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中国电信集团有限公司，简称“中国电信”或“中国电信公司”。

中国电信成立于1995年4月27日，是国有特大型通信骨干企业、上海世博会全球合作伙伴，连续多年入选"世界500强企业"，主要经营固定电话、移动通信、卫星通信、互联网接入及应用等综合信息服务。

中国电信充值卡就是其业务。中国电信充值卡是充值类卡券，有多个用途。

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在上周举行的发布会上，OpenAI宣布推出了GPT-4模型。与之前的版本相比，GPT-4最大的改进是其多模态（multimodal）能力――它不仅能够阅读文字，还能识别图像。值得注意的是，虽然之前有消息称GPT-4拥有100万亿个参数，但OpenAI并没有证实这个数字。与其相比，OpenAI更强调GPT-4的多模态能力以及其在各种测试中的表现。

据OpenAI表示，GPT-4在多种基准测试中表现出超过绝大多数人类的水平。例如，在美国律师资格考试Uniform Bar Exam、法学院入学考试LSAT、“美国高考”SAT数学部分和证据性阅读与写作部分的考试中，GPT-4的得分高于88%的应试者。

此外，OpenAI正与多家公司合作，将GPT-4结合到他们的产品中，这些公司包括Duolingo、Stripe和Khan Academy等。同时，GPT-4模型也将以API的形式提供给付费版ChatGPT Plus的订阅用户使用。开发者可以利用这个API打造各种应用。微软也在宣布中表示，新款必应搜索引擎将运行于GPT-4系统之上。

在发布会上，演示人员用草稿本和纸笔画了一个非常粗糙的草图，然后拍照告诉GPT-4他需要做一个长这样的网站，并需要生成网站代码。令人印象深刻的是，GPT-4只用了10秒钟便生成了完整的网站代码，实现了一键生成网站的效果。

ChatGPT的高性能运行离不开一个稳定的服务器端架构。建立可持续的服务器端架构，不仅可以保障ChatGPT的稳定性和可靠性，还有助于减少能源消耗、降低成本和支持企业的可持续发展战略。因此，本文将探讨如何构建可持续的ChatGPT高性能服务器端架构。

超越“以往的桎梏”ChatGPT突破还是AI延伸？

ChatGPT是一种自然语言处理的技术，可以根据已有的数据训练模型，从而产生更加真实自然的对话。这种技术的产生自然是延续了之前的AI发展过程，但在某些方面也实现了突破。

1、ChatGPT具有更强大的对话生成能力。在早期的AI技术中，基于规则和模式的方式进行对话生成，因此往往会面临限制和拘束的问题。但GPT系列模型通过大量的语言训练数据，可以实现更加真实自然，灵活适应对话场景的对话生成。

2、ChatGPT的训练方式也有所改变。在以往，通常需要人工参与到数据标注的过程中，让机器能够理解人类语言的含义。但是GPT系列通过无监督训练的方式，可以从庞大的语言数据中学习人类语言表达的规律和结构，进而实现更加真实、生动的对话生成。

3、GPT系列模型在处理多语种和多场景对话方面也有优势。传统的AI技术主要适应单一场景，缺乏语言的多样性。但是，GPT系列模型因其对多种语言训练的能力，可以处理不同语种之间的对话，也可以应对不同场景的对话需求。

ChatGPT两年内发展与展望

联合研发OpneAI的GPT-4已经开发了三年多，发布时间不久，它很有可能会在效率上得到大幅提升，但具体将涌现哪些新的代码能力还不确定。目前尚能确定的是GPT-4将解决像GPT-3.5中存在的一些重要问题，例如优化数据参数比例，提高信息处理和规律发现的效率，以及提高信息输入的质量等。极有可能会在效率上提升许多，它的推理成本也会大大降低（有可能降低到百倍）。不确定的是GPT-4将有多大的模型规模（它可能比传言的大模型还大），以及它是否会具备多模态的能力（此前尚未确定，未来也难以预测）。即使模型具备多模态能力，但由于多模态信息很难标准化为文本模式，因此，在ChatGPT对世界进行丰富多彩的想象时，它目前仍然是有限的。

一、ChatGPT现阶段所面临的很多问题在工程上都有相对简单的解决方案。例如：

1、解决“hallucination”问题（ChatGPT偏向于产生不准确的输出）可以通过优化准确度和引入搜索数据来做矫正，而且人类可以参与判断过程以增加准确度。此外，在应用ChatGPT时，可以先在人类确定好坏的场景下进行辅助性判断。

2、对于ChatGPT的记忆力有限问题，可以使用OpenAI提供的开放接口来解决。特别的，现有的解决方法非常神奇，只需要在提示ChatGPT回答之前，向它说明所提供的内容仅是全部信息的一部分，并要求其在听完后再回答。

3、ChatGPT的自我审查能力不仅仅基于规则，更基于理解，这种基于理解的自我审查能力实际上更加可调节。OpenAI也提出了让ChatGPT在尊重基本规则的前提下，发言尺度可以根据需求进行调节的愿景。

二、ChatGPT的成本会直线下降，尤其inference的成本会小两个以上数量级

ChatGPT的成本将会直线下降，特别是inference的成本会小两个以上数量级。 Sam在公开场合曾经说过，ChatGPT的inference成本是几分钱每条。此外，《Key Takes from ChatGPT and Generative AI.pdf》根据【【微信】】的详细调研，ChatGPT的inference大概率是基于闲置x86 CPU而非GPU进行的。

