chatgpt掀起热潮的原因(chatgpt与gptchat的区别)

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新一代对话式人工智能,历史上增长最快的消费者应用程序

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chatGPT是OpenAI发布的一种人工智能模型,它的发布引起了广泛的热潮。这个模型可以用于执行各种与人类对话相关的任务,例如回答问题、展开对话等。它的成功之处在于它能够更加自然、流畅地与人类进行对话,给人一种仿佛在与真人对话的感觉。

与之前发布的GPT模型相比,chatGPT主要有两个主要区别。它是为了更好地适应对话任务而设计的。GPT是一个生成式预训练模型,它通过对大量的文本进行训练,从而能够生成与输入相关的文本。而chatGPT则是在GPT的基础上进行了调整和改进,使其更适用于对话任务。这意味着chatGPT在生成对话时更加准确、流畅,并且更加能够理解上下文。

chatGPT还引入了一种名为“温度”的参数,用于调节生成文本的随机性。通过调整温度参数,用户可以控制chatGPT生成文本的保守程度。较高的温度值会导致生成的文本更加随机,而较低的温度值会使生成文本更加一致和可预测。这使得chatGPT更加灵活,能够根据需求生成不同风格和难度的对话。

chatGPT之所以引起热潮,有以下几个原因。它的出现填补了人们对自然对话能力强大AI的期待。过去的AI对话系统,无论是基于规则的还是统计的方法,都存在明显的缺陷,无法真正模拟人类的自然对话。而chatGPT弥补了这一空白,给人们带来了更加真实、流畅的对话体验。

chatGPT的发布体现了人工智能领域的不断进步与突破。chatGPT不仅在模型结构上进行了改进,更将其发布为一种服务,供人们使用。这代表着人工智能技术正在越来越趋于实用化,能够为人们提供更多便利和创新。

chatGPT的开放性也引发了人们的关注。OpenAI决定将chatGPT作为一个商业化产品发布,但同时也提供了免费访问的API。通过这一举措,OpenAI鼓励了不同领域的人们使用和探索chatGPT的潜力,为人工智能的发展带来了更多可能性。

chatGPT也存在一些挑战和问题,例如它可能会生成不准确或不当的信息,容易受到滥用,以及可能无法处理敏感话题等。针对这些问题,OpenAI已经采取了一系列的措施,如添加警告标签、设定使用限制等,以确保chatGPT的合理使用。这也提醒着我们,在开发和应用人工智能技术时,需要平衡技术进步和伦理原则。

chatGPT的发布引起了广泛的热潮,这是因为它填补了人们对自然对话AI的期待,展示了人工智能领域的进步与突破,并通过开放和限制相结合的方式,探索了人工智能的应用前景。尽管目前chatGPT还存在一些挑战和问题,但相信随着技术的改进和应用的深入,chatGPT将在为人们提供更好对话体验的为人工智能技术的发展带来更多可能性。

chatgpt掀起热潮的原因(chatgpt与gptchat的区别)

ChatGPT如此之火有两个原因,一是操作简单,容易上手;二是能够应对日常对话。

1、操作简单,容易上手

打开之后只需要在对话框里输入问题,就可以获得答案。

2、能够应对日常对话

根据官方介绍,ChatGPT以对话方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。ChatGPT的特点

ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。特点:

1、模型训练方式:相比之前的GPT模型,OpenAI采用了全新的训练方式,即一种名为“从人类反馈中强化学习”的训练方式对ChatGPT进行了训练

2、高道德水准:ChatGPT注重道德水平的训练方式,按照预先设计的道德准则,对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦它发现用户给出的文字提示里面含有恶意,包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图,它都会拒绝提供有效答案。

浪潮chatgpt

Chatgpt为浪潮信息带来了许多积极的影响。

一方面,Chatgpt作为智能对话系统,可以与客户实现全天候快速的对话沟通,提高客户体验;

另一方面,Chatgpt可以通过分析客户的对话数据,洞察客户的需求与痛点,帮助浪潮信息优化其产品和服务,提升市场竞争力。

也可以通过Chatgpt改善公司内部的员工沟通和工作协同,提高工作效率和生产力。Chatgpt为浪潮信息带来了更加高效和智能的解决方案,促进了公司信息化的进一步发展。

