ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。
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这款AI语言模型，让撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。
不少和ChatGPT“聊过天”的网友纷纷感叹，“只有你想不到，没有ChatGPT办不成的”。和ChatGPT聊天，可以直奔主题、开门见山，也能由浅入深、由表及里。
当被问到一些严肃性话题和解决方案，ChatGPT的回答逻辑合理、用词到位，虽然没有提出老生常谈之外的观点，但清晰直观且迅速的表达方式、反应过程令人拍案叫绝。
上线仅仅两个月，ChatGPT的活跃用户就突破一亿。
ChatGPT爆红背后也有挑战
自ChatGPT发布以来，它的能力也不断被人们解锁，但人们在试用中慢慢发现，数学能力是ChatGPT的一大短板，连简单的“鸡兔同笼”题都能算错。大概是考虑到这一点，ChatGPT近日宣布了一次重要更新：提升了真实性和数学能力。
据了解，ChatGPT较上一代产品提升明显，对话模式具备更好的交互体验。但对比Google等搜索引擎，ChatGPT尚不具备替代搜索引擎的能力。ChatGPT的数据来自训练数据库，目前数据库仅更新至2021年，可用信息有限，同时真实性也无法得到保障。
此外，从商业模式来看，ChatGPT目前采用免费的模式。根据OpenAI的CEO SamAltman披露，ChatGPT每次聊天成本约为几美分，其中一部分来自Azure云服务，未来公司在持续优化成本的同时，会考虑通过收费获利，预计的收费模式包括订阅制、按条收费等。
随着ChatGPT迅速走红，其竞争者也不断涌现，从Anthropic公司的Claude、DeepMind公司的Sparrow、谷歌公司的LaMDA到Character AI，这个赛道将变得越来越“卷”。
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。
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对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，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在中短期内无法完全取代传统搜索引擎。
也较难改变当前全球搜索引擎市场竞争格局，但料将会加速搜索引擎演化进程，并在中期形成以传统搜索为主、ChatGPT类模型为辅的新搜索引擎形态，相应带来谷歌等传统搜索引擎巨头AI投入大幅增加。ChatGPT优化了问题与答案生成间的匹配精准度，用户体验远好于传统搜索引擎。
但背后系列短板亦阻碍了其在中短期对传统搜索引擎的可能取代：受制于模型训练方式，数据难以实时更新。单次搜索成本过于高昂，是目前传统搜索引擎的3-4倍。统计学模型产生的内容真假混杂，用户难以辨别。
搜索引擎产品演变：传统搜索引擎为主+大语言模型为辅相结合。
目前ChatGPT的技术路径难以在较短时间内解决搜索成本的问题，因此从分场景限制用量的思路出发，我们认为中短期内ChatGPT可以通过部分技术改进辅助传统搜索引擎实现用户体验大幅提升。
1，考虑到ChatGPT在不同分类问题中的表现情况，限制ChatGPT搜索仅在知识类搜索场景下启用可以有效控制成本。
2，面对时效类问题时，模型自动判断转向传统搜索引擎生成答案，并通过传统搜索引擎的数据返回生成ChatGPT版本的汇总新答案。
3，针对回答真实性问题，加入对答案产生来源的引用注明给用户，让用户可以快速检验回答的可靠性。
