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Chatgpt真的是高情商,可以写小说、写诗、写代码,写稿。第一,面对提问,ChatGPT做出了高情商回答。在回答“你是否会抢走我的工作”时,ChatGPT回复:我不会抢走人类的工作,而是将为人类工作带来更多的便利。第二,在回答“ChatGPT是否无所不能”时,ChatGPT回应:我仍然有很多局限性和不足,例如,我无法判液侍氏断一个人的诚意。那么ChatGPT作为一个“聊天机器人谈没”,为什么能有如此多的功能?其实,我们一直都理解错了。严格来讲,ChatGPT并不只是一个“聊天机器人”,而是一个以自然语言为界面的机器人。这是两闹散码事。虽然大多数人都只是将ChatGPT视为一个聊天机器人。但实际上,聊天机器人只是它的一个表现形式。它实际上是大语言模型(LLM)的一个代表,一个“以自然语言为界面”的机器人。这是不同的两件事。“作为一种服务的自然语言界面”,这并不是一个常见的概念――然而,这件事每天都在发生。一个人受教育的过程就是如此:我们不停地训练自己,把书本上的内容翻译成自己可以理解的自然语言。但是你有没有想象过这样一种场景呢――看书的时候,突然有一个精灵浮现在书本上,对你说:“我是这本书里的结构化知识的对话界面。我了解这本书的全部内容。关于这本书,你有什么问题都可以问我。”接下来,你就可以通过深入的沟通(聊天)逐步了解了这本书中所包含的知识。在把这些知识投入实际应用的过程中,你也可以随时通过“聊天”的方式,引入这个“精灵”的帮助。大家要知道,ChatGPT只是工具,它没有商业头脑,但它有庞大的知识库,对我们普通人来说,就是要用好ChatGPT这个强大的工具,使它服务我们的工作和生活。这里面充满商机,看大家如何去把握。首先,让大家失望了,ChatGPT不理解什么是风口,所以它给出的回答如下:如果您想抓住语言模型,特别是ChatGPT这样的领先技术,可以考虑以下几种方法:学习人工智能相关的知识:了解语言模型的基本原理和应用场景,有助于您更好地评估这个领域的发展趋势和投资机会。参与开发和应用:如果您有编程基础,可以考虑参与语言模型的开发和应用,这有助于您更好地了解这个领域的实际应用情况。投资相关公司:语言模型技术在不断推动着人工智能行业的发展,投资相关公司可以帮助您获得长期的投资回报。请注意,投资带有风险,应根据个人的投资目标和风险承受能力做出决策。以上是ChatGPT给出的答案,从这个答案来看,ChatGPT更注重于个人能力的提升,而没有关注到投机取巧的事情。作为普通人,我们看待AI技术发展的新阶段成果,对于这个成果应用于互联网平台产生出新的市场机会,这是我们可以衡量手中资本和技术及社会资源来参与进来的,毕竟中国上市机制改成了注册制,新技术和新的创意及科技创新等企业都能够注册成为公众公司,我们可以成为这些公司股票和债券的投资者。投资有风险,入市需谨慎。新的风口,考验的是我们每一个人的专业素养和专注行业沉淀及不可缺少的资本积累,考验国家的是行业战略规划和行业发展立法规范及风险管理机制配套与产业发展引导投资。综合而言,ChatGPT与元宇宙和虚拟货币等AI技术应用端产品一样,资本还在孵化,社会投资人保持谨慎的跟进,不同风险承受能力的普通人会在科技创新和资本市场风口获得不同回报,机会永远还是眷顾有准备的人。


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OpenAI旗下的对话大模型ChatGPT自推出后已经引发世界范围内的热潮。但大模型背后的机理是什么?国内如何追赶ChatGPT?大模型之外,小模型有没有机会?

国内可以玩chatGPT可以的吗?可以的。不过需要海外号码以及邮箱进行注册

没有海外号码和邮箱怎么办呢?这里我们可以参考腾讯云文章:

3月21日,ChatGPT及大模型技术大会在北京成功举办。来自北大、清华、人大、哈工大、中科院等院校及科研机构的国内大模型及相关技术领域的专家学者,以及华为、贝壳等企业高管,从大模型研究、开发、落地应用三个角度探讨了国内外大模型技术现状和未来。

模型一定越大越好?

小模型有机会吗?

