chatgpt是通过什么完成的 Chat GPT 是什么
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
chatgpt怎么下载,chatgpt国内能用吗,chatgpt怎么用,chatgpt原理ChatGPT 热潮已经持续月余，目前热度依然不减。根据最新的消息，ChatGPT 的升级版 GPT-4 也已蓄势待发。回首 ChatGPT 的这波热潮，ChatGPT 是什么（定义、能力）、从哪来（如何发展）、去往哪（给行业带来哪些影响）。本文围绕这三点，力求将这几个问题阐述清楚。最后也带来这波热潮的相关思考，与大家分享。
01ChatGPT从哪来？
ChatGPT 是人工智能研究机构 【【微信】】 在 2022 年 11 月 30 日发布的聊天机器人程序，是一个能够进行连续对话、综合上下文内容进行交流的自然语言处理（NLP）模型。同时能够进行信息检索、写作辅助、问题解答、代码生成等多项工作。
ChatGPT 的全称是 Chat Generati【【微信】】rmer。是一种可以用于聊天的生成式预训练 Transformer。这里的 Transformer 是目前大模型中的基础结构。可以理解为 ChatGPT 是一个用于聊天的预训练语言大模型。
1.1 ChatGPT的能力之信息检索
ChatGPT 可以做信息检索，比如，你可以问她是否了解中国移动云能力中心，他会介绍中国移动云能力中心的主要业务内容；你可以问她 2018 年世界杯的世界杯冠军是哪个国家。
1.2 ChatGPT的能力之推理（Excel为例）
ChatGPT 具有超越以往的对话机器人的表现，除了传统的信息检索能力之外，也因为她还具备一定的推理能力。我们以常见的 Excel 处理为例。
首先可以让它生成一个虚拟的信息表格：包含姓名、年龄、出生日期、毕业学校、工作地点。
我要求她写一个Excel 函数来查找出出生日期在 1996 年之前的人的工作地点。
她会直接告诉你 Excel 函数的写法和适用的情境。而且对函数中的内容进行解释。Office 系列软件也支持 VBA 语言编程。这里你可以进一步要求她，用 VBA 语言来编写上面这个函数。
同时可以看到，函数是对每一部分都加入了中文注释，便于理解、后续修改。
要求她写一个匹配中国手机号码格式的 【【微信】】 正则化表达式：
她不仅能够给出中国手机号码的匹配，而且还考虑到了如果需要匹配其他国家的电话号码，需要修改哪些内容。
ChatGPT 还有一个功能是进行写作辅助，比如你让她写一部分关于结构化研究相关工作介绍
她可以把 NLP 中几个主流的研究方向都列举出来。
ChatGPT从哪来？
2.1 ChatGPT如何诞生
促成 ChatGPT 诞生的因素有很多。这里笔者挑选其中认为最重要的两个因素：一个机构：【【微信】】 和一个人：【【淘密令】】r。
2018 年，【【微信】】 研发的 Five 人工智能选手，在 Dota2 游戏中战胜人类选手。同年，【【微信】】 发布了 GPT-1。2019 年，微软向 【【微信】】 投资 10 亿美元，获得 【【微信】】 技术的商业化授权。2020 年 【【微信】】 发布 【【微信】】 API，通过对外提供 AI 能力开始进行商业化运作。2022 年 11 月 30 日，【【微信】】 发布 ChatGPT，1 月中旬微软向 【【微信】】 追加 100 亿美元投资，2 月 8 日发布集成了 ChatGPT 的 new Bing 新一代搜索引擎。
【【淘密令】】r：
Ilya 是 【【微信】】 的联合创始人和首席科学家。正是在他的领导下，【【微信】】 在开发尖端技术和推动人工智能领域的发展方面取得了重大进展。Ilya 早年师从深度学习泰斗 Geoffery Hinton。2011 年就跟导师合作构想通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）。2012 年作为共同作者发表了深度学习领域的开创性工作 AlexNet。
2.2 ChatGPT进化史
ChatGPT 是由 GPT-1 逐步发展而来。GPT 系列模型的参数量越来越大，以数量级增长，规模由 GPT-1 的 1.17 亿参数，GPT-2 的 15 亿参数，逐步发展到 GPT-3 的 1750 亿参数。而 ChatGPT 可以视为 GPT-3.5。GPT 系列模型属于生成式预训练大模型，其技术范式不同于另一种较为流行的 BERT 语言模型。BERT 语言模型采用的是“预训练+微调”的技术范式。
2.3 ChatGPT核心技术
ChatGPT 涉及几项关键技术：
超大规模预训练模型
Scaling law：大模型研究人员发现，模型能力随着模型参数的对数级增长而增强，只有足够大（大于600 亿参数）的模型才能涌现推理能力。
Prompt/Instruction learning
各种自然语言任务在 ChatGPT 中统一为 Prompt 的形式；通过 Instruction learning 等方式提高模型零样本任务处理能力。
