ChatGPT 是由美国 OpenAI 开发的一种人工智能聊天机器人。
以下是关于 ChatGPT 的一些详细信息:
– 名字含义:chat(聊天)+gpt(生成预训练转换器)。
– 定义:基于 GPT 技术的自然语言生成模型,能理解人类语言并生成贴近人类逻辑的回答,是一个能帮用户解决问题、陪用户聊天的超级助手。
– 技术背景:基于生成式预训练转换器的核心架构,通过大量数据训练,使其具备语言理解和生成能力。它使用了 Transformer 架构,能快速理解用户输入并生成精准回答。
– 发展历程:
– GPT-1:完成简单任务的基础模型。
– GPT-2:开始能生成更完整的句子和段落。
– GPT-3:大幅提升能力,拥有 1750 亿个参数。
– GPT-4:目前最新版本,性能更强,能理解图片和语音,输入形式不限于文本,支持长文本输入,单词量扩展了 8 倍。它完成并通过了前代 ChatGPT 3.5 没能过关的四大会计行业执业资格考试,平均得分 85.1。
– 功能:
– 写作与内容生成:生成流畅文章、故事、学术内容、创意文案,优化语法等。
– 语言服务:准确流畅翻译,快速提炼文本摘要,分析文本情绪等。
– 编程与专业测试:生成各种编程语言的代码,帮助查找并修复代码问题,可通过多种专业级考试。
– 智能对话与交互:模拟真实人类对话,代替人工客服高效处理问题,作为教育助手解答学术问题、提供学习建议等。
– 原理:是预先训练过的专为对话和生成文本而设计的模型,并使用 Transformer 架构。Generative Pretrained Transformer(GPT)是以训练数据预训练语言模型的技术,通过对大量历史文本数据进行预训练,学习语言和语法特征,从而在生成文本任务中取得出色效果。Transformer 架构采用注意力机制,可解决序列数据中的长依赖性问题,能并行处理整个输入序列,加速训练和推理过程。
– 预训练:使用大量的预先数据训练一个模型,使其能够从数据中学到基础知识和模式,并将这些知识用于更加特定的任务。
– 与其他 AI 的最大区别:是一种基于 Transformer 架构的生成式预训练模型,在没有任何特定任务目标的情况下预先学习整个语言模型,然后在特定任务上调整模型参数,具有更高的语言理解能力、更好的语言生成能力和更高的适应性。
– 影响思考逻辑的因素:受训练数据(若存在错误或偏差可能影响逻辑思考)、语境信息(不足或有误也可能影响)、算法本身局限(基于机器学习算法存在一定局限性)的影响。
– 不同版本对比:
– ChatGPT 免费版:提供基本对话功能,满足简单查询和交流需求。
– ChatGPT Plus:付费版本,响应速度更快,高峰时段可优先访问,能提前体验新功能,提供更多交互选项和更强大的语言处理能力。
– GPT-4 Turbo:GPT-4 的升级版,性能进一步提升,语言理解和生成更准确自然,逻辑推理能力更强,定价相对较低,降低使用成本。
– 特点:
– 具有同类产品的一些特性,如能在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。
– 能流畅与用户对话,甚至能写诗、撰文、编码。
– 采用注重道德水平的训练方式,对不怀好意的提问和请求“说不”。
– 记忆功能允许它记住与用户的对话历史和相关信息,用户可设置记忆范围和时长,也可随时删除或重置记忆。
– 朗读功能支持 37 种不同的语言,会自动检测所阅读的语言。
– 应用领域:在金融行业的不少细分领域有所应用,如对公告和研报等数据结构化处理提高生产效率、对海量资讯监测和筛选发掘投资信息、训练智能客服更精准有效地解决客户提问等。未来可能在医疗领域提供健康建议和辅助诊断,在教育领域成为学生的私人家教,在企业和客服方面提供全天候高效服务,在创意和娱乐领域为艺术创作、剧本编写提供灵感支持等。但目前仍需依赖使用者精心设计的提问来运作,产出内容存在不足。
– 训练和推理需要消耗大量算力,OpenAI 与微软耗费上万张英伟达 A100 芯片打造超算平台保障其运行,微软还在 Azure 的 60 多个数据中心部署了几十万张 GPU 用于推理。
– 自 2022 年 11 月 30 日发布以来受到广泛关注,2023 年 1 月末拥有 1 亿月活跃用户,成为当时增长速度最快的消费级应用,直到 2023 年 7 月该记录被 threads 打破。它炒热了 AIGC 概念,面世后也带来了一些争议与批评,如增加虚假信息风险、挤占人类岗位等。
此外,在国内使用 ChatGPT 可能存在一些限制,例如需要解决网络访问、账号注册等问题。
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