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最近，一款人工智能软件“ChatGPT”在金融、科技圈爆火，而这背后或将掀起沉寂多年的搜索大战。

“ChatGPT”上线5天就收获了100万用户，并据称得到了290亿美元的天价估值。

据调研机构CBInsights统计，ChatGPT概念领域目前约有250家初创公司，其中51％融资进度在A轮或天使轮。2022年，ChatGPT和AIGC领域吸金超过26亿美元，共诞生6家独角兽，估值最高的就是290亿美元的OpenAI。

“ChatGPT”仅仅推出2个月，月活跃用户就突破1亿，这是TikTok在全球花了9个月才完成的里程碑。

毫无疑问，“ChatGPT”再次刷新了用户增速最快的历史记录，这也让创造者OpenAI及OpenAI首席执行官Sam Altman在全世界声名鹊起。

OpenAI 是一家总部位于旧金山的人工智能公司，成立于 2015 年，得到了包括埃隆・马斯克（Elon Musk) 、彼得・ 蒂尔(Peter Thiel) 和PayPal校友、LinkedIn联合创始人雷德・霍夫曼(Reid Hoffman)等多位硅谷重量级人物的资金支持。

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Sam Altman 是一位连续创业的科技企业家，Sam曾在博客中这样说，“对于创业者来说，失败是家常便饭，量变导致质变，失败多了，成功就出现了”。

据介绍，Sam Altman现年37岁，在美国密苏里州圣路易斯长大，他的职业生涯可谓一路开挂。

8岁就学会了如何编程和拆解Macintosh计算机。

大学就读于斯坦福计算机系。上学期间，最受Sam关注的是福布斯那些富豪名仕。

福布斯榜单让他明白，除了一些艺人，很少有人是靠薪水发财的。挣工资就是出卖自己的时间，而时间换来的财富只会保持缓慢的线性增长，不可能爆发式增长。

“创业很难，因为培养原创性思维很难。这种思维在学校里面是学不到的，实际上学校培养的是一种相反的思维方式，所以只能靠我们自己来培养原创性思维”。

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大学的第二年，Sam与两位同学选择了辍学，开始了自己的创业生涯。

彼时，19岁的他成立了位置服务提供商Loopt，这家公司后来被预付借记卡业务公司Green Dot收购。

据了解，Loopt的估值曾高达1.75亿美元，虽然没有掀起太大波澜，最终于2012年被Green Dot以4300万美元的价格并购。

在此期间，Sam也收获了一段爱情，不过，他们在卖掉公司后选择了分手。

卖掉Loopt后，Sam创立了一家名为Hydrazine Capital 的风险基金，赢得了亿万富翁企业家、风险投资家彼得・ 蒂尔(Peter Thiel)的数千万美元的投资。

Sam将其中大部分资金投入了YC公司，并领投了Reddit的B轮融资。

2014年，不满30岁的Sam被Y Combinator创始人保罗・格雷厄姆 (Paul Graham)选中，担任YC的总裁职务。

从此，Sam开始在全球创业创新领域大放异彩。

2015年，Sam还曾入选了福布斯30位30岁以下风险投资榜单。

入职Y Combinator一年后，Sam再度选择创业。

Sam非常推崇马斯克的“第一性原理”。马斯克建议凡事都从“第一性原理”出发，从问题的本质开始，想出新的创意，并通过与人交流，尝试发现更简便更快捷的方法以解决问题。

或与是缘分，或许是志同道合，Sam与现代的“钢铁侠”埃隆・马斯克一起在人工智能领域选择携手创业。

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2015年，Sam和埃隆・马斯克（Elon Musk) 等人一起创办了OpenAI，目标是确保人工智能不会消灭人类，包括LinkedIn联合创始人雷德・霍夫曼(Reid Hoffman)和知名投资人彼得・ 蒂尔(Peter Thiel)承诺投资10亿美元。

成立不久的OpenAI，就受到众多巨头关注。

2016年，微软主动上门，与OpenAI建立了战略合作伙伴关系。

与微软达成合作后，OpenAI专注于大型语言模型（LLM,Large Language Model） ，原因是这些模型具有直接的商业应用。

2018年，埃隆・马斯克（Elon Musk) 宣布退出OpenAI后，Sam选择了辞去Y Combinator总裁职务，接管OpenAI全部工作。

Sam接管后，公司的优先事项开始发生变化。曾经广泛的研究议程缩小到主要关注自然语言处理。

2019年，OpenAI收到微软10亿美金投资承诺后，宣布重组为一家“有限营利（capped-profit）企业”。

关于公司重组，Sam接受采访时称，“我们要成功完成任务所需的资金比我最初想象的要多得多。”

与此同时，OpenAI内部也开始发生变化，部分员工选择出走。

据公司前员工表示，“OpenAI 的成立是为了不受公司影响，但它很快成为一家大型科技公司的工具。”

