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【触角周报】ChatGPT是什么?一分钟搞懂风靡全球的聊天AI!

百度:将推出类似ChatGPT工具!谷歌版ChatGPT首秀翻车!微软借ChatGPT弯道挑战谷歌!

又是一周休息日

一起来瞅瞅最近在互联网掀起热潮的ChatGPT~


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ChatGPT的简单介绍


去年11月,创业公司OpenAI推出面向大众公测的AI对话工具ChatGPT,很快就成为全球科技行业的关注焦点。几乎每,ChatGPT在媒体财经、协同工作、教育学术等诸多细分领域的落地应用,都会成为社交网络和科技媒体的关注焦点。



1、 ChatGPT是什么


ChatGPT是由OpenAI创建的。其中,“GPT”代表“Generative Pre-trained Transformer(生成式预训练转换器)”。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人类的文本响应。ChatGPT 旨在用作聊天机器人,我们可以对其进行微调,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。


2、 ChatGPT的原理是什么


ChatGPT是一种人工智能模型,它使用深度学习,根据用户的输入生成类似人类自然语言的文本。OpenAI为ChatGPT提供了大量文本数据。然后,ChatGPT使用这些数据,根据用户的输入,输出它的回复。而有一点需要注意的是ChatGPT并不是一直在训练,它当前版本的数据集只更新到2021。所以2021年之后的事情,它是不知道的。


3、 ChatGPT背后的算法是什么


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。以ChatGPT为例,该模型在大量文本对话数据集上进行训练,并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。

4、 ChatGPT的算法模型

ChatGPT的模型经历从GPT到GPT3的升级,优化主要来自算力增加。GPT、GPT-2和 GPT-3在算法模型并没有太大改变,但参数量从1.17亿增加到1750亿,预训练数据量 从5GB增加到45TB,其中GPT-3训练一次的费用是460万美元,总训练成本达1200万 美元。


5、 ChatGPT的算力


算力是ChatGPT运行的关键所在。ChatGPT的技术底座是“大型语言模型(Large Language Models)”。算法是大模型成功的首要条件,然后要喂给算法海量的数据,再搭配强大的发动机——大算力,才能获得最基础的大模型。


ChatGPT的大模型GPT经历了三次迭代,GPT、GPT-2和GPT-3(当前开放的版本为GPT-3.5)的参数量从1.17亿增加到1750亿,预训练数据量从5GB增加到45TB,其中GPT-3训练单次的成本就已经高达460万美元。最新的GPT3.5在训练中使用了微软专门建设的AI计算系统,由1万个V100 GPU组成的高性能网络集群,总算力消耗约3640PF-days,即假如每秒计算一千万亿次,需要计算3640天。一言以蔽之,大模型为代表的AI新时代,算力便是核心竞争力。


4、 ChatGPT的AI芯片


作为算力基础设施中的核心硬件,AI芯片由此进入人们的视野。AI 芯片是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片,也被称为AI加速器或计算卡,是AI的算力基础。要知道,ChatGPT有着大量复杂计算需求的AI模型,GPU、FPGA、ASIC等AI芯片专门用于处理这些计算任务,是不可或缺的底层硬件。


据了解,采购一片英伟达GPU成本为8万元,GPU服务器成本通常超过40万元。对于ChatGPT而言,支撑其算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPU A100,一次模型训练成本超过1200万美元。ChatGPT对于高端芯片的需求增加会拉动芯片均价,量价齐升将导致芯片需求暴涨,“目前OpenAI已推出20美元/月订阅模式,初步构建了优质的订阅商业模型,未来继续扩容的能力将会大幅提升。”




大公司动态


ChatGPT短短两个月时间,ChatGPT月活突破一亿。相比之下,TikTok月活到1亿用了9个月,Instagram则花了2年半。由此,ChatGPT也成为了继阿尔法狗之后,再次引爆全社会对AI关注的产物。目前,各大厂商均已涉足类似ChatGPT和AIGC项目。



百度


1 百度:将推出类似ChatGPT工具


2月7日,百度对外证实正在打造中国版的类ChatGPT项目,官宣项目名为文心一言(英文名ERNIE Bot)。百度方面对《中国经营报》记者表示,目前该产品在做上线前的冲刺准备工作,预计三月份完成内测,面向公众开放。目前资本市场给予了类ChatGPT项目很高的期待。在市场传出百度或将研发类ChatGPT产品后,百度股价就一路走高,2月7日百度官宣“文心一言”后,港股股价盘中一度拉高17%。资管巨头贝莱德则增加持仓,将其在百度的持股比例增至6.6%,成为该公司更大股东之一。但随后2月8日百度股价有所回落,2月9日百度股价低开低走。