Chatgpt作为一种智能对话系统,可以让浪潮信息更好地与客户互动,提升客户满意度。通过Chatgpt,浪潮信息可以为客户提供更加自然、快速、准确的咨询服务,进一步提高工作效率。

它还能够帮助浪潮信息收集客户需求及反馈,进行数据挖掘、情感分析和知识管理,提升业务运营的交互和管理水平。

与此Chatgpt也是时下智能化发展的趋势,采用这种技术,可以提高浪潮信息在业务领域的竞争力,从而谋求更好的发展。

chatgpt爆红的原因

ChatGPT如此之火有两个原因,一是操作简单,容易上手;二是能够应对日常对话。

1、操作简单,容易上手

打开之后只需要在对话框里输入问题,就可以获得答案。

2、能够应对日常对话

根据官方介绍,ChatGPT以对话方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。ChatGPT的特点

ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。特点:

1、模型训练方式:相比之前的GPT模型,OpenAI采用了全新的训练方式,即一种名为“从人类反馈中强化学习”的训练方式对ChatGPT进行了训练

2、高道德水准:ChatGPT注重道德水平的训练方式,按照预先设计的道德准则,对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦它发现用户给出的文字提示里面含有恶意,包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图,它都会拒绝提供有效答案。

chatgpt与gptchat的区别

chatjpt是什么

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知天文下知地理,还能根据聊天的上下文进行互动的能力,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

在OpenAI的官网上,ChatGPT被描述为优化对话的语言模型,是GPT-3.5架构的主力模型。

ChatGPT具有同类产品具备的一些特性,例如对话能力,能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。其在短时间内引爆全球的原因在于,在网友们晒出的截图中,ChatGPT不仅能流畅地与用户对话,甚至能写诗、撰文、编码。ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式,按照预先设计的道德准则,对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意,包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图,都会拒绝提供有效答案。

chatgpt在中国火的原因

作者 | 魏启扬

来源 | 洞见新研社毫末智行有着天生的紧迫感。

很多科技公司一年才举办一次的品牌日活动,毫末智行硬是办成了一个季度一次,活动频次的提高,则意味着组织内部新陈代谢的提速,从研发到落地乃至运营,都要跟上步点节奏。

毫末智行用这样一种方式来鞭策自己在自动驾驶道路上的进取之心。

4月11日结束的第八届HAOMO AI DAY,活动规格再上台阶,吸引了中国汽车芯片联盟联席理事长、中国电动汽车百人会副理事长董扬,同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱西产,清华大学车辆与运载学院教授曹东璞、华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE/CAAI Fellow田奇等业内大咖参会。

在影响力持续扩大的毫末智行再次更新了自己在技术、产品和生态上的进展,其中城市NOH即将量产上车与毫末DriveGPT 雪湖·海若的发布成最大亮点。

前者是中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH,将最先落地北京、上海、保定等城市,后者则是全球首个自动驾驶生成式大模型。

NOH量产上车,毫末智行过去就曾做过预告,此次确定了更具体的落地时间,算是兑现了之前“夸下的海口”。

至于雪湖·海若 ,在GPT火热的当下,参与其中的自动驾驶公司也不少,为什么是毫末智行率先发布,成为很多人心中的谜团。01 自动驾驶大考年,毫末智行冲在最前线

毫末智行加快推进NOH的落地进程,很大一部分原因在于智驾产品已经进入到全线爆发的前夜。

来自工信部和高工智能汽车研究院的数据显示,2021年乘用车L2级智驾产品的搭载率是23.5%,全年共交付了476万辆。

到了2022年,乘用车上车的智驾产品升级到L2级以上,搭载率提升到29.4%,全年了交付了585.99万辆。

按照这一趋势预测,到2025年时,乘用车L2级以上智驾产品的搭载率将达到70%。

毫无疑问,正在经历的2023年和还没到来的2024年将十分关键,用毫末智行董事长张凯的话来说,“2023年既是自动驾驶的冲刺之年,也是大考之年”。

张凯判断,智驾产品今年的爆发将主要集中在两个方面。

第一个是城市导航辅助驾驶产品将围绕量产上车发力,主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。

另一个是行泊一体和无人车商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域,搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮。毫末智行作为“渐进派”的代表,坚定认为辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路,因而在过往,一直致力于推动智驾产品上车。

