ChatGPT的崛起_GPT:HyperGPT

近期，OpenAI發布了ChatGPT，是一個可以對話的方式進行交互的模型，因為它的智能化，得到了很多用戶的歡迎。ChatGPT也是OpenAI之前發布的InstructGPT的親戚，ChatGPT模型的訓練是使用RLHF也許ChatGPT的到來，也是OpenAI的GPT-4正式推出之前的序章。

一、什么是GPT?

GenerativePre-trainedTransformer(GPT)，是一種基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型。它用于問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話AI。

2018年，NLP的預訓練模型元年，GPT-1誕生，此時的GPT-1僅是一個語言理解工具而非對話式AI。2019年GPT-2采用更多的網絡參數與更大的數據集進行訓練，此時的GPT-2展現出普世且較強的能力，并在多個特定的語言建模任務上實現了彼時的最佳性能。隨后，GPT-3出現，作為一個無監督模型，幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務，例如面向問題的搜索、閱讀理解、語義推斷、機器翻譯、文章生成和自動問答等等。GPT-3的出現使人們看到了通用人工智能的希望。

OpenAI宣布開放API，開發人員可將ChatGPT集成到自己的產品中:3月2日消息，OpenAI宣布允許第三方開發者通過API將ChatGPT集成到他們的應用程序和服務中。OpenAI總裁兼董事長Greg Brockman表示，ChatGPT API由“gpt-3.5-turbo”支持，是GPT-3.5的優化版本，定價為 0.002 美元/每1000 token（這里提到的“Token”是指系統將句子和單詞分解成的文本塊，以便預測接下來應該輸出什么文本）。根據OpenAI官網的解釋token可以理解為一個一個非結構化的單詞，而1000個token大概對應750個詞。這個價格也要比目前的GPT 3.5模型便宜90%。[2023/3/2 12:37:54]

ChatGPT的到來，也被視為文本生成器GPT-3的下一個迭代，為GPT-4到來拉開序幕。

Multichain官方：multichain.xyz關閉不會影響用戶繼續使用Multichain跨鏈服務:3月7日消息，Multichain發布官方聲明表示，表示multichain.xyz是Multichain跨鏈服務的前端之一，若multichain.xyz關閉，用戶可以繼續使用multichain.org進行跨鏈操作，集成Multichain跨鏈技術的項目也不會受到任何影響。

目前Multichain總鎖定資產（TVL）達到73.4億美元，總跨鏈金額653億美元。最新24小時數據統計顯示，活躍跨鏈用戶近8000人，跨鏈交易1萬3千筆，跨鏈金額超過4.23億美元。[2022/3/7 13:41:54]

ChatGPT是一種大型語言模型，通過大量在線信息進行訓練并創建其響應。注冊ChatGPT后，用戶可以要求人工智能系統回答一系列問題，這些問題包括開放性問題：例“生命的意義是什么？”加密貨幣值得投資“？”“什么是HackerMovement”等。

動態 | 澳本聰在馬耳他AIBC峰會遭Richard Heart當面質疑:金色財經報道，周五在馬耳他AIBC峰會上，澳本聰（Craig Wright）在談到加密貨幣BSV時，遇到自稱“比特幣思想領袖”的Richard Heart。澳本聰在演講結束后開始走下舞臺，Heart大喊，“你為何撒謊說自己是中本聰？”盡管演講已結束，澳本聰還是返回，工作人員遞給Heart麥克風讓兩人開始辯論。澳本聰反駁，“那你為何不假裝（自己）不是徹頭徹尾的傻瓜？”Heart指責澳本聰在一次采訪中稱，加密貨幣社區一直在騷擾他、其家人和同事，并說他再也不會出現在公共場合。澳本聰回應，他的意思是再也不想上電視了，而且采訪“經過剪輯和修改”。Heart打斷他，問他是不是中本聰以及是否寫了比特幣白皮書，澳本聰回答稱“是的！”Heart開始詢問澳本聰，如果他真的是中本聰，為何不再使用其BitcoinTalk賬號和其他媒體賬號，為何會突然“停止對項目的影響”，并在后來以“破產者”的身份出現，“沒有成功的商業利益，沒有比特幣綁定到他的地址。”他們爭論了幾分鐘，工作人員開始放音樂，澳本聰被護送下了舞臺。人們走向Heart，和他握手，稱他為“英雄”和“傳奇”，因其敢于直言。（Beincrypto）[2019/11/9]

