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AI新物種:ChatGpt不會止于寫代碼調Bug_GPT:AIGGPT價格

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Time:1900/1/1 0:00:00

作者:DanielLi

出品:CoinVoice

人工智能研究公司OpenAI上周正式推出ChatGPT,這是一種基于對話的人工智能聊天機器人模型,它能夠理解自然語言并以自然語言的方式做出回應。自ChatGPT公測以來,一些網友紛紛試水,各種千奇百怪的問題和新奇的玩法都被網友曬了出來,ChatGPT也憑借著既能玩梗、寫詩、寫劇本、又能給程序找bug的驚艷才能征服了一眾網友,甚至連馬斯克也忍不住詢問ChatGPT怎么設計Twitter,一時間ChatGPT成為了時下區塊鏈行業最熱門的話題,而與之相關的AIGC行業也再度興起。

ChatGPT是大型人工智能語言模型

ChatGPT是一款以InstructGPT為基礎的人工智能語言模型,它能進行自然語言理解和生成,并具有高度的智能化和可訓練性。ChatGPT以對話方式進行交互,既能夠做到回答問題,也能承認錯誤、質疑不正確的前提以及拒絕不恰當的請求,能以更貼近一般人的對話方式與使用者互動。

ChatGPT是OpenAI的GPT自然語言生成式模型的最新衍生品,而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。GPT目前已經迭代到了第三代,第四代GPT-4也即將上線。

RPG鏈游Crypto Raiders獲得600萬美元融資:金色財經報道,Polygon鏈上RPG鏈游Crypto Raiders周三宣布獲得600萬美元的融資,該輪融資由加密貨幣投資公司DeFiance Capital和研究公司Delphi Digital領投,GuildFi、Merit Circle和Yield Guild Games參投。

這筆資金將幫助該公司積極擴大團隊規模,目前有超過20人,并投資于NFT。(coindesk)[2022/3/30 14:27:25]

GPT發展史

GPT-1誕生于2018年,這一年也是NLP的預訓練模型元年。在性能方面,GPT-1有著一定的泛化能力,能夠用于和監督任務無關的NLP任務。其常用任務包括:自然語言推理、問答與常識推理、語義相似度識別、分類。

GPT-2出現于2019年,GPT-2并沒有對原有的網絡進行過多的結構創新與設計,只使用了更多的網絡參數與更大的數據集,在性能方面,除了理解能力外,GPT-2在生成方面第一次表現出了強大的天賦:閱讀摘要、聊天、續寫、編故事,甚至生成假新聞、釣魚郵件或在網上進行角色扮演通通不在話下。

GPT-3發布于2020年,作為一個自監督模型,幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務,在參數上,GPT-1包含了1.17億個參數,GPT-2包含了15億個參數,而GPT-3比前身多出了100倍,數量突破到了1750億個參數。在性能方面,GPT-3能夠將網頁描述轉換為相應代碼、模仿人類敘事、創作定制詩歌、生成游戲劇本,甚至模仿已故的各位哲學家——預測生命的真諦。且GPT-3不需要微調,在處理語法難題方面,它只需要一些輸出類型的樣本。可以說GPT-3似乎已經滿足了我們對于語言專家的一切想象。

庫幣將于11月9日上線基于KuChain的首個DeFi項目COMB:據庫幣KuCoin交易所消息,庫幣DeFi專區將于11月9日18:00上線基于KuChain的首個DeFi項目Combo (COMB)并支持COMB/USDT交易服務。Combo是首個基于KuChain公有鏈的四層網絡架構開發的去中??融衍?品聚合協議平臺,提供包括流動性挖礦協議、合成資產發?協議、質押挖礦、預?機等協議的去中?化?融開發底層聚合平臺。

庫幣數字貨幣交易所,為來自207個國家的600萬用戶提供幣幣、法幣、合約、礦池、借貸等一站式服務。[2020/11/6 11:51:37]

GPT-4目前還沒推出,不過坊間傳聞GPT-4預計很快就會出現,并且傳聞中還提到GPT4已經通過了圖靈測試,而所謂的圖靈測試目的是測試機器能否表現出真人一樣的智能水平,GPT-4通過了圖靈測試,則表示GPT-4已經具備了真人一樣的智力水平。或許從GPT-4開始,真正的人工智能時代將要到來。

ChatGPT和GPT的區別

ChatGPT和GPT都是由OpenAI訓練的大型語言模型,ChatGPT是基于GPT-3模型的衍生品,因為這一點ChatGPT也被稱為GPT-3.5,但是在實際功能和應用方向上ChatGPT和GPT系列還是有一些關鍵的區別。

GPT是最強大的語言模型之一,目前已經發展到了第三代。它可以針對各種自然語言處理任務進行微調,包括語言翻譯、文本摘要和問答,側重于綜合語言服務。而ChatGPT是專門為聊天機器人應用程序設計的GPT-3模型變體。它在大型對話文本數據集上進行了訓練,因此能夠生成更適合在聊天機器人上下文中使用的響應。

