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ChatGPT漫谈
介绍
你能介绍一下自己和OpenAI公司吗？
ChatGPT：
当然可以！
我是ChatGPT，是由OpenAI公司开发的大型语言模型之一。我可以理解和产生自然语言的输出，包括对问题的回答，对话和文章等等。我被训练了很长时间，可以回答各种各样的问题，从科学和技术到娱乐和文化。
OpenAI公司是一个人工智能公司，致力于开发人工智能技术来改善世界。公司成立于2015年，由一组领先的科学家，企业家和投资者共同创立。OpenAI公司的目标是研发出最先进的人工智能技术，以帮助解决现实世界中的重要问题。
OpenAI致力于研究和开发人工智能，其涉及领域广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、控制系统和强化学习等。OpenAI的技术已经被广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、娱乐和科学等，同时也与各种机构、公司和政府合作。
从技术角度讲讲你的语言模型
ChatGPT：
从技术角度来讲，我是一个基于深度学习的语言模型，使用了大规模的语料库进行训练。具体来说，我使用的是一种叫做“transformer”的神经网络结构，这是目前最先进的自然语言处理模型之一。
我是以无监督的方式进行训练的，也就是说，我并没有被给定标注好的数据来进行学习，而是直接从大量的未标注文本中学习。在训练过程中，我学会了理解自然语言的语法、语义和上下文，并且可以通过推理和逻辑推断来产生响应。
我可以处理各种自然语言任务，包括问答、对话、翻译、生成文本等等。我能够理解和回答用户的问题，根据上下文生成连贯的对话，并且可以产生自然流畅的文章。我也能够自动摘要、分类和聚类文本，进行语义搜索和实体识别等任务。
总之，作为一种强大的语言模型，我可以为各种应用程序提供自然语言处理能力，从而帮助人们更轻松地与计算机进行交互，并且能够更好地处理自然语言数据。
技术模型和版本迭代
在自然语言处理领域，目前主要有三种特征处理器：CNN、RNN和Transformer。
Transformer最早起源于论文《 Attention Is All You Need》（有趣的是在这个网页可以免费跟GPT-3交流，GPT-3为OpenAI2020年5月发布的GPT版本，具备初步对话能力）
目前，Transformer已经成为了最受欢迎的特征处理器，取代了传统的CNN和RNN神经网络。而ChatGPT也是基于Transformer技术研发的。
Transformer模型与CNN,RNN相比，优势在哪里？
ChatGPT：
相比于传统的CNN和RNN神经网络，在自然语言处理任务中，Transformer模型具有以下优势：
1并行计算能力强：传统的RNN神经网络需要按照时间顺序逐个计算，而Transformer模型中的注意力机制允许所有位置之间进行并行计算，从而大大提高了计算效率。
2可以处理更长的序列：传统的RNN神经网络在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，而Transformer模型中的自注意力机制可以更好地捕捉长距离依赖关系，从而能够更好地处理长序列。
3可以同时考虑全局上下文：传统的CNN和RNN神经网络在处理自然语言时，通常只能考虑局部上下文信息，而Transformer模型中的自注意力机制可以同时考虑全局上下文信息，从而更好地捕捉句子之间的关系。
4更适合预训练和迁移学习：Transformer模型在预训练和迁移学习方面具有天然的优势，由于模型结构具有通用性和可复用性，因此可以在大规模未标注的语料库上进行预训练，并在多个自然语言处理任务上进行微调，从而提高模型的效果。
总之，Transformer模型通过引入自注意力机制，可以更好地处理长序列和全局上下文，同时具有并行计算和适合预训练和迁移学习等优点，使其在自然语言处理领域中取得了显著的进展和成果。
基于transformer结构下产生的人工智能模型有哪些？
ChatGPT：
随着Transformer模型在自然语言处理领域的成功应用，许多基于Transformer结构的人工智能模型也相继出现，下面是一些常见的模型：
1BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是Google在2018年提出的预训练语言模型，它基于Transformer结构进行构建，并使用双向编码器来学习词向量表示。BERT在许多自然语言处理任务中都取得了最新的最佳表现。
2GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT是由OpenAI推出的预训练语言模型，采用Transformer作为核心结构，使用自回归的方式生成文本，它在许多自然语言生成任务中表现出色。