2021年推出HPilot 1.0版本,当年即完成坦克300城市版、魏牌拿铁、魏牌玛奇朵、哈弗神兽5款车型的量产上车,搭载乘用车数量超过数万台。

2022年,毫末智行对HPilot进行了两次大版本更新,HPilot月度搭载增速超过200%,与此毫末城市NOH辅助驾驶系统也完成了量产交付,搭载HPilot 3.0的新摩卡DHT-PHEV魏牌蓝山将在2023年先后上市。

根据毫末智行官方公布的数据,截至毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里,HPilot 2.0 辅助驾驶日均里程使用率达到了12.6%。

NOH的推进方面,目前已经在北京、保定、上海等城市开启泛化测试,即将量产上车,毫末智行预测,到2024年,城市NOH将有序落地100城,届时,毫末辅助驾驶乘用车总量也将来到百万量级别。有业内人士评述,即便按照当前的节奏不变,毫末智行智驾产品量产落地的速度也已与友商拉开了差距,至少领先行业一年以上。

毫末智行的”快”主要体现在两个方面,一个是产品的推新和迭代速度快,一个是由量产落地而带动的规模覆盖。

不得不说毫末智行选择了一条最为“稳妥”的自动驾驶路线。

在应对行业竞争,推动自动驾驶落地的过程中,我们很清晰的看到,HPilot、城市NOH等智驾产品正在源源不断的为毫末智行提供营收,而随着这些智驾产品的每一次迭代升级,自动驾驶能力一点点的向上提升,毫末智行距离全无人驾驶的星辰大海也更近了。

除了自动驾驶量产上车之外,毫末智行还公布6P开放合作的进展,目前已与3家主机厂签署定点合同,相关项目正在交付中。

在此之前,行业对毫末智行发展潜力存疑的主要观点是过于依赖长城,如今6P合作实现突破,表示毫末智行开始走出长城,迈向更广阔的发展空间,构建属于自己的“长城”。02 数据“第一性原理”,DriveGPT雪湖·海若的主要支撑点

将ChatGPT与DriveGPT雪湖·海若进行对比,虽然都是GPT,但运行条件和应用场景还是有很大的不同。

ChatGPT是对话式的生成式自然语言模型,输入是自然语言的文本串,输出就是自然语言的文本,目前ChatGPT主要完成通用的下游语言生成任务,比如多轮对话、代码生成、翻译、数学运算等。

DriveGPT雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型,输入是感知融合后的文本序列,输出是自动驾驶场景文本序列,即将自动驾驶场景Token化,形成“Drive Language”,最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。DriveGPT雪湖·海若的实现过程是,首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据,训练初始模型,再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型(Reward Model)的训练,然后再通过强化学习的方式,使用反馈模型去不断优化迭代初始模型,形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

毫末智行CEO顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到,布局非常领先。

早在 2021 年,毫末智行就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索,并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中,然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级,现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中,最终目标是实现端到端自动驾驶。很明显,和ChatGPT一样,DriveGPT雪湖·海若的技术原理并不复杂,但为何是毫末智行抢到了落地的头炮呢?

