顶流聊天机器人ChatGPT，为什么火了？（深度）

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　　ChatGPT，开启AI新纪元。pdf
　　ChatGPT是一种聊天机器人软件：全名为ChatGenerativePreTrainedTransformer，是OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人，该软件使用方便快捷，只需向ChatGPT提出需求，即可实现文章创作、代码创作、回答问题等功能。
　　ChatGPT功能强大：ChatGPT目前仍以文字方式互动，而除了通过人类语言交互外，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。
　　如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本，在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。此外，ChatGPT有望一定程度上替代搜索引擎。
　　2022年12月4日，上线仅5天，OpenAI估计ChatGPT已经拥有超过100万用户。此外，根据《纽约时代》报道，GPT的下一个版本GPT4有望于2023年某个时候推出。
　　本篇报告内容简单概括为以下三点：
　　ChatGPT，人工智能的旷世巨作。
　　ChatGPT促使AIGC快速商业化发展。
　　AIGC蓬勃发展，相关厂商有望受益。
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　　ChatGPT真格基金分享。pdf
　　ChatGPT提升的核心点：
　　敢于质疑不正确的前提；
　　主动承认错误和无法回答的问题；
　　大幅提升了对用户意图的理解；
　　大幅提升了结果的准确性。
　　提升的原因在于加入了基于人类的反馈系统。
　　ChatGPT：每走一步都观察人类反馈，朝着人类期望的方向进发。
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　　聊天机器人顶流ChatGPT，开启自然语言处理领域新章。pdf
　　ChatGPT的优势与缺陷：
　　优势是ChatGPT不需要任何额外的训练就能在多种不同的领域中应用并快速输出高质量的文本，相较于以前的模型已具备较强的自然语言处理能力。
　　但目前ChatGPT在精准性、真实性、重复率和依赖性等问题尚待改善：
　　第一、由于技术实现的问题，ChatGPT会不可避免地写出一些似是而非、或者荒谬的答案，这将导致植入虚假数据和误导用户的风险。ChatGPT依然没有完全克服大型语言模型（LLM）的这一常见缺点；
　　第二、在较长的会话中，由于训练数据的偏差和过度修正，ChatGPT会过度强调某些短语或者句子，导致重复性高的问题；
　　第三、ChatGPT的强大能力依赖语料库、数据量的抓取和复杂的训练过程。ChatGPT模型依赖于大规模离线语料进行训练，往往不能充分接受并采用在线提供的即时信息，难以理解对话中提及的因果关系，也无法基于已有信息进行推测，这距离人类举一反三的能力相差较远。
　　ChatGPT的能力目前几乎可以涵盖各个自然语言交互领域，例如聊天机器人、对话系统、智能客服、信息检索、主题建模、文本生成和总结、NLP作为服务的翻译、转录、总结等等，未来应用领域将面向蓝海。
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　　2023ChatGPT：又一个“人形机器人”主题。pdf
　　GPT系列产品升级情况：
　　GPT1（2018。6）
　　无监督学习，从而对高质量标注数据的要求比较低，有比较强的泛化能力（在没有见过数据的zeroshot中表现更稳定）。
　　GPT2（2019。2）
　　多任务学习，验证了通过海量数据和大量参数训练出来的词向量模型有泛化使用而不需要额外的训练。
　　GPT3（2020。5）
　　海量参数，从而在不使用样本（Zeroshot）、使用1条样本（Zeroshot）或使用极少量的样本（Fewshot）完成下游NLP任务，且除了传统的NLP任务外，还可以完成数学加法、代码编写等任务。
　　ChatGPT（2022。11）
　　使用RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习）技术，为会话而生，可以进行连续对话。
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　　2023从CHATGPT到生成式AI（GenerativeAI）：人工智能新范式，重新定义生产力。pdf
　　继2019年向OpenAI注资10亿美元之后，微软与OpenAI的合作进入第三阶段。据媒体报道，微软还计划将ChatGPT整合进旗下搜索引擎必应（Bing），提高必应在搜索引擎市场的市占率；同时ChatGPT功能引入Office，用于部分文本的生成和问答。
　　1、Al：从判别决策到创造生成
　　2、生成式Al：范式升级，应用多元
　　3、生成式Al应用：内容制作，从辅助人到“替代”人
　　4、生成式Al应用：多行业垂直应用
　　5、海内外发展：多家科技巨头、初创公司积极布局
　　6、综合应用：游戏行业的案例
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　　AI行业系列点评：ChatGPTAIGC九问九答。pdf
　　Q1：大规模预训练模型（大模型）与小模型的核心区别？相比小模型，大模型有什么优势？
　　Q2：因此大规模预训练思路对AI应用落地有什么帮助？
　　Q3：GPT3等大模型和Transformer的关联？
　　Q4：那Transformer对于CV机器视觉可以有类似NLP的提升吗？
　　Q5：为何GPT3在2020年就推出了，而资本市场近期才开始对大模型高关注？
　　Q6：为何也有人认为GPT等大模型并未对NLP做出颠覆式创新？
　　Q7：国内Transformer大模型做的怎样？如何看待中美技术差距。
　　Q8：怎样的公司有机会参与大模型底层技术研发？
　　Q9：如果底层算法进入壁垒很高，目前看只有互联网巨头领先，那么上市公司中有哪些机会呢？
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　　AIGC与ChatGPT，为什么火了？。pdf
　　AIGC为什么这么火？
　　（1）AIGC背后的关键技术NLP得到突破。
　　（2）机器能够“听懂”，具备一定的认知能力。
　　（3）AI有望从ANI走向AGI
　　从1956年达特茅斯会议提出人工智能至今70余年，AI正在从弱人工智能（ANI）走向强人工智能（AGI）。
　　AIGC表明机器不仅能“看懂”，也将能“听懂”。
　　人工智能发展分为计算智能、感知智能、认知智能三个层次，目前正处于提升感知智能能力的阶段；
　　在感知智能阶段，其核心技术包括计算机视觉（使机器能够“看懂”），上一轮AI发展热潮源于计算机视觉技术突破使机器具备“看得懂”能力；
　　语音识别能力使机器能够“听得见”。
　　而AI绘画、ChatGPT的表现反映出自然语言处理技术正在突破，机器或将具备“听得懂”的能力。
　　完整专题，点击查看让一亿人上头的ChatGPT来了，你的饭碗还端得住吗？
　　图片来源：全景视觉
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