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第39章 关于ChatGPT的一些解读中
关于chatGpt
1、chatGpt：更智能的AI对话交互工具
chatGpt是由openAI公司于2022年11月发布的聊天机器人模型，可以通过对话形式实现交互，能够回答连续问题，承认错误，质疑不正确的前提，并拒绝不合理的需求。chatGpt的对话互动可以实现普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等，由于更类人的智能化表现，chatGpt推出后受到广泛关注，上线不到一周用户量突破100万。2023年1月，微软cEo表示计划将chatGpt等人工智能工具整合到所有产品中，并作为平台提供给其他企业使用。buzzfeed和亚马逊也在探索chatGpt应用场景。
Gpt引入新的模型训练方法，AI行业发展有望加速Gpt通过transformer为基础的预训练语言模型，此前已公布Gpt-1、Gpt-2、Gpt-3三个模型，chatGpt是对Gpt-3模型（又称为Gpt-3.5）微调后开发出来的对话机器人。chatGpt引入了RLhF（基于人类反馈的强化学习）方法，
方法分为三个步骤：1）有监督地调优：预训练的语言模型在少量已标注的数据上进行调优，以学习从给定的prompt列表生成输出的有监督的策略（SFt模型）；2）模拟人类偏好：标注者们对相对大量的SFt模型输出进行投票，创建一个由比较数据组成的新数据集，训练建立模型（Rm）；
3）近端策略优化（ppo）：使用Rm作为强化学习的优化目标，利用ppo算法微调SFt模型。我们认为，chatGpt的成功展示出AI大模型的应用潜力，新方法的引入有望加速NLp算法及AI行业发展。
3、巨头坚定投入，开启AI新浪潮2023年1月18日，微软宣布将于3月底前在全球裁员1万人，约占员工总数的5%；1月23日微软在其官方博客宣布，已与openAI扩大合作伙伴关系，微软将向openAI进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能领域的技术突破，此前微软已分别于2019年和2021年对openAI进行投资1月20日，谷歌母公司Alphabet宣布将裁员约1.2万人，占该公司员工总数的6%以上，同时谷歌cEo表示，公司将会进一步聚焦AI技术核心业务的研发投入。我们认为，微软、谷歌、亚马逊等全球巨头坚定投入AI，展现出AI应用广阔的发展前景，AI行业有望开启新发展浪潮。
chat-Gpt的成功，是在前期大量坚实的工作基础上实现的，不是横空出世的技术跨越。这些进步主要来自数学层面上的优化带来的结果匹配精准度提高，而并非算法真正为AI带来了创造性与完整的逻辑性，也不是能够从训练的数据中学习到新的知识。它在“解锁”（unlock）和挖掘Gpt3学到的海量数据中的知识和能力，但这些仅通过快速地In-context的方式较难获得。InstuctGpt找到了一种面向主观任务来挖掘Gpt3强大语言能力的方式。因此从这样的底层技术逻辑出发，我们能迅速找到中短期内适合chat-Gpt的产业化方向：一个真正全方位的智能内容生成助手。
chat-Gpt的成功证明了两点：1）单纯扩大模型参数并非唯一出路；2）让模型再造定期开放给大众测试并收集人类反馈数据更有利于模型迭代。之前两个阶段，人工智能的进展更多体现在基于规模的技术突破，如2015-2020年，用于模型训练的计算量增长了6个数量级，同时随着规模的增大，输出结果的质量亦迎来质变，在语言文字、书写、图像识别等领域皆表现出超越人类的水平。但在使用层面，由于所需要的算力巨大，往往需要特殊的GpU配置，同时训练过程相对封闭，大多数人并无法使用，因此技术无法被多数人触达。而人工智能的第三个阶段，随着更新的技术、更优的算法、更大的模型出现，算力的成本越来越低，使得模型训练与运行所需成本持续下降，而算法从封闭测试到开放测试、开源的逐渐普及，亦降低了使用门槛。由此人工智能无论在经济性与可获得性上都达到了支持普及的水平。
注:（免责申明）本文仅为个人笔记，内含个股仅仅是作为分析参考，不能作为投资决策的依据，不构成任何建议，据此入市风险自担。股市有风险，投资需谨慎！
知音难觅，也是人生常态，一曲众寡，尽管少有人懂，但是我自有我的风采
