2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

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电商人来看――

1、适配平台风格：

Shopee、Lazada、Amazon、TikTok及通用版本

2、智能标题：

平台热词嵌入，效果可视化

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3、优质listing：

1分钟挖透，用户购买动机、商品卖点、使用场景

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ChatGPT爆火出圈，其强大的语言组织能力和流畅的交互体验，给人们带来了巨大的震撼。

从技术层面来看，ChatGPT并不是横空出世。相比于其他聊天机器人，其本质仍然是基于NLP技术和机器学习的人工智能对话模型，能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据上下文语义进行互动。核心技术并没有颠覆性创新，乐聊CHaT++同样在NLP技术、深度神经网络、机器学习等人工智能技术的基础上，实现了买家意图准确识别，在与买家的多轮对话中给出恰当的回复或解决方案，与依靠关键词触发机械回复的“智障”AI天差地别。

ChatGPT的优势在于它训练模型的数据足够大、比以往任何AI都更具有理解推理能力和内容创造性，更多人更能直观地感受到，智能AI已经发展得足够“像人”，已不是刻板印象中，听不懂人话、解决不了事情的“智障AI”。以ChatGPT为首的AIGC（AI Generated Content，即人工智能生成的内容）大模型正在席卷各行各业，跨境电商的增长革命蓄势待发。

作为变革性的生产力工具，它的赋能是难以估量的。跨境电商的哪些场景会被颠覆？GPT给出了4个方向：客服接待、本地化翻译、生成商品listing、营销活动。

谁能借GPT起飞？

成熟的AI客服智商在线，传统的AI客服宛如智障，理论上，接入GPT都会让他们更聪明更灵动。但是对于大多数连核心技术和产品力都不具备的所谓“AI客服”来说，难以借力飞升。技术和产品力是1，ChatGPT可以赋能从1-N，锦上添花，却不能从0-1，技术的缺失无法弥补，产品力的缺陷也无法靠GPT掩盖。

GPT作为AI电商客服的局限性

传统的AI客服基于规则，靠关键词触发机械应答，经常答非所问，有的甚至连回答都不敢，给出所谓的“推荐提示”。那直接让聪明的GPT充当AI客服？事实上它也胜任不了“电商客服”这个岗位，大模型的不稳定性在电商领域会暴露无疑。那在“智障“AI的基础上接入GPT，是否会获得一个更聪明的AI客服呢？答案是需要一个更聪明的产研团队，否则强行不动脑筋地接入GPT，会是灾难性的“走捷径”。卖家付费得到的将会是一个“响应时间长、没有经过专业培训、不听指挥“的员工。

响应时间长：GPT庞大的模型需要大量计算资源和时间进行推理，不能保证实时回复。模型效率如果无法有效优化，买家不会在原地等待响应。

准确率，不能满足电商需求：传统AI客服的数据在量级和质量上可能不足以支撑GPT的训练。电商场景的数据需要长期积累，深度数据在公开渠道也难以获得。没有高质量的规模性的特定数据训练，GPT就相当于没有经验且没有经过专业培训就上岗的菜鸟，无法对买家提出的具体问题给出准确的回答或解决方案。而电商领域的成熟AI机器人，已经积累了大量高质量的垂直数据，作为一个有经验有能力的“电商客服”，当然在各方面都更具有竞争力。

不受控，粗暴接入影响卖家利益：AIGC大模型超出预期的智能，也超出预期的不可控。它极有可能生成出无法预料的发散性内容或者一堆空话没有任何实际收益，反而扰乱正常的交易过程。简单粗暴地接入，买家体验和卖家利益将摇摇欲坠。下面就是一个灾难性的接入案例，当买家遇到问题去问“卖家”要售后解决方案，“客服助手”建议买家去找“卖家”或“客服”，眼前一亮，更加智障。