Argo Blockchain 2020年Q1挖出918枚BTC,創歷史新高:上市礦企Argo Blockchain更新挖礦業務表示,在2020年的前三個月,公司已經挖出了918枚比特幣,是上一季度的兩倍多,創歷史新高。其中,3月份挖出了333.8枚BTC,2月份為337.5 BTC。Argo Blockchain補充稱,其運營沒有受到新冠病疫情的影響。(Proactive Investors)[2020/4/6]

在性能方面,ChatGPT不如GPT強大,但它更適合聊天機器人應用。它通常也比GPT更快、更高效,這使其在實時聊天機器人系統中成為更好的選擇。總體而言,ChatGPT和GPT都是強大的語言模型,但它們的設計目的不同,各有所長。

ChatGPT可以帶來哪些改變

ChatGPT背后的訓練除了常規的萬億級別語料投喂之外,還依托了更為強大的算力,總算力消耗大約為3640PF-days,除此之外,ChatGPT有兩個較為明顯的思路。即引入“人工標注數據+強化學習”。這也使得ChatGPT可以在不斷積累數據的同時,通過不斷的強化訓練,讓自己變的更加智能。ChatGPT所帶來的改變不僅是為下一代智能搜索引擎發展提供了思路,還將助力AIGC行業進一步向前發展。

ChatGPT開創了搜索引擎的新范式

自ChatGPT發布以來便吸引了全球科技圈的目光,其用戶量在短短數天便增長上百萬,而ChatGPT通過與用戶交流的方式,充分挖掘用戶真實需求,提出針對性的答案也為未來搜索引擎提供了新范式,ChatGPT也被認為是最有可能取代谷歌的下一代智能搜索引擎。

動態 | FairWin余額被清空,以太坊網絡Gas消耗高飽和狀態解除:據DAppTotal.com數據顯示,昨日(10月01日),以太坊網絡Gas消耗量價值總計510個ETH,Gas利用率占以太坊網絡可承載Gas總量的81.69%。經綜合對比發現,Gas消耗量排名前5的智能合約分別為:SpaceShips(7.13%),ERC20 USDT(5.43%),EtherHonor(3.23%),CodexCoin(3.75%),HyperFair(2.19%)。自08月26日以來,以太坊網絡每日Gas消耗飽和度均在90%以上(高飽和度),持續了超一個月時間,不過昨天飽和度大幅回落至81.69%,主要由于資金盤游戲FairWin合約余額被清空,其對以太坊網絡造成的擁堵也暫告一段落。[2019/10/2]

人們在ChatGPT和谷歌上就相同的一個問題就行檢索,通過對比發現ChatGPT往往可以給出用戶最想要的答案,并且答案呈現的方式也非常直接,如ChatGPT可以根據用戶編程的需求直接生成代碼,同時也可以幫助用戶檢索已有代碼存在的錯誤。而面對同樣的問題谷歌卻只能給用戶提供一堆網頁鏈接,運氣好或許可以找到類似問題的處理教程,這無疑會花費用戶更多的時間尋找答案。從時間成本和效率上ChatGPT無疑比現有絕大多數的搜索引擎更有優勢。

有人甚至將ChatGPT比喻為“搜索引擎+社交軟件”的結合體,能夠在實時互動的過程中獲得問題的答案,ChatGPT所帶來的搜索引擎新范式也讓其在尋找答案、解決問題的效率上超越了百度、谷歌等平臺,但是ChatGPT目前還處在早期發展階段,數據的收集還僅限于2021年之前的資料,想要取代谷歌成為下一代智能搜索引擎,ChatGPT還有很長的一段路要走。

動態 | 加州Gold Glory Blockchain公司將完成反向收購 正式登陸納斯達克:2019年1 月 28日,納斯達克上市公司Fuwei Films (Holdings) Co., Ltd.(FFHL)發布公告稱,將發行 9,500,000股新普通股以換取加州區塊鏈公司Gold Glory Blockchain Inc的所有已發行股份。根據公告雙方在完成交易后,Gold Glory將正式完成反向收購,以繞過傳統 IPO 的漫長而復雜的過程。[2019/1/29]

ChatGPT或將威脅常規內容生產者

ChatGPT另一個驚艷的表現是在語言組織能力、文本水平、邏輯能力上,一些用戶甚至打算把日報、周報、總結反思類的工作,都交給ChatGPT輔助完成。除了在文本創作上,ChatGPT還能給程序員的代碼找Bug,一些開發者在試用中表示,ChatGPT針對他們的技術問題提供了非常詳細的解決方案,比一些搜索軟件的回答還要靠譜。

ChatGPT更利好創新型內容創作者,基于調查研究和訪談類型的內容,是很難被ChatGPT所取代的。真正面臨威脅的是常規性質的內容創造者,如總結報告、基礎的程序編寫等此類常規性質的內容,ChatGPT已被證實有不輸于人類的能力,并且從時間和成本上看ChatGPT無疑比人類更有優勢。就在ChatGPT公測不久,國內程序員社區V2EX就有用戶就在「程序員」節點發表了一則帖子,名為《體驗了下chatGPT,越玩心越涼》,心涼的背后是,越來越多證據顯示ChatGPT在代碼編寫上的優秀能力,底下的評論則大部分是吐槽自己卷贏了同事,卻最終輸給了AI。