二、ChatGPT如何工作？

聲音 | PAX創始人Charles：穩定幣的贖回和發幣一樣重要:日前，穩定幣PAX發行公司Paxos首席執行官兼創始人Charles Cascarilla受邀接受了美國知名財經媒體Cheddar的采訪。 Charles Cascarilla在采訪中表示：“對于穩定幣來說，贖回和發幣一樣重要。如果任何時刻都可以將1枚PAX換成1美元，用戶才會對這個貨幣本身有信心。我認為穩定幣越容易贖回就越容易使用，所以PAX不收任何贖回費用。”[2019/2/21]

談到ChatGPT的算法模型，其前身InstructGPT仍值得關注。

2022年初，OpenAI發布了InstructGPT。開發人員通過結合監督學習+人類反饋強化學習，提高GPT-3的輸出質量。在這種學習中，人類對模型的潛在輸出進行排序，強化學習算法則對產生類似于高級輸出材料的模型進行獎勵。

訓練數據集以創建提示開始，其中一些提示是基于GPT-3用戶的輸入，比如“解釋什么是HackerMovement”或“給一個小學生解釋Hacker”。

開發人員將提示分為三個部分，并以不同的方式為每個部分創建響應：

1.人類作家會對第一組提示做出響應。開發人員微調了一個經過訓練的GPT-3，將它變成InstructGPT以生成每個提示的現有響應。

2.下一步是訓練一個模型，使其對更好的響應做出更高的獎勵。對于第二組提示，經過優化的模型會生成多個響應。人工評分者會對每個回復進行排名。在給出一個提示和兩個響應后，一個獎勵模型學會了為評分高的響應計算更高的獎勵，為評分低的回答計算更低的獎勵。

3.開發人員使用第三組提示和強化學習方法近端策略優化進一步微調了語言模型。給出提示后，語言模型會生成響應，而獎勵模型會給予相應獎勵。PPO使用獎勵來更新語言模型。

與其他AI聊天機器人不同，本著構建更加負責任的強人工智能原則，ChatGPT可以回答后續問題、承認錯誤、挑戰不正確的問題并拒絕不適當的請求。

三、ChatGPT等AIGC工具對內容生態的挑戰

不可置疑的是AIGC對很多領域產生了積極的影響。如，文本創作、音樂創作、游戲文本生成等。隨著AIGC工具的成熟，其甚至可自主編程、拼接生成新的協議。

但，此類工具向內容生態提出一個全新的問題即：如何應對AIGC的真實性。以ChatGPT為例：

1.在訓練的強化學習階段，對于問題，并沒有真相和問題標準答案的具體來源。

2.訓練模型更加謹慎，可能會拒絕回答。

3.監督訓練可能會誤導/偏向模型傾向于知道理想的答案，而不是模型生成一組隨機的響應并且只有人類評論者選擇好的/排名靠前的響應。

人工智能生成的答案有數千個，而這些答案通常需要具有專業知識的人詳細閱讀，才能確定答案實際上是錯誤的，這些錯誤信息很容易破壞以志愿者為基礎的高質量問答社區。

紙質新聞時代，每個事實都必須包含權威的一手或二手資料來源，但現在已經很少有出版物有事實核查員，這就把責任推給了記者和編輯。信息爆炸時代，以人為媒介傳播的虛假信息尚且讓審核機制“頭疼”，很難想象當人工智能開始傳播虛假信息，所帶來的挑戰。尤其是在這個輿論時常反轉的時代，只要一個消息聽起來合理，許多人就會認為這是正確的。

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