AI客服的真正使命

能准确、稳定、快速地完成工作，才是AI客服的真正使命，才能让卖家实实在在地获得收益和提升人效。作为历经市场考验的成熟AI智能机器人，乐聊CHaT++基于NLP、机器学习等人工智能技术，结合数千万东南亚电商语料库，能理解和学习电商场景的会话。7*24小时秒级响应，准确判断买家意图，智商在线地与买家进行沟通交流，促进成交、挽回弃单，还能根据上下文进行多轮互动。接待速度、量级、准确率远超东南亚真人客服团队，真正称得上“金牌客服”。订单增长和人效飙升，正是乐聊CHaT++ 200万+优质海外店铺为AI客服专家付费的关键原因。

AI客服专家，准确管理多轮对话

让具有“驯化”智慧的团队，打造更灵动的AI客服

让AI客服更灵动，不是一蹴而就的。在AI客服机器人中接入GPT服务，需要在特定的目标上对GPT进行针对性的“驯化”，生成更高理解能力的电商专属模型，以确保其在各种情况下的可靠性和准确性。乐聊的产研团队正在加速GPT在电商应用场景下的深度开发和落地，敬请期待！

目前乐聊内置的翻译功能已接入GPT。经过多轮对比实验，GPT的翻译结果更流畅更符合当地的语言习惯和文化背景，极少出现生硬、不连贯的情况。相比于其他翻译软件，GPT对电商领域术语和概念的翻译处理更是有“质”的区别，像“支持COD”翻译成“支持鳕鱼”的尴尬场景将成为历史。

另外一个好消息是，我们在GPT强大的内容生成能力上也实现了新的尝试，商品标题及优质listing一键即可“智”造。目前GPT电商运营神器已迭代到3.0版本，不到一分钟，就可以把用户的购买动机、商品卖点、使用场景等完全挖透。生成的内容不仅支持热词嵌入、禁用词规避、完美解决小语种问题，更可以适配不同平台的内容风格，大幅提升上架和维护商品内容的工作效率。

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每一次的颠覆性变革，都可能会爆发出十倍增长，在广大跨境卖家中，增效增收的竞赛已经打响。拥抱新变革只能获得入场券，会驾驭才有机会摘取胜利的果实。

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ChatGPT 能够自动生成类似于人类写作的文本，这一点非常引人注目，也令人意外。但它是如何实现的？为什么它能够如此出色地生成我们认为有意义的文本？我的目的是在这里概述ChatGPT内部的运行情况，并探讨它能够如此出色地产生有意义文本的原因。

首先需要解释的是，ChatGPT的基本目标是尝试产生一个“合理的延续”，无论它当前所拥有的文本是什么。这里的“合理”是指“在浏览了数十亿网页等人类书写的内容后，人们可能会写什么”。

那么假设我们有文本“AI的牛逼之处在于它能够...”，我们可以想象一下扫描数十亿页人类写作的文本（比如在网上和数字化的书籍中），找到所有这个文本的实例，然后看下一个单词出现的频率是多少。ChatGPT实际上是在类似地寻找在某种意义上“匹配”的内容，以生成一个排名列表，列出可能的后续单词和相应的“概率”。

ChatGPT写作时的一个显著特点是，它实际上只是一遍又一遍地问自己：“在当前文本的情况下，下一个词应该是什么？”然后每次添加一个单词。更准确地说，它添加的是一个“标记”，可能只是一个单词的一部分，这就是它有时可以“创造新词”的原因。

好的，在每一步中，ChatGPT都会得到一个带有概率的单词列表。但是它应该选择哪个单词来添加到正在撰写的文章（或其他文本）中呢？也许人们认为应该选择“排名最高”的单词（即被分配最高“概率”的单词）。但是这就是玄学开始的地方。因为某种原因（也许有一天我们会对此有科学式的理解），如果我们总是选择排名最高的单词，我们通常会得到一个非常“平淡”的文章，似乎从未“展现出任何创意”（有时甚至是逐字重复）。但是，如果有时（随机地）选择排名较低的单词，我们就会得到一个“更有趣”的文章。

这里有随机性，这意味着如果我们多次使用相同的问题提问，每次都可能得到不同的回答。同时，存在一个特定的所谓“temperature”参数，它决定了低排名单词被使用的频率。对于文章生成来说，实践中发现使用“temperature”为0.8最佳。（需要强调的是，这里没有运用任何“理论”；这只是经验上被发现的有效方法。）

