chatGPT下游应用和场景商业化广阔–20221205

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来源：网络（真伪自辨）
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发布能够以对话形式交互的模型OpenAI。

年 月 日，人工智ChatGPT 2022 11 30能实验室 推出了一款名为OpenAI的模型，该模型能够以对话形式ChatGPT交互。

对话模式使 能够回答后续ChatGPT问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。

就发展历程来看，根据 系列的一个模型进ChatGPT GPT-3.5行微调，两者均于微软 服务器上Azure AI训练。

相较而言原先 的训练集只有GPT-3文本，本次新推出的 新增了代码ChatGPT理解和生成的能力。

此外， 是ChatGPT年 月推出的 的兄弟模2022 1 InstructGPT型。

增加了人类对模型输出结InstructGPT果的演示，并且对结果进行了排序，在此基础上完成训练，可以比 更好的完GPT-3成人类指令。

人工智能实验室 于OpenAI年成立，由 现任 埃隆 马2015 Twitter CEO ·斯克和 现任 萨姆 奥特曼及OpenAI CEO ·其他投资者共同创立。

随着 的发ChatGPT布，马斯克在 上公开表示了对Twitter的认可，并且通过在 上展OpenAI Twitter示自己询问 怎么设计 时ChatGPT Twitter给出的回复，进一步扩大了对ChatGPT的关注度。

目前， 正处ChatGPT ChatGPT于免费适用阶段。

相较 主要有三点提升。

ChatGPT GPT 3.5（ ） 能够记住之前的对话，连1 ChatGPT续对话的感觉更加用户友好。

（ ）2 ChatGPT可以承认错误，并能够根据用户的提示对原答案进行修正。

（ ） 可以质3 ChatGPT疑不正确的前提。

刚发布后很多人GPT-3测试的体验并不好，主要是因为 经常创AI造虚假的内容，尽管这些内容话语通顺，但脱离实际。

例如， 面对类似 哥伦GPT-3 “布 年来到美国的情景 的问题，并不2015 ”能识别假设的逻辑错误，但 面对ChatGPT类似问题时，能够立刻意识到哥伦布并不属于这个时代，并向提问人发出质疑。

我们认为， 能够给用户更好的使用ChatGPT体现， 通过与用户交互的过程，ChatGPT能够不断修正补充样本，从而实现深度训练。

的能力提升得益于其训练方法。

ChatGPT大模型是指通过在模型中加入海量参数，使得模型在语料的覆盖范围、丰富度上以绝对绝对规模增长。

当下大模型的工作范式是 预训练 微调 。

首先在数据量庞大的“ – ”公开数据集上训练，然后将其迁移到目标场景中（比如跟人类对话），通过目标场景中的小数据集进行微调，使模型达到需要的性能。

因此，为提高新一代模型对人类提问的适配能力，要么需要改造任务，要么需要微调模型，总之是让模型和任务更加匹配，从而实现更好的效果。

ChatGPT新加入的训练方式被称为 从人类反馈中强“化学习 （” Reinforcement Learning from， ），即采取模型Human Feedback RLHF微调的形式。

我们认为，尽管微调/prompt等工作从本质上对模型改变并不大，但是有可能大幅提升模型的实际表现。

大模型作为 的基础，于 行业ChatGPT AI发展具有广阔前景。

大模型的优势在于机器对自然语言理解能力的不断提升，准确率也能不断取得突破。

从前大模型的提升重心更多放在了大模型（ ）本身和LLM上， 的迭代Prompt Engineering ChatGPT重点是任务导向训练、模型结果和大模型本身之间的闭环。

此外， 通过微ChatGPT调 不断优化其大模型，在识别、判/Prompt断和交互层面具有技术优势。

自 年2020推出 大模型 至今，全OpenAI NLP GPT3球范围内 大模型迎来大爆发，参与企业AI越来越多，参数级别越来越大，成为新一轮 竞赛的赛场。

目前，大模型吸引了谷AI歌、微软、英伟达、华为、智源研究院、百度、阿里、商汤、中科院自动化所等科技巨头和顶尖科研机构参与其中，各家大模型的参数量级也从千亿、万亿，迅速跃迁到了 万亿级别。

10产业链角度来看， 将利好多种人ChatGPT工智能下游运用场景。

（ ）编程机器人。

1作为一种对话式大型语言模型，ChatGPT最擅长的就是回答用户提出的问题，其中最关键的是 具备与编程相关的ChatGPT基础知识。

这就让 成为类似于ChatGPT的编程问答工具，只不过Stack Overflow回答问题的主体是 。

如 官网展AI OpenAI示，面对用户对于 的请求，debug ChatGPT会先和用户交互确认 过程中需要关debug注具体问题，从而给出正确的代码。

（ ）2艺术创作。

尽管 只是一个对话式ChatGPT的语言模型，本身不能生成多模态内容，但可以把它输出的结果作为一个中间变量输入其他模型，从而进一步拓展其功能。

例如，通过 和ChatGPT Stable Diffusion的结合使用，能够生成艺术性极强的画作。

其外， 还可以实现在线问诊、模ChatGPT仿莎士比亚风格写作、涉及游戏等功能，其搜索能力和实用性甚至超越搜索引擎谷歌。

然而，尽管在搜索中引用模型能够提升搜索的准确性和交互性，但其成本较为高昂，免费试用期过后，从性价比角度考虑， 在短时间内替代谷歌难度较ChatGPT大。

通过创建迭代反馈的闭环，有利ChatGPT于其商业策略的实现。

这次 以免ChatGPT费不限量的方式向公众开放，在使用过程中，用户可以提供反馈，而这些反馈是对最有价值的信息。

对于 发展来OpenAI AI说，工程的重要性实际上大于科学，创建一个迭代反馈的闭环至关重要。

很OpenAI注重商业应用， 已经拥有大量客户。

GPT-3这些客户跟 的反馈互动也是推动OpenAI进步的关键一环。

我们认为，尽管相比， 在模型表现方面形成突GPT-3 ChatGPT破，但目前可能仍需要进一步的调试和训练，从而达到商业使用的标准。

目OpenAI前采用免费使用的方式，能够以低成本的方式大量获得真实样本，同时扩大的影响力， 的商业潜力ChatGPT ChatGPT未来可期。

未来可能通过与 结合ChatGPT WebGPT的方式，进一步提升其搜索能力。

在MIT对 科学家的Technology Review OpenAI采访中，他们提到了后续有可能将和 的能力结合起来。

ChatGPT WebGPT可以设想， 可以对信ChatGPT+WebGPT息进行实时更新，并且对于事实真假的判断将更为准确。

我们认为， 具有ChatGPT强大的工程化、迭代反馈的能力，并且作为 能够跟人类目标统一。

然而，AI ChatGPT作为单一的模型本身具有局限性，未来通过与其他现有模型的有效结合，将有望产生协同效应。

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海通计算机团队郑宏达 杨林 洪琳 于成龙 杨蒙 杨昊翊/ / / / /

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