中国版ChatGPT快来了吗新闻频道

近日,美国人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT火爆全网。它能通过学习和理解人类语言进行自然语言对话,跟人类聊天时遇到敏感问题会“打太极”,还能替打工人生成颇具幽默感的辞职信……

可以说,ChatGPT打开了自然语言处理技术商业化落地且成为消费端爆款的大门,具有划时代的意义。中国目前还没有可媲美的类似应用,会在本轮AI竞争中因慢一步而落于人后吗?不必过虑!

AI发展的三大要素是数据、算法、算力,中国在这三方面都有良好基础。

AI的进步迭代需大量数据进行学习训练,ChatGPT也不例外。ChatGPT的训练使用了约45TB数据,其中包含多达近1万亿个单词的文本内容。从大数据资源看,中国拥有全世界最大规模的网民数量,有丰富的应用场景,在数据积累方面优势明显。

在算法方面,ChatGPT的技术底座是大型语言模型。GPT属于自然语言处理NLP的范畴,本质上仍是以深度学习为代表的人工智能技术长期发展和积累的结果,并未出现算法的革命性突破,发布于2020年的GPT-3是有1750亿个参数的大模型,ChatGPT正是基于它的改进版本创建的。国内也有NLP领域的大模型,并有智能客服、作诗机等实际应用。虽然目前全球还没有能跟ChatGPT惊艳表现相抗衡的大模型,但是业界共识是差距在两年左右。两年的差距并非鸿沟,有赶超可能。

AI的训练和使用需要强大的算力,算力的基础是芯片,有人担心中国在这方面会吃亏。实际上,芯片水平并不等同于算力水平,算力还需要广阔的应用场景支撑,需要具备对千万个芯片进行规模化调度运行的能力。《2021—2022全球计算力指数评估报告》显示,美国计算力指数得分为77分,中国为70分,分列世界前两位,中国算力水平与美国处于同一等级,差距并不大。

对于中国企业来说,ChatGPT的优点值得学习,它的不足也正是我们参与竞争的机遇。

学习它提高AI智商的新路径。ChatGPT的聪明表现,源自让AI从人类反馈中进行强化学习。在训练过程中,人类训练者扮演着用户和助手的角色,这比过去AI大模型的“深度学习+人工标注”模式省时省力、效果更好。

在它表现欠佳的中文领域错位竞争。ChatGPT的英文水平明显高于中文水平,这是它在训练阶段被“喂”了更多英文素材的必然结果,也可以成为中国版ChatGPT应用的竞争切入点。

中国版ChatGPT并不遥远,已有百度等多家公司宣布将进入此赛道。面对ChatGPT这个新晋AI网红,我们应清醒分析其优势和不足,学优补劣。

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1.ChatGPT价格里掩盖的算力分布秘密新程序员ChatGPT 是一个复杂的自然语言处理平台,利用先进的机器学习算法来分析和创建类似人类的文本或说话方式。它的功能非常广泛,包括文本推演、文本分类和语言翻译等。针对这类模型,合理的定价方式会是一个有意思的问题。 对此,OpenAI 给出的答案非常新颖,其 ChatGPT 平台并没有按调用次数定价,而是对数据处理进行定价,这让https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/136265725
2.CHATGPT和算力有什么关系算力对于CHATGPT的训练、模型规模和推理速度都有一定的影响。较大的算力可以提供更快、更高质量的训练http://www.hlwwhy.com/ask/6709750.html
3.从ChatGPT爆火看人工智能大势开放注册两个月用户数破亿,ChatGPT火爆的背后是人工智能算法、算力和数据的再一次融合升级。现象级的ChatGPT带动人工智能第三次浪潮的再次飞跃和各国、各企业的AI竞赛。在人工智能领域,全球目前尚未形成绝对主导的技术依赖和产业生态,我国的新型举国体制如能发挥更大的作用,将给AI的发展提供极为有力的支持。中国人工https://www.cnii.com.cn/gxxww/zgdxy/ztjj/202304/t20230420_464182.html
4.毕文轩:生成式人工智能的风险规制困境及其化解:以ChatGPT的规制为摘要:以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术产生,在极大地提升人们工作效率的同时,也在相关领域带来了诸多法律风险。这种风险具体表现为:数据使用风险、生成内容滥用风险、算法滥用风险以及其他风险。目前我国虽然已经初步具备了有关人工智能的基本治理框架,但相关的理论以及实践仍在治理主体、治理规范设置、治理手段以及治理http://fzzfyjy.cupl.edu.cn/info/1035/15616.htm
5.一.ChatGPT只有有限的技术壁垒机器学习的核心算法是都是公开的算力是有后发优势的 每一年计算机的算力都在大量提升 只要晚几年甚至几个月就可以靠更强大的算力弥补很多东西 比如语音识别领域 小度 天猫精灵 小爱 Siri Alexa之间的差别都非常小 不能说小米和苹果在科技上已经拉平了 而是语音识别的难度已经很低了 二. ChatGPT只是一个处理自然语言的NLP模型 不可以进行预测 也https://xueqiu.com/3976999949/242252671
6.ChatGPT大模型训练数据集深度分析2024众所周知,算法、数据、算力是大模型时代的四方面重要因素。根据OpenAI 前期论文[16]和博客1介绍,ChatGPT 中数据集的规模和构建质量均高于以往的人工标注数据集。由此可见,在以 ChatGPT 为代表的大模型的训练中,数据集的收集、清洗和标注异常重要。本章将从预训练数据集以及人工标注的精调数据集两方面,详细介绍 http://www.360doc.com/content/24/0725/11/3066843_1129635578.shtml
7.2023ChatGPT人工智能新纪元.pdfChatGPT会成为科技行业的下一个颠覆者。 GPT的英文全称为GenerativePre-trainedTransformer(生成式预训 练转换器),是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模 型。ChatGPT“脱胎”于OpenAI在2020年发布的GPT-3,任何外行都可以 使用GPT-3,在几分钟内提供示例,并获得所需的文本输出。 GPT-3刚问世时也引起了https://max.book118.com/html/2024/0112/5304213221011041.shtm
8.专题人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展风险与应对报告PDF合集本合集集中研究大语言模型产品的研发要素和核心特征,并从语言模型准确性、数据基础、模型和算法能力、安全和隐私四个维度入手,拆分出12个细分维度,分别是语义理解、语法结构、知识问答、逻辑推理、代码能力、上下文理解、语境感知、多语言能力、多模态能力、数据基础、模型和算法能力、安全和隐私。针对ChatGPT、Claude、Saghttps://www.cnblogs.com/tecdat/p/17694573.html
9.是什么让ChatGPT变得如此聪明?仍然未知的大语言模型“能力涌现但这次以ChatGPT为代表的一众大语言模型,突然突破了这个门槛,变得非常“聪明”。当然背后的原因有很多,比如自监督学习、Fine-tuning策略等等,但有一个重要的底层变化——大语言模型的“涌现”(Emergent)现象,就是说一些业界从未想象到的能力,例如基础的社会知识、上下文学习(ICL)、推理(CoT)等等,在训练参数和数据量https://36kr.com/p/2210585582301824