GPT:ChatGPT的崛起_Catgirl Optimus

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。

Applied Blockchain鎖定期將于10月10日到期:金色財經報道，Applied Blockchain的鎖定期將于10月10日星期一到期。Applied Blockchain在 4 月 13 日的首次公開募股中發行了 8,000,000 股。根據 5.00 美元的初始股價，此次發行的總規模為 40,000,000 美元。公司鎖定期結束后，公司內部人士和大股東將可以出售其持有的公司股份。[2022/10/4 18:38:53]

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。

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。

DeFi協議SmartChain DeFi完成1600萬美元A輪融資，Binance Labs領投:5月31日消息，流動性即服務（LaaS）DeFi 協議Smart Chain DeFi宣布完成1600萬美元A輪融資，Binance Labs領投，非托管DEX Domination Finance創始人Adrian Kolody等參投。

據悉，SmartChain DeFi是基于BNB Chain的一站式流動性即服務（LaaS）DeFi協議，曾在天使輪獲得Binance 10億成長基金的資助。Smart Chain DeFi為PancakeSwap等10余種協議提供流動性服務，管理著來自知名機構和超80,000名LP的6000多萬美元流動性。[2022/5/31 3:52:11]

二、ChatGPT如何工作？

Pierre Rochard尋求更多供應腳本計算ETH總供應量:比特幣咨詢公司Bitcoin Advisory創始人Pierre Rochard剛剛發推稱，我們仍然只有兩個ETH供應腳本，而且它們是不交叉的。如果我們想要安排這次審計，并最終發布一份經過審計的ETH供應報表，將需要更多的腳本。這將是以太坊歷史上第一次。Rochard今日早些時候表示，將發布賞金計劃以計算ETH的總供應量。[2020/8/10]

談到ChatGPT的算法模型，其前身InstructGPT仍值得關注。

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。

動態 | 京東數科宣布將開源區塊鏈底層鏈JD Chain:據上游財經報道，在2019 CES國際消費電子展上，京東集團副總裁、京東數字科技智能大數據部總經理裴健教授在演講中宣布，京東區塊鏈底層鏈JD Chain將在今年第一季度正式開源，并同步推出開發者社區，與行業合伙伙伴一同分享區塊鏈所帶來的價值。[2019/1/10]

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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