亿基座的 ChatGLM 线上模型目前在 【【网址】】 进行邀请制内测，用户需要使用邀请码进行注册，也可以填写基本信息申请内测。
由 ChatGLM 生成的对话效果展示：
整体而言，ChatGLM 距离国际顶尖大模型研究和产品还有一定差距，GLM 团队也在博客中坦言了这一点，并表示将持续研发并开源更新版本的 ChatGLM 和相关模型。欢迎大家下载 【【微信】】，基于它进行研究和（非商用）应用开发。GLM 团队希望能和开源社区研究者和开发者一起，推动大模型研究和应用在中国的发展。