谷歌


1、 谷歌版ChatGPT首秀翻车


2月9日,谷歌抢先公布的ChatGPT同款AI聊天工具Bard于巴黎亮相,同时还有一众基于AI的产品更新。Bard是近日爆火刷屏、给谷歌搜索带来巨大威胁的ChatGPT的直接竞品,由谷歌的大型语言模型LaMDA,即对话应用程序语言模型提供支持。这次发布会上,谷歌更为详细地介绍了Bard模型:可以和它互动、探索复杂的主题、实时协作,并获得创造性的新想法。不过,Bard 却在演示中对用户提出的问题给出了错误的回答,这也导致谷歌股价最新交易日大跌超 7%,市值蒸发约1020 亿美元(约合6932亿元人民币),目前其最新市值为1.28万亿美元。


微软


 1、 借ChatGPT弯道挑战谷歌


微软在总部西雅图召开发布会,宣布与人工智能创业公司OpenAI合作,将后者的ChatGPT对话工具引入旗下必应搜索引擎和Edge网络浏览器。用户在搜索时可以得到如同人类对话自然般的信息,而不再是以往简单提供诸多链接。企业软件与云服务巨头微软很早就看到了OpenAI的行业颠覆潜力。在OpenAI的最新一轮融资中,微软再次跟进投资,宣布向OpenAI继续投资数十亿美元。这或许是微软公司历史上以来最成功的一笔战略投资。微软所得到的远不止是投资回报,更是一个弯道超车谷歌的机遇。


字节跳动


1、 字节跳动 AI 实验室开展类似 ChatGPT / AIGC 相关研发


2月9日,《科创板日报》报道称,字节跳动的人工智能实验室(ByteDance AI Lab) 有开展类似 ChatGPT 和 AIGC 的相关研发,未来或为 PICO 提供技术支持。然知情人士透露,PICO 目前的业务发展不及预期,为此字节 AI Lab 将在 VR 内容生成上开展更多探索。


腾讯


1、 腾讯:在ChatGPT和AIGC相关方向上已有布局


腾讯方面表示,目前在相关方向上已有布局,专项研究也在有序推进。腾讯持续投入AI等前沿技术的研发,基于此前在AI大模型、机器学习算法以及NLP等领域的技术储备,将进一步开展前沿研究及应用探索。


京东


1、 京东:结合ChatGPT的方法和技术点,推动人工智能的产业落地


京东则计划结合ChatGPT的方法和技术点,融入到产品服务中来,推动人工智能的产业落地。京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬称,京东拥有丰富的场景和高质量的数据,京东云言犀每天和用户进行1000万次的交互,使得算法能够及时地迭代更新。何晓冬认为,ChatGPT是一个令人兴奋的前沿探索,言犀则是大规模商用的客户服务系统,未来京东也会不断结合ChatGPT的方法和技术点,融入到我们的产品服务中来,推动人工智能的产业落地。


网易


1、 网易:将推出ChatGPT同源技术产品 落地教育场景


财联社记者还从网易有道获悉,有道AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术AIGC在教育场景的落地研发中,目前该团队正在AI口语老师、中文作文批改等细分学习场景中尝试探索,将尽快推出相关的demo版产品。



阿里巴巴


1、 阿里巴巴:即将推出类ChatGPT产品


2月8日,阿里巴巴一名技术专家爆料,阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人,目前已开放给公司内员工测试。从曝光截图来看,阿里巴巴可能将AI大模型技术与钉钉生产力工具深度结合。对此,全天候科技向阿里方面求证,阿里巴巴方面表示:“确实在研发中,目前处于内测阶段。后续如有更多信息,我们会时间和大家同步。”


三六零


1、 三六零:计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品


2月7日,三六零表示,其人工智能研究院从2020年开始长期深耕类ChatGPT技术,但并且会尽快推出类ChatGPT技术产品demo。不过这款类ChatGPT产品的功能、定位、应用场景,三六零还说不出个所以然。并且三六零官方也承认,其内部技术和生产力工具仍未能达到ChatGPT 3的水平。


ChatGPT局限性与发展瓶颈



1 局限性


ChatGPT目前使用有局限性,模型仍有优化空间。ChatGPT模型的能力上限,很大程度是由奖励模型决定,该模型需要巨量的语料来拟和真实世界,对标注员的工作量以及综合素质要求较高。当前ChatGPT可能会出现“创造不存在的知识”、“主观猜测提问者意图”等问题,模型的优化将是一个持续的过程。


2、 发展瓶颈

ChatGPT本身的缺陷或许可以通过收集更多、更丰富的语料库,提高训练和优化的效率与质量,以及开发人工智能检查和修改的工具来改善,但是更深层次的,ChatGPT引起了人们对AIGC行业中安全性、伦理约束和创造力的思考。


由于RLFH并不能完全避免ChatGPT训练库中学习到的不道德或有偏见的回答,也会导致在模糊提示或引导回答的过程中让ChatGPT输出一些有害信息,导致输出结果的安全性降低。


此外,在创造性、创作伦理和知识产权等方面并未形成有效界定。文本生成的过程是基于数据库内容的学习,这是否会构成对被抓取作品的侵权,ChatGPT生成的文本内容是否具有著作权,是否属于该用户等等一系列问题的答案尚不明确。


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