在继续之前，我需要说明的是，出于阐述的目的，我通常不会使用ChatGPT中的完整系统，而是使用更简单的GPT-2系统。该系统有一个很好的特点，即其大小足够小，可以在标准台式计算机上运行。

例如，以下是获取上述概率表格的步骤。首先，我们需要检索底层的“语言模型”神经网络：

稍后，我们将会深入探讨这个神经网络，并讲解它是如何工作的。但现在，我们可以把这个“网络模型”视为黑匣子，应用到我们目前的文本中，并请求该模型认为应该跟随的前五个概率最高的单词：

这个步骤将结果转换为一个格式明确的“数据集”：

如果反复“应用模型”，每一步都添加具有最高概率的单词（在此代码中指定为模型的“决策”），则会发生以下情况：

如果继续下去会发生什么？在这种零“temperature”的情况下，输出很快就会变得混乱而重复。

如果不总是选择“顶部”单词，而是有时随机选择“非顶部”单词（其中“随机性”对应于 temperature=0.8），会发生什么呢？我们再次可以构建出文本：

每次执行时，会做出不同的随机选择，因此文本也会不同。以下是5个示例：

那么，如何计算下一个单词的概率？

好的，ChatGPT总是根据概率选择下一个单词。但是这些概率从哪里来呢？让我们从一个更简单的问题开始，考虑逐个字母（而不是单词）生成英语文本。如何确定每个字母的概率呢？

我们可以采取的最简单的方法就是从英文文本中随机取样，并计算不同字母的出现频率。例如，以下是在“猫”(Cat)维基百科文章中计算字母出现次数的结果：

这是狗(dog)维基百科文章中不同字母的出现次数：

结果是相似的，但并非完全相同（因为“o”在“dogs”文章中更常见，毕竟它出现在单词“dog”中）。不过，如果我们取样的英语文本足够大，最终我们可以期望得到相当一致的结果：

这是我们只是根据这些概率生成字母序列时得到的样本：

我们可以通过将空格模拟为字母添加进可选项中，从而将这些序列分为多个“单词”组成的序列：

我们可以通过让“单词长度”的分布与英语中的分布一致来更好地模拟“单词”的生成过程：

这里我们没有得到任何“实际单词”，但结果看起来稍微好了一点。但是，要进一步往下，我们需要做的不仅仅是随机选择每个字母。

例如，我们知道如果有一个“q”，下一个字母基本上必须是“u”。

这是字母本身的出现概率图示：

下面这张图展示了英语文本中一对字母（“2-grams”）的概率分布。图表的横轴为可能的第一个字母，纵轴为可能的第二个字母：

我们可以看到，例如，“q”列除了“u”行之外为空（概率为零）。好的，现在，我们不再一个字母一个字母地生成我们的“单词”，而是使用这些“2-gram”概率，一次生成两个字母来生成它们。以下是结果的一个样本 - 其中恰好包括一些真实存在的单词：

通过足够多的英文文本，我们不仅可以对单个字母或字母对（2-grams）的概率进行相当准确的估计，还可以对更长的字母序列进行估计。如果我们使用逐渐更长的n-gram概率生成“随机单词”，我们会发现它们逐渐变得“更真实”。

让我们现在假设 - 就像 ChatGPT 一样 - 我们处理的是整个单词，而不是单个字母。英语中大约有40,000个常用单词。通过查看大量的英语文本（例如几百万本书，总共几千亿个单词），我们可以估计每个单词的使用频率。利用这个估计，我们可以开始生成“句子”，其中每个单词都是独立随机选择的，其出现概率与在文本语料库中的出现概率相同。以下是我们得到的一个样本：

我们可以预料到，这样生成的句子毫无意义。那么我们应该如何改进呢？就像处理字母时一样，我们可以考虑不仅单个单词的概率，而是成对或更长的n-gram单词的概率。对于成对的情况，以下是5个例子，它们都以单词“cat”为起点：

这看起来稍微有点合理。如果我们使用足够长的n-gram，就有可能得到一个能够生成具有“正确整体文章概率”的单词序列，从而“得到一个ChatGPT”。但是问题在于，目前可用的英语文本量远远不足以推断出这些概率。在网络爬取的数百亿单词和数字化书籍中的数百亿单词中，对于40,000个常用单词，可能的2-grams数量就高达16亿，而3-grams的数量则达到60万亿。