因为要想获得理想的训练结果,必须具备两个条件,海量的数据和超强的算力,而这恰恰是毫末智行区别于其他自动驾驶公司的优势长板。

先看数据。

去年9月的第6届HAOMO AI DAY上,CEO顾维灏向外界确认,毫末智行正式进入数据驱动的自动驾驶 3.0 时代。

如何理解?毫末智行依托HPilot的量产,目前已经积累了超过4000万公里辅助驾驶里程的数据,就场景来看,包括城市道路、城市快速路和高速;就数据分类来看,既有真实的感知数据,也包含真实的人驾数据。毫末智行的数据优势并不是数据量的多少,而是获取数据的能力。

以HPilot为代表的智驾产品一直在持续的大规模量产上车,这也是说,毫末智行拥有稳定且优质的数据源,这些数据被投喂到MANA数据智能体系的训练中,推动MANA的进化成长,从而完成数据在其设计的技术架构内的闭环。

截至到2023年4月,MANA学习时长超56万小时,虚拟驾龄相当于人类司机6.8万年。

再来看看算力。

毫末智行很早就预见了算力对于自动驾驶研发的重要性,与特斯拉建设超算中心Dojo类似,毫末智行今年1月发布了中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS(雪湖·绿洲),算力达67亿亿次/秒。

通过一系列的训练框架、性能、通信等优化,MANA OASIS可单机实现训练100亿参数规模的大模型的能力,同时执行多任务、多模态并行的训练,大幅提升计算效率。

为了支持DriveGPT雪湖·海若的训练,毫末智行还对MANA OASIS在算力层面进行三大能力的升级。1、搭建了“全套大模型训练保障框架”,实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力,可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性;2、研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术,并将其推广到大模型训练,构建了一个大模型持续学习系统,自主研发任务级弹性伸缩调度器,分钟级调度资源,集群计算资源利用率达到95%;3、MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效,满足Transformer大模型训练效率,通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合,端到端吞吐提升84%。古希腊哲学家亚里士多德曾提出过“第一性原理”的哲学术语,翻译过来就是,“每个系统中存在一个最基本的命题,它不能被违背或删除。”

从毫末智行所表现出来的技术理念来看,无论是走“渐进式”路线,还是建设算力基础设施MANA OASIS,围绕的中心都是数据,在毫末智行的认知中,数据就是自动驾驶的“第一性原理”,基于此,毫末智行构建起行业竞争的护城河。03 从毫末到雪湖再到海诺,自动驾驶的中国式浪漫

在DriveGPT雪湖·海若发布之外,另外一个值得关注的点是,毫末智行还对外开放了该模型。

北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等单位成为首批合作伙伴。毫末智行在使用数据的过程中,还建立了一套极具性价比的,基于4D Clips数据的自动化标注方案。

一张正确标注结果的图片在行业中的市场价是5块钱,如果使用DriveGPT的标注服务,这个价格将只需5毛钱。

毫末智行计划,这项图像帧及4D Clips自动标注服务将逐步向行业开放使用。很明显,毫末智行发布DriveGPT雪湖·海若,并不是炒作跟风,而是真真切切的在做自动驾驶研发,更难能可贵的是,毫末智行很多前沿技术不光是为自己所用,还将其开放出来,以生态共建的形式,为行业的发展添砖加瓦。

其实,从毫末智行公司名字的由来,到自动驾驶智算体系MANA雪湖的命名,再到DriveGPT雪湖·海若的来源,能够窥视出毫末智行在自动驾驶这件事情上一以贯之的企业价值观。

“毫末”二字取自道家学派创始人老子之《老子·第六十四章》:“合抱之木,生于毫末。九层之台,起于累土。千里之行,始于足下。”强调的是一点一滴积累、脚踏实地耕耘的重要性。

“雪湖”这一名称,出自科幻小说《三体》第二部《黑暗森林》,说的是主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考,直到有一天在湖中寻找到了破解“三体危机”、拯救地球的方法。

将其延伸,“雪湖”这个名字代表了毫末对人类社会和科技趋势发展的热情,承载着毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。

“海若”则出自《庄子·秋水》,里面有两个神话人物河伯和北海若。河伯请教北海若,何谓大小之分,北海若教导,不因天地而觉大,不因毫末而觉小。其中蕴含着智慧包容、海纳百川的寓意。

将上述命名来源进行梳理,可以发现毫末智行的企业价值观融汇了中国古代经典的道家思想和科幻巨作天马行空式的哲学思辨,再结合当前正在从事的最前沿的自动驾驶事业,毫末智行呈现出特立独行的气质,更宏观的视角,还能看到一种与众不同的中国式浪漫。

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