ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
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ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息戚或或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来悄饥对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，高运伍每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。
AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要
ChatGPT有多火？2022年11月30日推出，到现在不过两个多月，用户量已经破亿，是史上最快破亿的互联网产品。
但是，由于不对中国用户开放，对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈，目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段：看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。
一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话，是个革命性的颠覆性的产品，甚至要让20多个工种失业；另一方面，圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答，难免会觉得，“就这玩意要颠覆我？我怎么不相信呢！”
其实，大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道，上一次说AI要让人类下岗还是2016年，阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石，并且随之而来的三年AI投资热门期，直到后来直播赛道崛起，AI之风才逐渐平静，没想到疫情刚刚过去，又一波AI热来袭。
这一波AI热潮在国内有着良好的土壤，《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热，让不少人热衷讨论未来科技；在国际上，去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大槐并派规模的裁员，裁员就是因为看衰未来，如今，微软投资的openAI开发的ChatGPT，在web3.0和铅贺元宇宙熄火之后，成了硅谷寒冬里的一把火，而且是仅剩的火苗。
国内跟风的百度，在推出类似ChatGPT的计划之后，股价一度暴涨17%，阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品，即将推出。
但是，ChatGPT到底能干什么？为什么大家对它的评价差异巨大？它真的会让很多人失业吗？
第一个，为什么ChatGPT的回答很扯淡？
跟很多人一样，当初我试用几次ChatGPT之后，觉得这回答的都是什么玩意？还有人说它会写诗，可是写出来的诗完全没有可读性。
但是，我们可能忽略了一个问题，ChatGPT不是一个成品，而是一个半成品，虽然它经过七八年时间，在3000亿单词的语料基础上，训练出了1700多亿个模型，但是，它仍然是一个半成品，一方面需要蔽笑openAI继续开发，另一方面，也需要使用者不断训练它，它就跟刚会走的小狗一样，要经过主人训练，才会更懂你。
ChatGPT作为一个聊天机器人，并不是一开始就很懂你，何况，大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人，而是经过了国内的中介，中介把你的问题给到国外的ChatGPT，得到回答之后再转给你，这中间最大的问题就是，ChatGPT对回答者并没有精准的区分，只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。
真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合，才能不断得到高端AI对你的服务升级，否则，永远尝不到AI的“甜”。
不过就算经常使用ChatGPT，也还是很难解决大家的实际问题，需要根据使用场景二次开发，微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing，这样一来，就比单独的搜索引擎更好用，能够得到更智能的答案，还能减少搜索引擎的广告问题（想想百度的广告，你就知道这个产品的好处了）。
第二个，ChatGPT不是什么吊炸天的技术。
在ChatGPT之前，对话机器人早就普遍存在，比如微软小冰，还有各种智能音箱，甚至大家网上购物找客服时，得到的第一个回答，一定是机器人，机器人无法回答，人工客服再介入。
ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型，也就是学习了互联网上的各种资料，建立各种模型，但是，以前的聊天机器人侧重于文字语音理解，然后通过设计无数的固定对话来响应，所以，以前的聊天机器人是解决固定的某些问题，比如退换货啊，促销政策，天气情况，操作指令等，不是开放性的自己组织语言。
ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人，这是很厉害的。
不过，ChatGPT并非独一份，国际上至少有近十个公司在做这种模型产品，国内互联网巨头要开发相应的产品，也已经有了基础。有媒体报道说，国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已，国内巨头们对AI的重视，从未放松过。
只不过，做大语言模型的训练，成本太高，训练一次需要上千万美元。关于训练模式，大家可以参考秦朔老师写的介绍：
16日下午，百度正式发布生成式大语言慧烂模型“文心一言”。在多模态的GPT-4震撼出世的第二天推出标榜“中国版ChatGPT”的选手，这场“追风口”的发布会注定全网瞩目。不过，从会后社交媒体上的讨论来看，似乎表达“不及预期”的声音要更高一些。
现场，百度CEO李彦宏用几个例子展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个场景中的能力。中文理解上，让碧迟文心一言对中国语言文化背景的处理或许比ChatGPT更胜一筹，多模态上，文心一言能够制作视频，配以解说文字。有参与内测的媒体反馈，文心一言的对话能力，也并没有比ChatGPT差很多。
为什么仍不免失望？有人说，是录制好的问答不显实际水准，有人觉得内测未对公众开放，不够真诚。但其实在发布会一开始，李彦宏就坦白得很直接，文心一言，不完美：
“但也不能说我们完全ready了，文心一言要对标ChatGPT，甚至是对标GPT-4，门槛是很高的，全球大厂还没有一个做出来的，百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”
事实上，虽然所有人都热衷于把文心一言和ChatGPT放在一起比较，但不少专家都曾指出过一个不争的事实：相较于ChatGPT，国内同类产品存在一定的代差落后。
对于“中国版ChatGPT”，我们期待的是什么？
审视ChatGPT的成功，它的价值不仅在产品，而更在于底下的基础模型，它仍在不断地更新演化之中。新发布的GPT-4就是模型演化增强的产物。
而ChatGPT的诞生，是世界顶尖科学家经年累月研发的结果，有十年磨一剑的功力，有坐冷板凳的决心，同时也离不开高起点的人才基础和高强度的资本投入。坦李
当我们说到打造“中国版ChatGPT”，我们期待的是一项发生在中国AI界的颠覆性进步。它的背后，是能跟国际比肩的高性能基座模型，是高端算力等“卡脖子”问题获得了攻克，再往大说，是更强大的人才队伍，更优的创新生态。而这些都无法在短短数月时间内发生。
技术进步不是一场百米冲刺