但是從另一方面看,ChatGPT也帶來了更多的好處,從輔助索引到內容呈現,ChatGPT極大地提高了閱讀搜集材料的效率,打破了知識的壁壘,當人們想要了解或掌握某一項知識時,不用再像過去一樣交學費報班學習,ChatGPT可以給出專業的指導。此外ChatGPT的出現也促使了內容創作者不斷的探索創造新的內容,讓內容創作向更好的方向發展。

ChatGPT助力AIGC行業進一步向前發展

AIGC是指利用人工智能技術來生成內容,和此前Web1.0、Web2.0時代的UGC和PGC相比,代表人工智能生產內容的AIGC,是新一輪內容生產方式的變革。

AIGC真正的大火是源于AI+繪畫應用的出現,在2022初推出至今短短的幾個月內已經孕育了好幾個獨角獸,眾多的資本也開始瘋狂涌入到這一領域,ChatGPT本身也屬于AIGC領域的實際應用,并且ChatGPT突出的文本編輯能力也為AIGC在文本領域商業化應用提供了可能,相信不久以后一些由AI創造的小說、新聞將會很快出現在大眾面前。

AIGC對于創作的替代,降低了創作門檻,為元宇宙數字內容的豐富打下基礎。在此之上,ChatGPT所展示了作為生產力的存在,或許在未來會改變獲取信息的方式,成為AIGC新時代的用戶入口。而ChatGPT的火爆也助力了AIGC行業進一步向前發展。

ChatGPT存在的問題

ChatGPT的出現讓AIGC行業再度興起,隨著越來越多的人開始關注這一行業,ChatGPT所暴露出來的問題也愈發明顯,雖然ChatGPT成功的回答了CNN提交的問題,但是一些回答明顯不對。作為人工智能的ChatGPT可以回答涵蓋人類所涉及的各個學科的問題,但是ChatGPT并不是專家,它無法確保給出的建議或答案是正確的,一些人想要它發揮更多作用,甚至攻克人類尚且無法解決難題的想法恐怕要落空了,至少當前的ChatGPT還不具備這項能力。

ChatGPT造成垃圾答案泛濫成災

StackOverflow——全世界第二大程序員交友網站,正在面臨ChatGPT源源不斷生成垃圾答案的威脅,一些社群成員利用ChatGPT生成的答案隨意地發布到網站上,然而為了判斷這些答案的對錯,避免用戶被誤導,StackOverflow就需要安排大量專業人員進行考證,對此疲于應付的StackOverflow不得不宣布,暫時禁止用戶分享來自ChatGPT的信息,這些表明了,在涉及一些專業領域或當用戶對于答案精準度有要求時,ChatGPT目前還不被信任。當前它在人們心中的定位還只是一個人機聊天的工具。

ChatGPT的回答可能會無意識的傷害到某一群體

除了傳播不正確信息的問題之外,ChatGPT語言模型的運行機制也很容易給出看似合理但不正確或荒謬的答案,市場研究公司ABIResearch的研究主管LianJyeSu曾警告說,聊天機器人的運行“沒有對語言的上下文理解,尤其是它缺乏針對特定區域或國家的了解,一些看似正常的回答可能會傷害到某一類人或是表現出偏見的行為。”如關于女性是否需要出門帶頭巾的問題,ChatGPT的問到可能會造成一部分女性的困擾。

ChatGPT引發社交媒體信任危機

ChatGPT驚人的語言能力也帶來了另外一個問題,就是它模糊了人類和AI的界限,當你在社交媒體上與人交流時,你將無法確認對方是否為真實的人類,社交媒體也有可能會因此陷入信任危機。對此Twitter網友@clowwindy就發布了一串推文,討論了ChatGPT使用泛濫可能導致社交媒體上充斥更多、威脅更大的虛假信息:

ChatGPT雖然存在一些問題,但整體瑕不掩瑜,未來隨著GPT的更新迭代,這些問題都會得到解決。而且相比于之前大火的AI繪畫,ChatGPT更具有將AI能力與工作流程相結合的潛力,例如ChatGPT與Midjourney等創作工具融合,可以直接輸出設計圖稿等內容,用戶只需要調整自己的需求,就可以促使AI輸出更高質量的內容,而ChatGPT也可以在用戶不斷的反饋中,調整完善自己的答案。

ChatGPT的大火離也不開OpenAI長期以來在AIGC領域的默默耕耘,也正是因為有了前幾代GPT的技術積累,ChatGPT才能厚積薄發,一鳴驚人。很多人驚嘆于ChatGPT的能力,但其實真正驚艷的還在后面。ChatGPT作為OpenAI未來人機交互領域的新起點,它的推出只是為即將公測的GPT-4作預熱,正如如OpenAICEOSamAltman的一句話:“Trusttheexponential.Flatlookingbackwards,verticallookingforwards.”我們就處在即將起飛的這個點上。

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