ChatGPT的崛起_GPT

近期，OpenAI發布了ChatGPT，是一個可以對話的方式進行交互的模型，因為它的智能化，得到了很多用戶的歡迎。ChatGPT也是OpenAI之前發布的InstructGPT的親戚，ChatGPT模型的訓練是使用RLHF也許ChatGPT的到來，也是OpenAI的GPT-4正式推出之前的序章。

一、什么是GPT?

GenerativePre-trainedTransformer(GPT)，是一種基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型。它用于問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話AI。

2018年，NLP的預訓練模型元年，GPT-1誕生，此時的GPT-1僅是一個語言理解工具而非對話式AI。2019年GPT-2采用更多的網絡參數與更大的數據集進行訓練，此時的GPT-2展現出普世且較強的能力，并在多個特定的語言建模任務上實現了彼時的最佳性能。隨后，GPT-3出現，作為一個無監督模型，幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務，例如面向問題的搜索、閱讀理解、語義推斷、機器翻譯、文章生成和自動問答等等。GPT-3的出現使人們看到了通用人工智能的希望。

Hunt Town聯創：幣安Bicasso產品竊取我們在BNB Chain黑客松上的創意:3月2日消息，針對幣安推出可將創意轉化為NFT的AI產品Bicasso，Web3構建者公會項目Hunt Town聯合創始人project7及其團隊成員ggoma發推文稱，我從來沒有想過幣安會復制我在BNB Chain黑客松上提供的服務。幣安竊取我們項目的故事，我們在曾在BNB Chain黑客松上獲得了第一名。

根據project7去年12月發布的推文，Hunt Town在2022年12月17日至19日舉行的BNB Chain Innovation Hackathon 中獲得了第一名。其還在同日的推文中表示，我在想一些新的東西可以與Dixel Club和Mint Club結合，但我認為將OpenAI應用到NFT工具中會非常有趣，所以我連夜制作的Chatcasso項目，只需輸入文字，AI就會生成一幅畫。這是一個可以繪制圖像、發布收藏甚至創建鑄幣界面的工具。此條推文附有其在該黑客松活動中的講解視頻。[2023/3/2 12:38:38]

ChatGPT的到來，也被視為文本生成器GPT-3的下一個迭代，為GPT-4到來拉開序幕。

Solana去中心化衍生品交易所01 Exchange已在主網發布:1月28日消息，基于Solana的去中心化衍生品交易所01 Exchange已經在主網正式上線。[2022/1/28 9:19:39]

ChatGPT是一種大型語言模型，通過大量在線信息進行訓練并創建其響應。注冊ChatGPT后，用戶可以要求人工智能系統回答一系列問題，這些問題包括開放性問題：例“生命的意義是什么？”加密貨幣值得投資“？”“什么是HackerMovement”等。

二、ChatGPT如何工作？

談到ChatGPT的算法模型，其前身InstructGPT仍值得關注。

創世資本宣布戰略投資ECOChain:近日，創世資本宣布戰略投資ECOChain（ECOC）。ECOChain是一個基于POS共識的全結構公有鏈系統，其底層技術以高安全性技術為支撐，在高TPS的基礎上兼顧了高區塊容量，并通過VM智能合約實現了跨鏈。ECOChain目前正在深入開發原子計算神諭系統以及POL定位系統，前者將于本月進入內測階段。[2020/7/25]

2022年初，OpenAI發布了InstructGPT。開發人員通過結合監督學習+人類反饋強化學習，提高GPT-3的輸出質量。在這種學習中，人類對模型的潛在輸出進行排序，強化學習算法則對產生類似于高級輸出材料的模型進行獎勵。

聲音 | AMCHAM主席：數字貨幣應受AML反洗錢機制管制:據報道，在全球區塊鏈委員會論壇上，韓國美國商會AMCHAM主席Jeffrey Jones稱，可以學習賭城拉斯維加斯當年立法規范賭業的經驗。韓國人喜歡投機炒幣，這點我們制止不了。他曾跟官員聊天，對方不認為加密貨幣是一種貨幣。但美國人覺得需要監管、建立干凈反洗錢的交易機制，就像監控貨幣交易以及收稅一樣。銀行機構是受AML反洗錢機制管制的，我們應該把同樣的機制用于數字貨幣。[2018/9/20]

訓練數據集以創建提示開始，其中一些提示是基于GPT-3用戶的輸入，比如“解釋什么是HackerMovement”或“給一個小學生解釋Hacker”。

開發人員將提示分為三個部分，并以不同的方式為每個部分創建響應：

1.人類作家會對第一組提示做出響應。開發人員微調了一個經過訓練的GPT-3，將它變成InstructGPT以生成每個提示的現有響應。

2.下一步是訓練一個模型，使其對更好的響應做出更高的獎勵。對于第二組提示，經過優化的模型會生成多個響應。人工評分者會對每個回復進行排名。在給出一個提示和兩個響應后，一個獎勵模型學會了為評分高的響應計算更高的獎勵，為評分低的回答計算更低的獎勵。

3.開發人員使用第三組提示和強化學習方法近端策略優化進一步微調了語言模型。給出提示后，語言模型會生成響應，而獎勵模型會給予相應獎勵。PPO使用獎勵來更新語言模型。

與其他AI聊天機器人不同，本著構建更加負責任的強人工智能原則，ChatGPT可以回答后續問題、承認錯誤、挑戰不正確的問題并拒絕不適當的請求。

三、ChatGPT等AIGC工具對內容生態的挑戰

不可置疑的是AIGC對很多領域產生了積極的影響。如，文本創作、音樂創作、游戲文本生成等。隨著AIGC工具的成熟，其甚至可自主編程、拼接生成新的協議。

但，此類工具向內容生態提出一個全新的問題即：如何應對AIGC的真實性。以ChatGPT為例：

1.在訓練的強化學習階段，對于問題，并沒有真相和問題標準答案的具體來源。

2.訓練模型更加謹慎，可能會拒絕回答。

3.監督訓練可能會誤導/偏向模型傾向于知道理想的答案，而不是模型生成一組隨機的響應并且只有人類評論者選擇好的/排名靠前的響應。

人工智能生成的答案有數千個，而這些答案通常需要具有專業知識的人詳細閱讀，才能確定答案實際上是錯誤的，這些錯誤信息很容易破壞以志愿者為基礎的高質量問答社區。

紙質新聞時代，每個事實都必須包含權威的一手或二手資料來源，但現在已經很少有出版物有事實核查員，這就把責任推給了記者和編輯。信息爆炸時代，以人為媒介傳播的虛假信息尚且讓審核機制“頭疼”，很難想象當人工智能開始傳播虛假信息，所帶來的挑戰。尤其是在這個輿論時常反轉的時代，只要一個消息聽起來合理，許多人就會認為這是正確的。

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