思维链（Chain of Though）
研究发现，通过使用代码数据进行训练，语言模型出现了推理能力。这可能是因为代码实现一般都带有逻辑性（包括代码注释）。模型学到了代码的逻辑处理问题的能力。
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）
2.4 ChatGPT训练过程
3月15日 #GPT4做一个网站只要十秒# 登上热搜 ChatGPT热度还未散去 ChatGPT开发商OpenAI 发布了更强大的GPT-4 堪称“王炸”产品！ 当地时间周二（3月14日），人工智能研究公司OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本――GPT-4。 △来源：OpenAI官网 在官方演示中，GPT-4几乎只花了十来秒的时间，识别了手绘网站图片，并根据要求实时生成了网页代码制作出了几乎与手绘版一样的网站。 △图片来源：视频截图 除了普通图片，GPT-4还能处理更复杂的图像信息，包括表格、考试题目截图、论文截图、漫画等，例如根据专业论文直接给出论文摘要和要点。 此外，该公司还表示，GPT-4在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。OpenAI还称，GPT-4参加了多种基准考试测试，包括美国律师资格考试Uniform Bar Exam、法学院入学考试LSAT、“美国高考”SAT数学部分和证据性阅读与写作部分的考试，在这些测试中，它的得分高于88%的应试者。 OpenAI表示，在内部评估中，GPT-4产生正确回应的可能性要比GPT-3.5高出40%。而且GPT-4是多模态的，同时支持文本和图像输入功能。OpenAI称，GPT-4比以前的版本“更大”，这意味着其已经在更多的数据上进行了训练，并且在模型文件中有更多的权重，这使得它的运行成本更高。 据OpenAI介绍，在某些情况下，GPT-4比之前的GPT-3.5版本有了巨大改进，新模型将产生更少的错误答案，更少地偏离谈话轨道，更少地谈论禁忌话题，甚至在许多标准化测试中比人类表现得更好。 例如，GPT-4在模拟律师资格考试的成绩在考生中排名前10%左右，在SAT阅读考试中排名前7%左右，在SAT数学考试中排名前11%左右。 OpenAI表示，已经与多家公司合作，要将GPT-4结合到他们的产品中，包括语言学习工具软件多邻国（Duolingo）、移动支付公司Stripe和可汗学院（Khan Academy）。 GPT-4模型也将以API的形式，提供给付费版ChatGPT Plus的订阅用户。开发者可以注册，用它打造应用。微软此后表示，新款的必应（Bing）搜索引擎将运行于GPT-4系统之上。 OpenAI表示，虽然两个版本在日常对话中看起来很相似，但当任务复杂到一定程度时，差异就表现出来了，GPT-4更可靠、更有创造力，能够处理更微妙的指令。“在我们的内部评估中，它产生正确回应的可能性比GPT-3.5高40%。” 此外，GPT-4还有了一个质的飞跃――可以开始处理图像。经常使用ChatGPT的人肯定知道，它只能处理文本，但GPT-4开始接受图像作为输入介质。 据Open AI演示，用户提问：解释下图的笑点是什么，并对图片中的每部分进行描述。GPT-4的回答如下图所示： 输入如下图片并询问“这张图片有什么不寻常之处”，GPT-4可作出回答“这张照片的不同寻常之处在于，一名男子正在行驶中的出租车车顶上，使用熨衣板熨烫衣服。” 据封面新闻，与早期的GPT模型一样，GPT-4仍然存在一定的局限性。 OpenAI称，它并不完全可靠，可能会出现推理错误，“GPT-4缺乏对绝大多数数据切断后（2021年9月）发生的事件的了解，并且无法从中吸取经验教训……它有时会出现简单的推理错误，它会轻信用户明显的虚假陈述，有时它会像人类一样在难题上失败，例如在它生成的代码中引入安全漏洞。” 基于此，OpenAI提醒，用户在使用语言模型时应格外小心，最好辅助以人工审查、附加上下文、或完全避免在高风险情况下使用它。 由于仅限于Plus订阅用户使用，当晚，大批新订用户涌入，以至于OpenAI的付款系统被挤爆了。 OpenAI透露，摩根士丹利正在使用GPT-4来组织数据，而电子支付公司Stripe正在测试GPT-4是否有助于打击欺诈。其他客户还包括语言学习公司Duolingo、Khan Academy和冰岛政府。 据不完全统计，截至今年3月初，A股已有近20家上市公司宣布相关业务已经接入类似ChatGPT技术，或正在研究相关技术与数字人结合的应用场景。国盛证券在研报中表示，以GPT系列为代表的大型语言模型(LLM)能教会机器以统计方式理解自然语言，完成此前人类进行的内容读取和理解。随着多模态带来的模型全面化，人工智能将向着拥有人类解释能力这一目标更进一步。 来源：东方网综合OpenAI官网、第一财经、封面新闻、澎湃新闻、界面新闻、科创板日报 视频：孔文龙 编辑：等等、卞英豪 审稿：钱程灿