因此，我们无法从现有的文本中估算出所有这些概率。即使是20个单词的“文章片段”，其可能性数量也已经超过了宇宙中的粒子数量，从某种意义上讲，这些可能性永远都不能全部写下来。

那么我们该怎么办呢？重要的想法是创建一个模型，使我们能够估计序列应该发生的概率，即使我们在我们查看的文本语料库中从未明确看到这些序列。而ChatGPT的核心正是一个被称为“大型语言模型”（LLM）的模型，它已经被构建成能够很好地估计这些概率的模型。

什么是模型？

假设你想知道（就像加利略在16世纪晚期那样）从比萨斜塔的每层落下的炮弹需要多长时间才能落到地面。那么，你可以在每种情况下进行测量并制作结果表。或者你可以做理论科学的本质：建立一个模型，给出一些计算答案的过程，而不是仅仅测量和记忆每种情况。

让我们想象我们有（有些理想化的）数据，了解炮弹从不同楼层掉落需要多长时间：

我们如何计算出从我们没有明确数据的楼层掉落所需的时间？在这种特定情况下，我们可以使用已知的物理定律来计算。但是假设我们只有数据，而不知道其背后的规律是什么。那么我们可以做出一个数学猜测，例如，也许我们应该使用一条直线作为模型：

我们可以选择不同的直线，但这条直线平均来看最接近我们所给的数据。从这条直线中，我们可以估计任何一层的落地时间。

我们如何知道在这里尝试使用一条直线呢？在某种程度上，我们并不确定。这只是数学上的一些简单东西，而且我们已经习惯了我们所测量的很多数据能够被数学上的简单事物很好地拟合。当然，我们也可以尝试使用数学上更复杂的东西，例如a + bx + cx^2，在这种情况下，我们可以得到更好的拟合效果：

事情有时会变得非常糟糕。就像在这里，我们尝试使用 a + b/x + c sin(x) 可以得到的最好结果：

永远不存在“model-less model”。您使用的任何模型都具有某些特定的基本结构，然后有一定数量的“旋钮可供调节”（即可以设置的参数）来拟合您的数据。在ChatGPT的情况下，使用了许多这样的“旋钮”――实际上有1750亿个。

值得注意的是，相比于3-grams的60万亿的组合可能性，ChatGPT 的这1750亿个参数，却已足够生成让我们惊讶的文本。

如何制作能完成人类任务的模型

我们上面给出的例子涉及到制作数值数据模型，这些数据基本上来自于简单的物理，是几个世纪以来我们已经知道的“简单数学”。但是对于ChatGPT，我们必须制作一种人类大脑产生的语言文本模型。对于这样的任务，我们还没有类似于“简单的数学”工具。那么，这个模型可能是什么样子的呢？

在讨论语言之前，我们先来谈谈另一个类似于人类任务：图像识别。作为一个简单的例子，我们考虑数字图像识别（这是一个经典的机器学习例子）。

首先，我们给每个数字收集一堆样本图像：

然后，为了找出我们输入的图像是否对应于特定的数字，我们可以使用样本图像进行像素逐个比较。但是作为人类，我们显然比像素逐个比较样本更擅长数字识别，因为即使数字是手写的，或者存在各种修改和扭曲，我们仍能够识别它们。

当我们上面为数值数据建立模型时，我们能够接收给定的数值x，然后为特定的a和b计算a+bx。那么，如果我们将这里每个像素的灰度值视为某个变量xi，是否有某个函数涉及所有这些变量，当我们对其进行求值时，可以告诉我们图像表示的是哪个数字？事实证明，可以构造这样的函数。但并不出人意料，它并不是特别简单。一个典型的例子可能涉及大约五十万次数学运算。

但最终结果是，如果我们将图像的像素值集合输入到此函数中，输出将是指定图像所代表的数字。稍后，我们将讨论如何构建这样的函数和神经网络的概念。但现在，让我们将该函数视为一个黑盒子，在其中输入手写数字图像（作为像素值数组），并输出它们所对应的数字：