3T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：T5是谷歌在2020年推出的预训练语言模型，它是一个通用的文本到文本转换模型，可以用于多种自然语言处理任务，例如文本分类、问答和翻译等。
4RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）：RoBERTa是Facebook在2019年提出的改进版BERT模型，它使用更多的数据和更长的训练时间来优化模型，从而在许多自然语言处理任务中取得了更好的表现。
5XLNet：XLNet是由CMU和谷歌共同提出的预训练语言模型，它基于Transformer结构，使用了一种新颖的自回归机制，可以更好地处理自然语言中的长距离依赖关系，同时避免了传统自回归模型中的局限性。
介绍一下你的前世今生吧，历来的版本更迭情况
ChatGPT：
1GPT-1
●发布时间：2018年
●架构：12层transformer编码器
●参数数量：117M
2GPT-2
●发布时间：2019年
●架构：48层transformer编码器
●参数数量：1.5B
3GPT-3
●发布时间：2020年
●架构：1750亿个参数
●参数数量：175B
4instruct-GPT / ChatGPT
●发布时间：2022年
●架构：transformer编码器-解码器模型
●参数数量：6.3B
当然这只是一种简化的说法，而且ChatGPT回答得还不够精准，但整体上版本的迭代，参数的指数型增长是一个突出的特点。在OpenAI公司对GPT整个迭代的过程中，由于训练方法的差异和参数量的差异，在相同时间段内也存在一系列不同的型号，而版本号只是按时间对一系列型号做了归纳，比如GPT-3.5是2021年Q4季度前基于代码和文本混合训练的一系列型号集合，instruct-GPT可以约等于GPT-3.5。参数量在13亿至1750亿之间不等。
而ChatGPT是基于GPT-3.5系列进行微调训练出来的，参数量官网没有给出说明，但肯定在13亿到1750亿之间，而13亿参数型号的Instruct-GPT输出的结果比1750亿参数的GPT-3更令训练员满意。可以推测ChatGPT参数可能也为13亿（轻量高效肯定更好）。不可否认的是从最初版本到现在的ChatGPT，参数堆叠，大力出奇迹的方法产生了效果。
GPT能力边界
对于ChatGPT，很多朋友已经亲身体验实践过了，能够感受到它的强大，但也同时能发现很多情况下ChatGPT存在胡编乱造的回答。这是因为模型的本质是通过大规模暴力模型加prompt的训练方式来预测一段文本的下一个单词，本质上可以说是概率论，并不一定是符合逻辑的，当它的语料库和训练数据是完善且精准的，并且提问是明确的，那么ChatGPT的回答就是符合经验和逻辑的，并且能够超过平均大学生水平，用来完成一些基本的工作完全没有问题。
模型优劣势
ChatGPT的优势：
1光就是它能够理解并处理人类自然语言这一点，就已经是相当牛逼了。
2博闻强识、涉猎广泛：ChatGPT是一个没有感情的模型，它可以处理和存储海量的文本信息，并将其作为生成回答的依据。因此，它可以比人类更全面和深入地了解各种领域的知识，没有人类能够和ChatGPT的知识广度相媲美。当你问ChatGPT关于任何学科领域的问题，它都能够为你提供详细和深入的回答。
3可理解记忆上下文：ChatGPT具有记忆能力，可以通过理解上下文和追问来更好地回答用户的问题。它能够记住之前的对话内容，并在之后的回答中利用这些信息来提供更准确和详细的回答。
ChatGPT的不足：
1信息可信度：由于ChatGPT是一个文本生成模型，它的回答是基于其训练数据的，并且可能会受到训练数据中的偏差影响。因此，在某些情况下，它提供的回答可能不太可靠或不准确。也可能会提供虚假或误导性的信息。
2信息时效性： ChatGPT在某些情况下可能无法提供最新的信息。因为它的训练数据是固定的，所以它可能没有包含最新的信息。此外，由于ChatGPT不能处理实时数据，因此在某些情况下，它可能无法提供实时的回答。
3记忆限制： 虽然ChatGPT可以根据用户的提问和上下文来生成回答，但其在每轮次对话中能够记忆的上下文文本长度是有限的。这意味着当用户提出的问题需要考虑到很多上下文信息时，ChatGPT 可能无法提供准确的答案或完全理解问题的含义。我尝试询问它“我在本轮对话中对你提出的第一个问题是？”，它提供的答案并不正确。并且输入框字符限制导致无法探讨基于长文本语境下的问题。
4可控程度： 由于ChatGPT是一种自学习模型，受制于其训练数据样本的干净程度，同时它可能会受到恶意攻击或误导，导致提供涉及政治，暴力，歧视等不适当或错误的回答。当然懂的都懂，ChatGPT是否能够产生创造性价值，能在文本领域产生多少的创造性，受制于不同国家/地区的法律政治思想环境的限制。
应用场景和机会
模型层
AI是一种革命性的生产力工具，1优化工具，使其更容易使用，再更细分的领域，更贴合用户场景的使用。就好比一把通用铲子被发明以后，你可以改进这把铲子，让其能够在8848.43米的珠峰上可以用，在马里亚纳海沟也能用，在高温高热环境下可以用；你可以给它加长手柄，可以让人用起来更省力；等等本质上是在工具层面进行优化。
