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ChatGPT,如何重新定义深度学习

作者:知学云发布时间:2023-03-20

原标题:ChatGPT,如何重新定义深度学习

3月15日凌晨,经过数年的研发和调试,OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4(全球首个高体验、强大的先进人工智能系统)。这是一个大型多模式模型,它接受图像和文本输入并输出正确的文本响应。实验表明,GPT-4在各种专业测试和学术基准测试中的表现与人类相当。OpenAI表示,研究团队一直在对GPT-4 进行迭代,以使其从训练开始就更加安全和一致。

距离GPT-4发布仅37个小时后,3月16日下午,百度正式发布了知识增强大语言模型“文心一言”, 百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏说道:“文心一言当然是要对标ChatGPT,甚至GPT-4。”

ChatGPT的出现,也是深度学习领域演进、发展和突破的结果,也为我们展现了生成式AI给深度学习带来的无限可能性。

自从2012年深度学习“革命”以来,距今正好过去了十年的时间。深度学习革命带给我们的不仅仅是一种力量,更多的是人类行为与智能科技在无限空间领域及场景中的融合,从而引领人类行为的未来进程和发展机遇。

截止到2022年,以深度学习技术为代表的人工智能取得了令人瞩目的进展。无论是风头正盛的ChatGPT,还是全民参与的AI绘画,又或者是业内认可的图像处理模型DALL-E,都展示了人工智能强大的能力。

01

技术爆炸——OpenAI的“燃点”

ChatGPT是OpenAI(2015年在美国成立的人工智能研究公司/实验室)开发的一种AI(人工智能)语言模型,当然也可以理解为一种聊天机器人模式。

ChatGPT旨在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,回答问题,并协助人类或使用者获取信息完成一系列任务的一个人工智能程序,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

ChatGPT是一种机器学习模型,不仅是聊天机器人,能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还可以真正像人类一样来聊天交流,只处理输入数据并根据从其训练数据中学习的模式生成输出,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

ChatGPT生成输出仅限于其接受过培训的信息,无论是实时信息还是创意写作,均是客观完成没有任何人为因素或渲染加工成分,并不反映任何形式的个人理解或观点。换句话说,ChatGPT不具备自我意识或主观体验。

ChatGPT没有任何人类的情感、欲望或身体能力,只能按照程序设定的指令发挥作用或能力。在 OpenAI 的创作者实施了严格的安全措施以确保ChatGPT不会造成伤害,并且接受了各种人类文本(使用、阅读、信息抓取等)的培训,以提供适用且准确的响应级操作。

02

应用价值

ChatGPT主要价值在于其引入了基于人类反馈的强化学习技术(RLHF,Reinforcement Learning with Human Feedback),进而让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是AIGC(AI- Generated Content,人工智能生成内容)技术进展的成果,促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。

ChatGPT的技术逻辑应用在客户服务、内容创建和语言翻译等各个行业都非常有用,能使组织自动执行某些任务并向用户提供快速准确的响应。

此外,ChatGPT或将彻底改变搜索引擎的论点是 基于一个逻辑,即对话界面和理解自然语言输入的能力,可以使信息搜索更加直观且对用户友好。ChatGPT可以用相关信息响应以自然语言提出的问题,这可能会简化用户搜索信息的过程。

与此同时,ChatGPT还可以用于人工智能领域的研究和开发,有助于推动技术迭代水平并引领该领域的进一步发展和提升。最重要的是,可以通过对话方式来不断完善其知识库,这是才ChatGPT最智能、最伟大的超前所在。

03

市场&投资

无论是国内还是国外,众多国家开始布局人工智能领域,在研发上都投入了大量的精力和人才。

在市场规模和投资方面,中国正在迅速追赶美国,有望在不久的将来成为全球最大的人工智能市场。两个国家在人工智能发展方面各有优势和劣势,两国在这一领域的竞争或将会影响全球人工智能的未来。