本次大会的许多与会者都十分关注大模型背后的机理:究竟是什么让GPT涌现出推理能力?这关系到今后的大模型研发将资源聚焦于何处。推理能力的浮现和大语言模型的泛化能力相关,而正是泛化能力使大模型面对多种场景都能表现出足够的智能。

中国人民大学高瓴人工智能学院教授&博士生导师卢志武、IDEA研究院讲席科学家张家兴和哈尔滨工业大学计算学部长聘教授&博士生导师车万翔都认为,引入编程语言数据,最有可能是推理能力涌现的关键。张家兴说,编程数据目前看就是赋予大模型推理能力的“好数据”。

车万翔还表示,目前自然语言处理存在两大发展趋势:第一是模型的同质化越来越严重,第二是模型的规模都越来越大,规模和大模型的表现正相关,随着大模型的参数规模增长,浮现出的推理能力越来越惊人。

但是,对于模型的规模是否一定要做得越来越大,学界和业内意见不一,小模型也存在很大的机会。车万翔表示,虽然学术界工业界都在拥抱大模型,但细分行业可以使用小模型。研究显示,推理能力在不同参数规模的模型中都可涌现,针对一部分任务,模型参数很大不是必需。张家兴则表示,单以写作能力来讲,几十亿的参数就已经可以十分接近ChatGPT达到的效果。

华为算法应用部部长王云鹤表示,在例如风控这样的领域,采取小模型可以做的很好,就完全没有必要使用大模型了。如果说ChatGPT是一个“文科生”,那么一些专业模型就是“理科生”,“没有必要强求文科生去干理科生的事情”。

目前大模型参数规模已经进入千亿时代,且仍在继续飙升,这带来算力的极端紧张。中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员李兵认为,在垂直领域,大模型并不经济。最后真正去服务大众,会是一些从大模型变异、抽象后得到的领域专家模型。他们团队在关注如何做模型的轻量化,例如从大模型抽取知识,将其“蒸馏”到小模型上使用。

国内差距有多大?

国产芯片够用吗?

一个问题正在引起国内的焦虑,距离ChatGPT以及GPT4为代表的大模型,我们差距有多大?追赶难不难?

北京大学计算机学院长聘教授李戈在大会上表示,在大模型领域中美差距有一到两年甚至更长。而训练模型的成本极高,“以OpenAI的GPT3为例,当时的一次成功训练使用了1万张V100计算卡,一共做了13天”。并且,这对于外界来说,还仅仅只是看到成功训练一次的成本,还不算那些看不见,训练失败的成本。

在众人关注的“算力卡脖子”问题上,李戈认为,国产计算卡“值得大家去尝试”。不过他也表示,国产卡在推出后也需要配合相应的计算框架。需要承认,国产计算卡在相应的生态方面还与国外有差距。不过他认为,在这方面国内的新生创业公司正在补上缺位。昆仑芯科技研发总监王志鹏说,国内的芯片公司需要承认劣势,但也会有很多机会,国产芯片的优势是更能够深入理解我们国内的真实业务场景。

张家兴则指出一个现实情况:一个超级大模型出现之后,采取跟随战略来制作属于自有类ChatGPT模型的团队,工作都会变得十分简单,因为他们可以利用这个超级大模型生成数据,成本都会变得很低。这样做的问题是会失去技术的原创性。

中文互联网平台高墙林立,中文语料存在“低质量”问题。但包括车万翔在内的数位与会专家认为,这个问题不如公众认为的严重。车万翔指出,实际在大模型的预料使用中,语言之间存在互通性的,多语言语料是互通、互相支持的。即使Instruct GPT模型96%的指令都是英文,依然不妨碍中文的使用。即使开发中文的大模型,也会同时导入多语言语料使他们互补。

杭州元语智能联合创始人朱雷指出,虽然中文语料的结构、效果都较差,但是有一个优势却不可忽视:高质量的语料很集中地存在于行业之中。因此国内构建行业大模型方面存在巨大的潜力,现在行业内有不少企业有做好行业大模型的信心。

当落地行业

ChatGPT会取代多少员工?

各行各业已经在瞄准ChatGPT所带来的数字化革新机遇,从本次大会上还可发现,在诸如游戏、生物制药的各行各业,已经有一些大模型的相关技术落地应用。

例如行者AI CEO& 创始人尹学渊表示,StableDifussion已经对游戏行业的生产环节产生影响,AI如今已经可以胜任许多美术3D资产设计、音乐BGM设计工作,以及游戏NPC的扮演,AI正在倒逼从业者向创意的方向发展。他认为,AI技术未来有望将游戏行业的生产成本降到目前的1%,这1%主要就是为创意买单。

而朱雷分享了ChatGPT等大模型落地企业时可能出现的问题。他表示,元语智能在业务实践中发现企业在面对ChatGPT等产品时面临着“四大挑战”。

这四个挑战是,第一、如何将过去的数字化成果迁移到这个大模型里面,而不至于浪费掉?第二,如何在所有经营渠道、组织环节去深度部署AI能力?第三,大模型AI技术如何转换成生产力?第四,企业实际想要去运用文心一言、ChatGPT时,面临的成本仍然很高,如何去评估创新等投入产出结构?