对于ChatGPT来讲，它目前是一种通用型的模型，在通用型模型上再投喂更加专业高质量的语料，可以训练出更加适用于垂直领域的高质量模型。比如法律-律师助手GPT，医疗-问诊师GPT，互联网-架构师GPT，网络安全工程师-GPT
但是对于底层模型的优化是巨头们玩的，OpenAI每训练一次模型就要烧掉几百万甚至上千万美元。一个优秀的经过预训练的模型背后是成千上万的GPU消耗和能源财力消耗。再者，垂直领域的高智能高准确度模型对源数据质量要求也很高，那谁能掌握这样的数据资产呢？当然也不是空手入场的小公司能有的。
应用层
光是它能理解自然语言，并且能够做到流利地进行人机交互这一点，就相当厉害了。基于文本生成和对话。它就可以做如下的事情：
客服支持、娱乐聊天、语言翻译学习、个人事务助理、工作助手、资料检索、文本材料编写、代码编写。。。
这些能力可以是对ChatGPT进行封装优化后，通过一个APP在具体化的场景下表现出来的。比如语言学习，可以自动与你进行对话，并在你用英语回答之后校正你的语法和用词。这应该能极大地提升语言学习效率。
结合其他的AIGC技术，如数字虚拟人技术、AI生成图像技术、图像生成视频技术（studio.did、midjourney、DALL·E 2、MetaHuman）等等。文娱传媒行业将产生遽变。颠覆了曾经人工的生产方式，进一步降低了批量制作的成本，以往一些只能够在游戏电影工业中被使用的技术下降到了大众门槛，我们可以随心所欲地创造一些特效、虚拟形象视频。甚至内嵌各组件封装之后，从脚本到图像到视频全环节均可以自动化生成。在此条件下，究竟是会催生出更多的文化垃圾还是高质量作品，难以定论。但是对于个人IP打造者来讲，这同样也是一轮机会。
将上面的这些技术结合在一起，就像女娲造人一样，我们可以随心所欲地定制我们想要的数字人形象，以及他/她的一些思维方式，语音特点；有钱人甚至可以定制一个惟妙惟肖的物理外壳，给他/她完整的一生！低配版的《西部世界》or《刀剑神域》浮现出来了。即便没有实体，目前可以考虑用AR/VR技术补足，任你发挥的元宇宙游戏世界指日可待！
一些想法
●AI时代的个人危机
当人工智能时代来临，被探讨得最多的问题就是工作了，客服，编辑，画师以至于每个人都惶惶不可终日，害怕如同织布女工一般被时代的浪潮抛下。ChatGPT不会取代哪些职业呢？我认为医生、律师、警察、教师，在法律上需要“人”作为主体参与的，在伦理道德上需要“人”以及情绪感受上上需要“人”进行交互和人类本质相关具有人类属性以及需要人类身份的职业，如果上述职业都被AI取代了，那同时也就意味着人类文明灭亡了，黑客帝国中matrix母体圈养人类的图景。
但AI取代了重复繁琐的工作，提高了我们的工作生产效率，能够使我们更加专注于创造性工作，如何保证自己不被淘汰，那就是不断学习，不断吸收知识和学习思维方式，是永远的真理！
●AI时代的社会结构危机
创始人Altman对于此有深刻的思考，他更多担心的是AI造成人类的智力成本逐渐降低，而导致整个社会的分配机制产生变化，而AI带来的新一轮的技术爆炸，推动科学发展的速度可能将是先前的100倍，在这样的遽变下，人类的社会结构，思维方式能否跟得上科学的发展仍然是一个问题。但我认为恰恰相反的是：在目前看来，当AI创造科学，能够自动地推进科学发展的进程还难以实现，而当下人类的社会结构和滞后的旧思想将阻滞科学的爆炸式发展和前进。而我对工程学科和社会的生产力能否快速跟上理论的脚步不抱有过大希望。而当强人工智能时代来临的那一刻，或许就是人类文明成为沉寂的缸中之脑的开端。
但必须需要考虑的是，当智力成为一种可以被获取，被灌装，被掌控，被量化的资源时。那么，谁有权利用AI，谁有权决定并约束AI的输出，都是一个严肃且关乎全人类的议题。如若只有少部分人能够享受到AI带来的便利以及AI提供的智力，那么阶级的流动性将彻底锁死，底层人民将永远无法翻身。世界将会发生可怕的阶级划分乃至于出现新物种划分。参照郝景芳的《北京折叠》、刘慈欣的《赡养人类》。
●智力的本质
对于人类智力的运作原理，仍然是一个公开的未解之谜。人和动物的区分界限到底在哪里，而人类和人工智能的区分又到底在哪里。ChatGPT已经可以毫不费力地通过图里测试、维诺格拉德测试。或许本就没有人与机器的界限，没有人类与动物的界限，正所谓量变引起质变，智力是在神经元数量，脑容量达到一定水平后“涌现”出来的。或许，我们不应该纠结ChatGPT和陆续推出的新模型是否达到了AGI，达到了强人工智能，而应该关注于它究竟能为我们处理何种现实问题。
●操作系统的更迭
从计算机命令行界面CLI到图形界面GUI到NUI自然操作界面。最初的计算机只有命令行界面（CLI），用户必须使用特定的命令来与计算机交互，这需要用户掌握一定的代码技能知识。后来图形用户界面（GUI）出现了。使用图形元素如窗口、按钮、菜单等，让用户更加方便直观地操作计算机，不需要记忆和输入特定的命令。随着人机交互技术发展，结合自然语言处理技术，可以通过手势识别、语音识别等方式，让用户更加自然的与计算机交互。