但是这里真正发生了什么？假设我们逐渐模糊一个数字。一段时间内，我们的函数仍然可以“识别”它，例如这里被识别为“2”。但很快它就“失去了”，开始给出“错误”的结果：

但是，究竟发生了什么呢？假设我们逐渐模糊一个数字。在一段时间内，我们的函数仍然可以“识别”它，比如说是“2”。但很快，它就会“失效”，并开始给出“错误”的结果。

但是，我们为什么认为这是“错误”的结果呢？在这种情况下，我们知道我们通过模糊“2”来得到所有这些图像。但如果我们的目标是生成一个能够模拟人类识别图像能力的模型，那么真正需要问的问题是：如果向人类展示这些模糊的图像，而他们并不知道这些图像是如何产生的，那么人类会如何做出判断？

如果我们的函数得到的结果通常与人类的结果一致，那么我们就拥有了一个“好的模型”。而这个非常重要的科学事实是，对于像这样的图像识别任务，我们现在基本上知道如何构造这样的函数。

我们能否“数学证明”它们的有效性？嗯，不行。因为要做到这一点，我们必须拥有一个关于人类视觉感知的数学理论。我们拿“2”图像并改变几个像素。我们可能想象，即使只有几个像素“错位”，我们仍然应该认为这是一个“2”。但这该怎样才算合理呢？这是一个关于人类视觉感知的问题。是的，对于蜜蜂或章鱼，答案无疑会有所不同。

神经网络

那么，像图像识别这样的任务，我们的典型模型实际上是如何工作的呢？最流行且最成功的当前方法使用神经网络。神经网络的发明可以看作是大脑如何工作的简单理想化，而它们的形式与现在的使用方式非常接近。

人脑中大约有1000亿个神经元（神经细胞），每个神经元都能够每秒产生一千次的电脉冲。这些神经元以复杂的网络连接在一起，每个神经元都有树状的分支，使其能够向成千上万个其他神经元传递电信号。在粗略的近似中，任何给定神经元是否在某一时刻产生电脉冲取决于它从其他神经元接收到的脉冲，不同的连接会以不同的“权重”进行贡献。

当我们“看到图像”时，光子从图像中落在我们眼睛后面的（“光感受器”）细胞上，这些细胞会在神经细胞中产生电信号。这些神经细胞与其他神经细胞相连接，最终信号经过一系列神经元层次的传递。在这个过程中，我们“识别”图像，最终“形成思想”，认为我们“看到了一个2”（或许最终会像大声说“two”这样的动作）。

前一节中的“黑匣子”函数是这种神经网络的“数学化”版本。它恰好有11个层次（虽然只有4个“核心层”）：

这个神经网络并没有什么特别“理论推导”的地方；它只是在1998年作为一项工程构建而成，并被发现可以工作。（当然，这与我们可能会描述我们的大脑是通过生物进化的过程产生的并没有太大的不同。）

好的，但是这样的神经网络如何“识别事物”呢？关键是"吸引子"的概念。想象一下我们有手写的1和2的图像：

我们希望所有的1“被吸引到一个地方”，所有的2“被吸引到另一个地方”。换句话说，如果一幅图像在某种程度上“更接近1”而不是2，我们希望它最终进入“1的位置”，反之亦然。

一个直观的类比，假设我们有平面上的某些位置，用点表示（在现实中，它们可能是咖啡店的位置）。然后我们可以想象，从平面上的任何一个点开始，我们总是想到达最近的点（也就是去最近的咖啡店）。我们可以通过将平面划分为由理想化的分隔区域来表示这一点：

所以我们可以将这看作是实现了一种“识别任务”，我们不是像识别给定图像最像哪个数字那样做某些事情，而是直接看哪个点最接近。

那么如何使神经网络“执行识别任务”呢？让我们考虑这个非常简单的情况：

我们的目标是将与位置 {x,y} 相对应的“输入”识别为最接近的三个点之一。或者换句话说，我们希望神经网络计算关于 {x,y} 的函数，如下所示：

那么我们如何用神经网络实现这个任务呢？神经网络是由一系列理想化的“神经元”连接而成的，通常排列在层中。一个简单的例子是：

每个“神经元”实际上是建立在简单的数值函数上的。而要“使用”网络，我们只需在顶部输入数字（如我们的坐标 x 和 y），然后让每层神经元“评估其函数”，并将结果向前传递到网络的底部，最终产生最终结果：