关于OpenAI该如何盈利，Sam回答道：“诚实的回答是，我们不知道”。

据《财富》显示，OpenAI迄今为止的收入相对较少，而且亏损严重。

资料显示，2022年该公司预计将带来近3000万美元的收入。该公司预计支出为4.1645亿美元，员工费用为8931万美元，其他未指明的运营费用为3875万美元。

不包括员工股票期权在内，其2022年的净亏损总额预计为5.445亿美元。

OpenAI预计，随着ChatGPT成为吸引客户的警笛，其收入将迅速增加。文件显示，该公司预计2023年的收入将达到2亿美元，并预计到2024年收入将超过10亿美元。

据彭博社的最新消息称，微软未来几年计划再将向OpenAI投资100亿美元。OpenAI 已经创建了世界上最强大的LLM 之一。它被称为 GPT-3，拥有超过 1750亿个参数，并在大约三分之二的互联网、所有维基百科和两个大型书籍数据集上接受训练。

据《财富》披露称，在新投资完成后，微软将有权获得 OpenAI 75% 的利润，直到这家软件巨头赚取 920 亿美元的利润后，微软的份额将降至 49%。

与此同时，其他风险投资者和 OpenAI 的员工也将有权获得 OpenAI 49% 的利润，直到他们赚取约 1500 亿美元。如果达到这些上限，微软和投资者的股份将归还给 OpenAI 的非营利基金会。

本质上，OpenAI 是在把公司借给微软，借多久取决于 OpenAI 赚钱的速度。

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与微软现状相反是谷歌。

市场分析认为，对微软来说，与OpenAI深度结盟更大的收获可能在于搜索业务，而受冲击最大的便是搜索龙头――谷歌。

谷歌目前在搜索市场占据主导地位，全球市场份额超过 90%。

不过，不久前，谷歌刚刚收购了一家总部位于伦敦的神经网络初创公司DeepMind。

DeepMind这家公司在科技业内部人士看来，这是首家最有可能率先开发 AGI 的公司。

此外，ChatGPT爆红后，谷歌CEO 孙达尔・皮柴（Sundar Pichai） 在一篇博文中宣布，谷歌正在开发那个名为Bard的“实验性对话式人工智能服务”。

这个产品基于谷歌开发的对话模型LaMDA，可以向其提问并获得类似ChatGPT的详细答案。

2021年，OpenAI前研究副总裁达里奥・阿莫代（Dario Amodei）带着10名员工单出走，成立了新的人工智能企业Anthropic。

而这家公司刚成立不久就宣布获得1.24亿美元融资，其中便有谷歌的身影，对Anthropic的投资则是由谷歌的云部门进行。

目前正在开发自己的通用人工智能聊天机器人Claude，被业界视为OpenAI 的ChatGPT的潜在竞争对手。

作为国内市场最大的搜索引擎，百度最近对外证实了其正在研发类似ChatGPT项目，官宣项目名为“文心一言”（ERNIE Bot）

百度表示目前该产品在做上线前的冲刺准备工作，预计三月份完成内测，面向公众开放。

如今，人工智能技术的突破，或再一次重新点燃沉寂多年的搜索“世纪大战”。

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的轻量化训练方法

 

 

 

ChatGPT

是一种基于

GPT-2

的开源聊天机器人框架，可以让我们

轻松地构建一个自己的聊天机器人。尽管

GPT-2

是一个非常强大的模

型，但它需要大量的计算资源和大量的训练数据，这使得训练一个

GPT-2

模型成为一项相当困难的任务。为了解决这个问题，

ChatGPT

提

出了一种轻量级训练方法，使得我们可以用较少的计算资源和训练数

据来训练一个聊天机器人模型。

 

 

以下是

ChatGPT

轻量化训练方法的步骤：

 

 

1.

准备数据集

 

 

首先，我们需要准备一个用于训练

ChatGPT

的数据集。这个数据

集应该是聊天对话的集合，每个聊天对话应是一个文本文件，其中包

含若干行对话。我们可以使用如下的方法准备数据集：

 

 

（

1

）从互联网上抓取聊天记录，如微博，微信等应用上的聊天

记录。

 

 

（

2

）使用已经存在的

ChatGPT

模型生成聊天数据，然后自定义

进一步聊天数据，这样可以生成大量的聊天内容，从而增大我们的数

据集。

 

 

2.

数据预处理

 

 

一旦我们有了数据集，下一步就是进行预处理。具体来说，我们

需要将所有的聊天对话合并成一个文本文件，并将其转换为二进制格

式，以免出现编码问题。然后，我们需要用

tokenizer

对数据进行编

码，这是因为

ChatGPT

使用了

GPT-2

的编码风格，即

tokenized

格式，

我们需要将对话数据转化成

tokenized

格式才能进一步处理。

 

 

3.

模型训练

 

 

在数据预处理完毕后，我们就可以开始训练模型了。和传统的训

练过程不同，

ChatGPT

采用了增量训练的方式来训练模型。这意味着我

们不需要一次性训练整个模型，而是可以每次只训练一小部分数据，

并将其与之前的训练结果相加。这样一来，我们就可以在较短的时间