见者点赞，腰缠万贯！股运长虹，感谢诸君关注.点赞.评论.转发！
1、chatGpt：更智能的AI对话交互工具
chatGpt是由openAI公司于2022年11月发布的聊天机器人模型，可以通过对话形式实现交互，能够回答连续问题，承认错误，质疑不正确的前提，并拒绝不合理的需求。chatGpt的对话互动可以实现普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等，由于更类人的智能化表现，chatGpt推出后受到广泛关注，上线不到一周用户量突破100万。2023年1月，微软cEo表示计划将chatGpt等人工智能工具整合到所有产品中，并作为平台提供给其他企业使用。buzzfeed和亚马逊也在探索chatGpt应用场景。
Gpt引入新的模型训练方法，AI行业发展有望加速Gpt通过transformer为基础的预训练语言模型，此前已公布Gpt-1、Gpt-2、Gpt-3三个模型，chatGpt是对Gpt-3模型（又称为Gpt-3.5）微调后开发出来的对话机器人。chatGpt引入了RLhF（基于人类反馈的强化学习）方法，
方法分为三个步骤：1）有监督地调优：预训练的语言模型在少量已标注的数据上进行调优，以学习从给定的prompt列表生成输出的有监督的策略（SFt模型）；2）模拟人类偏好：标注者们对相对大量的SFt模型输出进行投票，创建一个由比较数据组成的新数据集，训练建立模型（Rm）；
3）近端策略优化（ppo）：使用Rm作为强化学习的优化目标，利用ppo算法微调SFt模型。我们认为，chatGpt的成功展示出AI大模型的应用潜力，新方法的引入有望加速NLp算法及AI行业发展。
3、巨头坚定投入，开启AI新浪潮2023年1月18日，微软宣布将于3月底前在全球裁员1万人，约占员工总数的5%；1月23日微软在其官方博客宣布，已与openAI扩大合作伙伴关系，微软将向openAI进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能领域的技术突破，此前微软已分别于2019年和2021年对openAI进行投资1月20日，谷歌母公司Alphabet宣布将裁员约1.2万人，占该公司员工总数的6%以上，同时谷歌cEo表示，公司将会进一步聚焦AI技术核心业务的研发投入。我们认为，微软、谷歌、亚马逊等全球巨头坚定投入AI，展现出AI应用广阔的发展前景，AI行业有望开启新发展浪潮。
chat-Gpt的成功，是在前期大量坚实的工作基础上实现的，不是横空出世的技术跨越。这些进步主要来自数学层面上的优化带来的结果匹配精准度提高，而并非算法真正为AI带来了创造性与完整的逻辑性，也不是能够从训练的数据中学习到新的知识。它在“解锁”（unlock）和挖掘Gpt3学到的海量数据中的知识和能力，但这些仅通过快速地In-context的方式较难获得。InstuctGpt找到了一种面向主观任务来挖掘Gpt3强大语言能力的方式。因此从这样的底层技术逻辑出发，我们能迅速找到中短期内适合chat-Gpt的产业化方向：一个真正全方位的智能内容生成助手。
chat-Gpt的成功证明了两点：1）单纯扩大模型参数并非唯一出路；2）让模型再造定期开放给大众测试并收集人类反馈数据更有利于模型迭代。之前两个阶段，人工智能的进展更多体现在基于规模的技术突破，如2015-2020年，用于模型训练的计算量增长了6个数量级，同时随着规模的增大，输出结果的质量亦迎来质变，在语言文字、书写、图像识别等领域皆表现出超越人类的水平。但在使用层面，由于所需要的算力巨大，往往需要特殊的GpU配置，同时训练过程相对封闭，大多数人并无法使用，因此技术无法被多数人触达。而人工智能的第三个阶段，随着更新的技术、更优的算法、更大的模型出现，算力的成本越来越低，使得模型训练与运行所需成本持续下降，而算法从封闭测试到开放测试、开源的逐渐普及，亦降低了使用门槛。由此人工智能无论在经济性与可获得性上都达到了支持普及的水平。
注:（免责申明）本文仅为个人笔记，内含个股仅仅是作为分析参考，不能作为投资决策的依据，不构成任何建议，据此入市风险自担。股市有风险，投资需谨慎！
知音难觅，也是人生常态，一曲众寡，尽管少有人懂，但是我自有我的风采
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