出于对inference和大型语言模型优化空间的理解，我们认为inference成本会直线下降，这一点是非常有可能的。成本的下降意味着应用范围和数据收集能力的扩大。即使ChatGPT的用户达到了十亿DAU的水平（当前的一亿DAU的估算也是不准确的），它也能做到免费。最多只有一些使用次数的限制。New Bing曾一度限制搜索次数为60次，但现在也已经取消了。这些实际使用中的对话无疑将进一步加强ChatGPT的优势地位。

三、对于ChatGPT的“能力”子模型，可能需要重新训练，但“知识”子模型只需要通过instruct 【【淘密令】】的方式输入新知识即可，无需修改已有的pre-trained模型。

对于许多子任务，只要ChatGPT具备了理解能力和知识量，就可以通过对话、引导和教育的方式，不断调整ChatGPT的表现，让它在各个子任务中发挥出新的能力。与此相比，过往的AI技术在面临新的任务时，需要重新训练模型，而不能像ChatGPT这样只需要输入新的知识。

如果以钢铁侠3为比喻，ChatGPT就像通用型铠甲，能够胜任大部分工作。通过“教育”和“引导”的方式，可以让ChatGPT在多个领域中完成各种工作，例如给出医疗建议、法律参考、编写代码框架、制定营销方案、提供心理咨询、担任面试官等。

需要强调的是，【【淘密令】】的重要性。微软的New Bing并没有对ChatGPT做出太大的修改，而是通过【【淘密令】】引导ChatGPT进行合理的搜索。在【【淘密令】】的基础上，如果要专注于某些方面，例如牺牲对话延续性来提高信息精度，就需要重新训练模型并进行调整。这可能需要整合其他能力模块，例如搜索和其他模型的接口，并融合一些工具，就像那些专精型铠甲一样。总之，通过不断锤炼ChatGPT的能力和使用工具，可以拓展其应用范围和解锁更多的可能性。

四、随着时间的推移，我们预测自助型ChatGPT的Prompting能力将得到大幅提高，并会逐步开放更多功能。

这不仅是商业上的显而易见的优点，还能让用户逐步调教属于自己的ChatGPT，让其适应自己的偏好并学习独特的知识（而非仅限于技能的刺激）。此外，尽管 ChatGPT 的模型仍然是闭源的，不同应用层上的竞争力仍然能够得以开发和提高，解决了仅能向OpenAI提供UI设计的疑虑。想象一下这样的场景，你的 ChatGPT 能够记录你与TA的所有对话，并从你的反馈中逐渐学习。如果你是一个优秀的营销经理，过了一段时间，你的 ChatGPT 也将获得比其他人更出色的营销技能。

五、GPT-4预计能够大幅提升ChatGPT的能力，在多个领域达到“优秀员工”的水平。

最近的范式革命已经体现了New Bing和ChatGPT之间的巨大差异。我们有充足的理由相信，在以下方面，GPT-4几乎肯定会有巨大的进步：

1、大模型、大数据、更优化的参数和数据比例。这些因素的优化方向很明显，因为参数越多、数据越多，但是只有合适的比例才能使模型充分吸收数据知识。

2、更有针对性的训练数据集。OpenAI在“造高质量大数据”上的能力几乎独步天下，而经过GPT-3之后的多年摸索，他们已经能够更好地调整什么数据对增强什么模型能力更有用（例如读取更多代码和调整多种语言的比例等）。

3、可能的“能力模块融合”。New Bing以ChatGPT为基座并延伸了搜索能力。是否有办法直接将搜索能力融入预训练大模型？类似地，可以考虑如何高效地将其他能力融入基于预训练大模型的 ChatGPT，并结合更多的场景进行调教。因此，预测在接下来的两年内，基于GPT-4的ChatGPT，在大多数场景下都能够达到9级员工的水平，拥有更强大的归纳和“理解”能力。

ChatGPT与GPT能力壁垒探究

ChatGPT的壁垒来源有以下几个方面:

一、GPT-3是闭源的，OpenAI保持着非常审慎的态度，不可能把ChatGPT开源。因此，国产机器学习依赖于“开源模型国产实现”路径在ChatGPT上看起来不现实。

二、模型参数的增加需要强大的工程能力，同时也需要让大模型能够有效地学习到大数据中的知识，如何调教模型产出人类需要的输出这些问题在OpenAI的博客中都被强调了。需要具备“原理性”思考习惯的工程师参与突破这些工程瓶颈。据悉，OpenAI超高的人才密度成功突破了许多工程瓶颈。因此，需要在上一步工程突破的基础上进行下一步工程积累。

三、特定的商业环境下注重实用，例如字节跳动的推荐算法模型虽然十分大，难度也很大。但是，基于现有模式的持续优化不能形成范式突破。在现实的商业环境下，如果不能为业务提供正反馈，模型的发展会受到极大的阻碍。

四、Leadership的技术判断力是稀缺资源。New Bing与ChatGPT的成功结合被视为罕见的奇迹，远超市面上其他人。这方面可遇不可求，不是一个可复制的模式。

五、数据飞轮已经形成，ChatGPT是现象级成功的C端产品之一，结合微软的资源和渠道加成，一上来就卡住了非常好的身位。因此，ChatGPT的使用数据是可以不断反补模型本身的。ChatGPT的博客也强调了他们的独特机制，使得数据的使用、理解和生产都有闭环。