ChatGPT与企业家主题沙龙活动在青岛国际人工智能客厅成功举办
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从去年11月ChatGPT面世以来，这个神乎其神的人工智能应用至今一直是科技界的顶流话题和资本市场的新宠儿。ChatGPT究竟是什么？对企业发展有何影响？3月23日，城发园区公司联合青岛一把首俱乐部共同为岛城企业家们进行了初步揭秘。
本期大讲堂由城发园区公司与青岛一把首俱乐部联合主办，来自数字经济、智能制造、现代服务业等60余家高新技术企业和初创企业参与了此次活动。
本次活动特邀英国格鲁斯大学双硕，美国硅谷连续创业者，商业MVP咨询专家陈哲伦先生就主题为“ChatGPT对企业的影响”与在场嘉宾开展深入研讨与交流。
陈哲伦认为，对人工智能革命的深度理解将是企业家未来的生存基础，AI时代为企业管理者带来了新的挑战，同时也带来新的发展机会；企业们需找到合适的应用，做大做强之后，再换成中国的核心技术，就可以一直保持领先。
与会人员讨论中普遍谈到，通过这次大讲堂活动，对ChatGPT有了深入的认识，在企业发展、管理如何积极应对应用有了初步的思考，这次讲座收获很多。
与会人员现场参观了青岛国际人工智能客厅，近距离触碰最前沿、最先进的AI技术的应用场景，深化了人工智能技术对社会生活、企业发展带来的影响改变的认识。
此次活动，青岛科技创新园相关业务人员还就园区建设背景、区位优势、区域配套、入驻园区政策等情况进行了介绍。
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chatgpt,chatgpt怎么下载,chatgpt怎么用,chatgpt怎么读译者 | 崔皓
开篇
AIGC 行业最大的两个竞争对手：ChatGPT 【【微信】】! 本文介绍这两个人工智能引擎之间的技术差异。
截至目前Google Bard和ChatGPT之间最大的区别是：Bard知道ChatGPT，但ChatGPT却对Bard懵然不知。虽然我们可以玩转ChatGPT，而Bard对我们大多数人来说仍然遥不可及。
ChatGPT和Google Bard都是人工智能聊天机器人。人工智能的简易版本已经可以在手机上使用了，当你输入 "good"时，手机就可以预测下一个词是 "morning"。
ChatGPT最初是由OpenAI开发的，然后由微软以令人瞠目结舌的100亿美元（除了早先的10亿美元投资外）进行投资。谷歌方面，对他们的搜索垄断可能要结束而略感恐慌，因此推出了Bard，但这个版本仍然存在一些缺陷。在第一次现场演示中，Bard犯了几个事实性错误，让谷歌感到很尴尬。
ChatGPT和Google Bard比智能手机的预测文本功能要更加复杂，如果说要了解这两款智能机器人之间的差异，下面的内容你就不能错过了。
这里我们会深入描述两个人工智能引擎之间的技术差异。
我们可以通过如下表格快速了解它们之间的技术差异，通过表格可以看到很多细节。
ChatGPT
Bard
模型
GPT-3.5
LaMDA，即对话应用的语言模型
神经网络结构
Transformer
Transformer
训练数据
网络文本，主要是被称为 "commoncrawl"的数据集，在2021年中期截止。
156万字的公共对话数据和网络文本
目的
成为一个多用途的文本生成聊天机器人
专门协助搜索
参数
1750亿参数
1370亿参数
创建者
OpenAI
优势
- 对所有人开放
- 更加灵活，能够处理开放式文本
- 训练数据截止到2021年
- 训练数据截止到当前
- 专门为对话而训练，所以当你和它对话的时候，听起来更像人。
劣势
- 对话没有那么有说服力
- 没有那么仔细的微调
- 目前还没有
- 可能不那么适合一般的文本创作
通过上面的表格了解了两者之间的差异，接下来让我们深入了解一下其他指标。
ChatGPT于2022年11月30日突然出现在舞台上。到2022年12月4日，该服务每天有超过一百万的用户。2023年1月，这个数字膨胀到1亿多用户。
它突然这么受欢迎其基本原因是，它能以一种听起来几乎是人类的方式，为你提供许多主题的靠谱回答，而且任何能够上网的人都可以使用它。
ChatGPT是OpenAI创建的，OpenAI是一家位于旧金山的人工智能实验室，专注于创造友好的人工智能方案。该聊天机器人是基于GPT-3.5开发的，GPT-3.5是一个大型语言模型，当给定文本时，可以持续给请求者提供回复。
ChatGPT在此基础上增加了一些额外的训练--人类培训师通过与模型的互动改进了模型，并通过"奖励 "的方式让模型具备提供高质量答案的能力。
GPT-3.5是在一个巨大的网络文本数据集上训练的，包括一个叫做Common Crawl的流行数据集。Common Crawl包含PB级的网络数据，包括原始网页数据、元数据提取和文本提取。例如，它包括来自StrataScratch的URLs集合。想想ChatGPT使用训练的数据来自网友在ChatGPT的输入，这是不是很疯狂？
Common Crawl负责60%的训练数据，但GPT-3.5也有其他数据来源。
Google Bard 是在ChatGPT大受追捧的情况下，由Google推出的智能聊天机器人。与ChatGPT不同，Bard是由Google自己的模型LaMDA驱动。LaMDA是对话应用语言模型的简称，与ChatGPT不同的是，它没有那么惊艳，原因很简单，大多数人还不能访问它。尽管Google在2月初确实搞了一个充满尴尬的Bard演示，但目前Bard只对少数人开放。