在传统的（受生物学启发）设置中，每个神经元实际上都有来自前一层神经元的某些“传入连接”，每个连接都被分配一个特定的“权重”（可以是正数或负数）。一个给定神经元的值是由“前一个神经元”的值乘以它们对应的权重然后相加并加上一个常数，最后应用一个“阈值”（或“激活”）函数来确定的。在数学上，如果一个神经元有输入x = {x1，x2 ...}，那么我们计算f[w.x+b]，其中权重w和常数b通常对于网络中的每个神经元选择不同；函数f通常是相同的。

计算 w.x + b 就是矩阵乘法和加法的问题。激活函数 f 引入了非线性，从而产生非平凡的行为。常见的激活函数有很多种，这里我们将使用 Ramp（或 ReLU）函数。

我们想要神经网络执行每个任务（或等价地，评估每个总体函数）时，我们将有不同的权重选择。（正如我们稍后将讨论的那样，这些权重通常是通过使用机器学习从我们想要的输出示例来训练神经网络确定的。）

最终，每个神经网络都对应于某个总体数学函数，尽管它可能很混乱。对于上面的示例，它将是：

ChatGPT的神经网络也仅仅对应着这样一个数学函数，但是实际上有数十亿个项式。

但是让我们回到单个神经元。以下是具有两个输入（表示坐标x和y）的神经元在各种权重和常量选择（以及Ramp作为激活函数）下可以计算的函数示例：

那么上面那个函数的表现如何呢？好吧，它是这样的：

这不是完全“正确”的，但它接近我们上面展示的“最近点”函数。

让我们看看其他一些神经网络会发生什么。在每种情况下，正如我们稍后将解释的那样，我们使用机器学习来找到最佳的权重选择。然后在这里展示神经网络使用这些权重计算出的结果：

较大的神经网络通常能更好地逼近我们的目标函数。如果要判断的目标在每个"吸引子"盆地的中心附近，我们通常可以获得我们想要的答案。但在边界处，神经网络“难以作出决策”，情况可能会更加混乱。

对于这种简单的数学式“识别任务”，正确答案是明确的。但在识别手写数字的问题上，情况并不那么明确。如果有人将“2”写得像“7”等等，怎么办呢？尽管如此，我们可以询问神经网络如何区分数字，这可以提供一些线索：

我们能“数学地”说明网络是如何进行区分的吗？实际上不行。它只是“按照神经网络的方式进行操作”。但事实证明，这通常与我们人类所做出的区分相当吻合。

让我们看一个更复杂的例子。假设我们有猫和狗的图像，并有一个被训练用于区分它们的神经网络。以下是它在一些示例上的表现：

现在，“正确答案”更加不明确了。那么，如果一只狗穿着猫装呢？等等。无论输入什么，神经网络都会生成一个答案。而且，事实证明，它以一种相当一致的方式生成答案，与人类可能做出的相符。正如我之前所说，这不是我们可以从第一原理中推导出来的事实。这只是在某些领域经验上被证明是正确的关键原因。但这也是神经网络有用的一个关键原因：它们以某种方式捕捉了“人类式”的做事方式。

以猫和狗的识别为例，现在“正确答案”更加不明确了。比如，一只穿着猫装的狗，该怎么识别呢？无论输入什么，神经网络都会生成一个答案。而且，事实证明，它以一种相当一致的方式生成答案，与人类可能做出的相符。正如我之前所说，这不是我们可以从第一原理中推导出来的事实。这只是在某些领域经验上被证明是正确的关键原因。但这也是神经网络有用的一个关键原因：它们以某种方式捕捉了“人类式”的做事方式。

假设你看到了一张猫的图片，你会问自己“为什么这是一只猫？”你可能会说：“我看到了它尖耳朵等特征。”但很难解释你