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北京时间2月25日，脸书母公司Meta CEO扎克伯格在社交媒体宣布：今日推出最新的基于人工智能的大型语言模型――LLaMA。一时间又把chatgpt推上风口浪尖。

上期小编就给大家出了一篇文章，解析了chatgpt的投资可行性和市场的真实情况。目前国内外很多前端互联网公司都专门成立相关部门推动此项技术。这项技术对于用户来说有很多实际的使用价值，但是热点出来，同样伴随着蹭热点的皮包公司，只为市值，但实际上这些公司并没有真正意义上能使用的具体东西。

那今天小编主要给大家分析一下，这场风浪里谁会更有优势，也给大家一些评定的方法，以后遇到同类的热点，能够用同样的方法评判而不会被表现迷惑。

对于LLaMA的优势，Meta表示，该模型对算力的要求“低得多”。LLaMA有7B、13B、33B和65B四个基础模型，在大多数基准测试中都优于GPT3.5的前身GPT3-175B，而LLaMA-65B可与业内最佳的Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。不过，深入了解其进展后，我们会发现扎克伯格在AI语言模型研究业务上的推进并不顺利。Meta曾在2022年11月公布一项以协助撰写科学报告文献的AI模型Galactica，但被研究人员批评可能撰写出有偏见及谬误文献的伦理问题。该模型上线三天后就被撤下。

此前，谷歌、亚马逊、百度等科技巨头均高调宣布加码AI，与微软推出的chatgpt竞高下。

亚马逊近日宣布将与人工智能初创公司Hugging Face Inc.扩大合作伙伴关系，为云客户提供新的语言生成工具，可以与微软旗下chatgpt的chatgpt技术相竞争。谷歌研发的人工智能聊天机器人Bard亮相，不过，Bard在回答问题时出现事实性错误，谷歌母公司Alphabet股价当日一度大跌。chatgpt的首席执行官Altman也在本月表示，微软正将新款chatgpt模型整合应用到其搜索引擎中。

百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品文心一言（ERNIE Bot）将于2023年3月完成内测，面向公众开放。据媒体报道，百度计划将多项主流业务与文心一言整合。

谁在chatgpt这场风浪中更有优势？目前该问题或无解，因为每一个公司都还存在一些问题，所以对于chatgpt来说，保持不断的创新和发展才是保持领先地位的关键。

微软azure云服务有open api可以用 首批获得Azure OpenAI商用服务权限

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Azure OpenAI 服务允许通过 REST API 访问 OpenAI 的强大语言模型，包括 GPT-3、Codex 和 Embeddings 模型系列。 这些模型可以轻松适应特定的任务，包括但不限于内容生成、汇总、语义搜索和自然语言到代码的转换。 用户可以在 Azure OpenAI Studio 中通过 REST API、Python SDK 或基于 Web 的界面访问该服务。

功能	Azure OpenAI
可用的模型	GPT-3 基本系列全新 ChatGPT (gpt-35-turbo) Codex 系列 Embeddings 系列 在模型页中了解详细信息。
微调	chatgptan* Davinci* * 当前不可用。
可用的模型	GPT-3 基本系列 Codex 系列 Embeddings 系列 在模型页中了解详细信息。
微调	chatgptan* Davinci* * 当前不可用。 **在美国东部区域，微调目前对新客户不可用。 请使用美国中南部区域进行位于美国的训练
价格	此处提供
虚拟网络支持和专用链接支持	是
托管标识	是，通过 Azure Active Directory
UI 体验	用于帐户和资源管理的 Azure 门户 用于模型探索和微调的 chatgptudio
区域可用性	美国东部 美国中南部 西欧
内容筛选	使用自动化系统根据内容策略评估提示和完成情况。 将筛选高严重性内容。

Microsoft 致力于遵照“以人为本”的原则推动 AI 的进步。 生成性模型（例如 Azure OpenAI 中提供的模型）提供显著的潜在优势，但如果不经过精心设计和采用全方位的缓解措施，此类模型有可能会生成错误甚至有害的内容。 Microsoft 已做出大量投资来帮助防范滥用和意外损害，其中包括要求申请人展示妥善定义的用例、融入 Microsoft 的负责任 AI 使用原则、生成内容筛选器以支持客户，并向已加入的新客户提供负责任 AI 实施指导。