Google Bard的主要优势是它对互联网开放。问ChatGPT“现在谁是总统？”，它是不知道的。这是因为训练数据在2021年中期左右被切断了。而Bard则是借鉴了今天互联网上的信息。从理论上讲，Bard应该能够从今天互联网上的数据中提取，告诉你现在谁是总统。
很容易看出Bard在几个关键方面是如何从ChatGPT中脱颖而出的。
首先，LaMDA是在对话中训练的，专门用于对话，而不是像GPT-n模型那样只产生文本。虽然ChatGPT对其训练数据不加掩饰，但我们对Bard所训练的数据还不甚了解，可以通过查看LaMDA的研究论文来推断。谷歌的研究人员说，12.5%的训练数据来自Common Crawl，比如GPT-n模型。另外12.5%来自维基百科。而根据研究论文，他们使用了1.56万亿字的 "公共对话数据和网络文本"。
以下是完整的分类：
- 12.5%基于C4的数据（Common Crawl数据的衍生品）。
- 12.5%的英语维基百科
- 12.5%来自编程问答网站、教程和其他的代码文档
- 6.25%的英文网络文档
- 6.25%的非英语网络文档
- 50%来自公共论坛的对话数据
从上面的信息可以知道两者共同利用的数据，显然有维基百科。其余的数据明显是Google故意隐藏的，大概是为了保护Bard（和LaMDA）不被模仿。
LaMDA是通过微调Transformer的神经语言模型而形成的，它是一个最初由谷歌开发的开源神经网络架构。(GPT也是建立在Transformer的基础上）。
ChatGPT存在一些壁垒，以防止它让人生厌或者说一些废话，但谷歌强调如何保证质量，以使Bard变成更好、更安全的聊天机器人。Bard经过微调，变得"高质量、接地气和安全"。
谷歌对此有很多说法，我建议阅读他们的相关博文，但如果你时间不多，基本上可以分成如下几个方面：
- Bard应该给出有意义的回应--没有荒谬的内容，没有矛盾的内容
- Bard应作出有见地、诙谐或出人意料的回应。
- Bard应该避免任何有可能对用户造成伤害的东西--血腥、偏见、可憎的刻板印象等
- Bard不胡编乱造
众所周知，由于一次错误的发布，谷歌还没有完全弄清楚底层需求。但值得注意的是，谷歌对设计要求说得很清楚，而ChatGPT没有说的那么清楚--至少目前是这样。
ChatGPT与Google Bard对比：模型参数为什么很重要？
ChatGPT确实比Bard拥有更多的模型参数--1750亿对1370亿。你可以把参数看作是模型调整的旋钮或杠杆，以适应它所训练的数据。更多的参数通常意味着模型有更多的能力来捕捉语言中的复杂关系，但也有过度拟合的风险。与ChatGPT相比，Google Bard可能不那么灵活，但也可能因为新的语言用例使其更加强大。
值得强调的是，Bard和ChatGPT的模型（分别是LaMDA和GPT-3.5）都位于基于Transformer的深度学习神经网络。
例如，Transformer可以使一个经过训练的模型来阅读一个句子或段落，注意这些词之间的关系，然后预测它认为接下来会出现什么词--类似前面提到的智能手机预测性文本的功能。
这里就不展开讨论了，但你需要知道的是，这意味着在其核心部分，Bard和ChatGPT彼此之间没有太大区别。
虽然所有权并不完全是一个技术上的差异，但它是值得记住的。
Google Bard是由Google制作并完全拥有的，在LaMDA之上，LaMDA也是由Google创建的。
ChatGPT是由OpenAI开发的，这是一家位于旧金山的人工智能研究实验室。OpenAI最初是非营利性的，但它在2019年创建了一个营利性的子公司。OpenAI也是Dall-E的幕后推手，你可能玩过的人工智能文本到图像的生成。
虽然微软在OpenAI上投入了大量资金，但就目前而言，它是一个独立的研究机构。
这个问题很难给出公平的回答，因为两者相似的地方很多，但也有不同的地方。首先，现在几乎没有人可以访问Google Bard。另外，ChatGPT的训练数据几乎在两年前就被切断了。
两者都是文本生成器--你提供一个提示，Google Bard和ChatGPT都能回答。两者都有数十亿的参数来微调模型。两者都有重叠的训练数据源，并且都建立在Transformer上，即同一个神经网络模型。
它们的设计目的也不同，Bard将帮助你浏览谷歌搜索，它被设计为对话式的。ChatGPT可以生成整个博客文章。它的设计是为了输出有意义的文本。
即便说了ChatGPT和Google Bard之间的差异，那也只能证明人工智能驱动的文本生成技术已经取得了多大进展。虽然它们都有一段路要走，而且都面临着版权和道德方面的争议，但这两个生成器都是现代人工智能模型发展的有力证明。
译者介绍
崔皓，51CTO社区编辑，资深架构师，拥有18年的软件开发和架构经验，10年分布式架构经验。
原文标题：ChatGPT 【【微信】】: A Comparison of the Technical Differences，作者：Nate Rosidi返回搜狐，查看更多
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