总之,人工智能对市场和投资的影响是一个复杂的问题,专家们对此进行了广泛争论。虽然人工智能确实有可能使某些任务自动化,但也有可能在人工智能开发和维护、数据分析和技术管理等领域创造新的新机遇和机会,所有各方应共同努力来确保其影响对各方面都是积极且正能量。

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发展之路

ChatGPT是一个基于深度学习的人工智能系统,可以用于实时对话机器人的开发和部署。 ChatGPT的核心技术之一是深度学习,它可以帮助机器学习复杂的行为模式,并在实时环境中实现高效的对话。通过与人的互动中搜集、习得和萃取数据经验,并从大量的经验数据样本中进行自我学习、优化完善自己的智库。

研判

技术层面,ChatGPT的持续升温依托于大模型的技术红利,未来深度学习革命的ChatGPT应用或将带来弱人工智能向通用智能的阶跃。

商业层面,深度学习革命的ChatGPT应用落地仍在探索期,跨模态打开场景空间。文本到图片/视频的跨模态生成、垂直领域AI写作、智能笔记、AI语言学习平台或为潜在落地方向。

研究分析预判深度学习-ChatGPT应用可在以下几个方面发展或合作。

交互回传。ChatGPT通过深度学习技术,可以根据用户的语音和文本信息,自动生成相应的回复。

自动生成对话内容。ChatGPT通过深度学习技术,可以自动生成对话内容,从而提高对话的质量和可用性。

除此之外,ChatGPT的应用场景还包括:用来开发聊天机器人,编写和调试计算机程序,文学、媒体相关领域的创作,以及音乐、电视剧、童话故事、诗歌和歌词等创作。据专业人士研究总结,尤其在特别的测试情境下ChatGPT应用在教育、考试、测试问卷方面的表现甚至优于普通人类测试者。

融合

将深度学习革命应用到数字化培训行业是我们大胆的预测和设想。借助数字化学习平台的技术、运用和内容,并结合深度学习及ChatGPT的应用分析,我们认为可以在“智能+大数据”中植入ChatGPT应用,运用深度学习所构建的文本表示,通过ChatGPT生成文本和对话,并结合数字化场景,势必将助力培训行业与客户间更有效、更精准且更具黏合业务性的匹配。

● 理解用户诉求和个性需求

ChatGPT机器人根据用户的语音和文本进行相应的回应,从学习和内容上更加优化完善现有的知学云智库。

● 进行语义分析

ChatGPT使用深度学习更好地理解用户的意图,并且可以根据用户的意图进行相应的回应,从智能管理上解决个性与共性的需求问题,从而也杜绝了“千篇一律”“无针对性”的痛点问题。

● 进行情感分析

ChatGPT 使用深度学习可以帮助机器人更好地理解用户的情感,并且可以根据用户的情感进行相应的回应。

深度学习与ChatGPT应用的完美结合,不但可以帮助机器人更好地理解用户的语言和意图,还能分析用户的情感。这些能力都可以帮助机器人更好地与用户进行交流,从而提高用户的体验。

05

结语

面对未来,我们认为深度学习革命ChatGPT应用模式的背后是成本、算力、场景、数据等多维集合在大模型路线下的作用,未来的发展势必有不一般的潜质和潜能。

与此同时,我们同样预测行业格局或将趋向集中化、圈层化发展,随着深度学习革命与ChatGPT应用不断优化和升级,MaaS是深度学习革命和ChatGPT应用与商业模式融合演进的潜在发展方向。

参考文献:

1. 《数字化转型驱动客户成功》知学云,2022

2. 《ChatGPT幕后:深度学习崛起的这10年》中信出版集团,2023

3. 《从CHAT_GPT到生成式AI(Generative AI):人工智能新范式,重新定义生产力》中信建投,2023.1

4. 《新一代人工智能发展规划》国发〔2017〕35号,国务院,2017.7

5. 《人工智能伦理问题建议书》联合国教科文组织发布,2021.12

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