如何访问 Azure OpenAI？

由于需要应对很高的需求、即将推出的产品改进以及履行 Microsoft 对负责任 AI 做出的承诺，我们目前会限制访问。 当前，我们正在与已经同 Microsoft 建立了合作关系的客户、用例风险较低的客户以及承诺融入缓解措施的客户合作。 除了申请初始访问权限外，所有使用 Azure OpenAI 的解决方案都需要经历用例审查，然后才能发布用于生产用途。

申请表单中包含了更具体的信息。 感谢你们的耐心，我们将努力以负责的态度实现 Azure OpenAI 的更多样化访问方式。

在此处申请初始访问权限或生产审查：

“立即应用”

所有使用 Azure OpenAI 的解决方案在发布用于生产用途之前都需要经历用例审查，并按用例接受评估。 一般而言，提交审批的方案的敏感程度越高，风险缓解措施就越重要。

Azure OpenAI 服务通过 OpenAI GPT-3、Codex 和 DALL-E 模型为客户提供高级语言 AI，并能够实现 Azure 的安全性和企业前景。 Azure OpenAI 与 OpenAI 共同开发 API，确保兼容性的同时能够实现二者之间的平稳过渡。

使用 Azure OpenAI，客户可在运行与 OpenAI 相同的模型时获得 Microsoft Azure 的安全功能。 Azure OpenAI 提供专用网络、区域可用性和负责任 AI 内容筛选功能。

补全终结点是 API 服务的核心组件。 此 API 提供对模型的文本输入、文本输出接口的访问。 用户只需提供一个包含英文文本命令的输入提示，模型就会生成文本补全。

下面是一个简单的提示和补全的示例：

提示：

补全：

Azure OpenAI 通过将文本分解为标记来处理文本。 标记可以是单词，也可以是字符块。 例如，单词“hamburger”将分解为标记“ham”、“bur”和“ger”，而“pear”之类的常见短单词只是一个单个标记。 许多标记以空格开头，例如“ hello”和“ bye”。

给定请求中处理的标记总数取决于输入、输出和请求参数的长度。 处理的标记数量也会影响模型的响应延迟和吞吐量。

Azure OpenAI 是 Azure 上的一个新产品。 可以像在 Azure 订阅中使用任何其他可用于创建资源或服务实例的 Azure 产品一样开始使用 Azure OpenAI。 可以阅读有关 Azure 的资源管理设计的详细信息。

创建 Azure OpenAI 资源后，必须先部署模型，然后才能开始发出 API 调用和生成文本。 可以使用部署 API 来完成此操作。 这些 API 允许指定要使用的模型。

Azure OpenAI 使用的模型使用生成调用期间提供的自然语言指令和示例来识别请求的任务和所需的技能。 使用此方法时，提示的第一个部分包括自然语言指令和/或所需特定任务的示例。 然后，模型通过预测概率最高的下一段文本来完成任务。 这种技术称为“上下文”学习。 在此步骤中不会重新训练这些模型，而是根据你在提示中包含的上下文做出预测。

上下文学习有三种主要方法：少样本学习、单样本学习和零样本学习。 这些方法根据提供给模型的任务特定数据量而异：

少样本学习：在这种情况下，用户在调用提示中包含几个示例来演示预期的答案格式和内容。 以下示例显示了几个提示，我们在其中提供了多个示例（模型将生成最后一个答案）：

示例数量通常为 0 到 100 个，具体取决于单个提示的最大输入长度可以容纳多少个示例。 最大输入长度可能因使用的特定模型而异。 少样本学习可以大大减少准确进行预测所需的任务特定数据量。 此方法的准确度通常不如微调的模型。

单样本学习：这种情况与少样本学习方法相同，不过只提供了一个示例。

零样本学习：在这种情况下，未向模型提供任何示例，而只提供了任务请求。

该服务为用户提供对多种不同模型的访问。 每种模型提供不同的功能和价位。 GPT-3 基础模型按功能降序和速度升序顺序分别称为 Davinci、Curie、chatgpt 和 Ada。

Codex 系列模型是 GPT-3 的后代，并且已基于自然语言和代码进行训练，可为自然语言到代码用例提供支持。 在模型概念页上详细了解每个模型。

详细了解为 Azure OpenAI 提供支持的基础模型。