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chatGPT专项调研报告_chatgpt调研报告
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ChatGPT专项调研
- ChatGPT概述
1.1 ChatGPT背景
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。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，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
1.2 ChatGPT发展
| 全球 | 最新消息 | 内容总结 | 同类产品重点关注公司 |
| 国内 | ①1月30日，有消息称国内互联网巨头百度将于3月在中国推出类似ChatGPT的人工智能聊天机器人，再次掀起公众对AI聊天机器人的关注热潮。 | 国内的互联网科技公司正在逐步关注到该技术，目前未能查询到该技术在国内任何一家公司有合作意愿，国内一些有自主创新能力的公司已开始布局相关类似产品，后期持续跟进。 | 百度、科大讯飞、汉王科技、海天瑞声、拓尔思、云从科技、腾讯 |
| 国外 | ①一项调查显示，截止2023年1月，美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业。 | 经查询从22年年底兴起的新技术CHATGPT在国外的实际落地项目暂未找到，国外3家互联网科技公司对此技术进行相关应用，另外该技术在国外的评价褒贬不一，特别是在教育行业受到很大的抵制，后期持续跟进。 | 微软、亚马逊、谷歌 |
- ChatGPT原理
ChatGPT 是基于 GPT-3 模型构建的。GPT 是 Generative Pretrained Transformer（生成预训练变换器）的缩写，它是openAI推出的一种用于处理自然语言文本大型神经网络模型，GPT-3 是它的最新版本。
GPT-3 模型包含大量的语言数据，能够理解语言的语法和语义。当用户输入问题时，ChatGPT 会将问题转换为计算机能够理解的数据，并使用 GPT-3 模型进行处理。GPT-3 模型会根据语言数据，生成一个回答候选集，并从中选择一个最佳回答。最终，ChatGPT 会将生成的回答以自然语言NLP的形式返回给用户。
如此复杂的模型是怎么训练的呢？简单来说是 RLHF（从人类反馈中强化学习），分三步：
1.收集提示信息（prompt）和人工形成的任务示例（demonstration），并用监督学习方法训练模型。
2. 将初始模型用在新的对比数据上，生成多个输出，人工对这些输出进行排序，排序结果用于训练奖励模型。
3.使用PPO（Proximal Policy Optimization）强化学习算法训练奖励模型。
总结起来ChatGPT（对话GPT）其实就是InstructGPT（指令式GPT）的同源模型，然后指令式GPT就是基于GPT-3，先通过人工标注方式训练出强化学习的冷启动模型与reward反馈模型，最后通过强化学习的方式学习出对话友好型的ChatGPT模型。如下是论文中相应对话友好型的定量结果（其中PPO-ptx曲线就是InstructGPT模型），可以看到在回答友好型上InstructGPT是远超原始GPT的。
- chatGPT应用
作为聊天机器人：ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这可能对客户服务很有帮助，因为其可以提供信息，或者只是为了好玩。（应用领域：搜索引擎）
作为一个问答系统：ChatGPT可以进行微调，以回答特定类型的问题，例如与特定领域或主题相关的问题。这对于创建虚拟助手或其他类型的信息提供系统很有帮助。（应用领域：智能助手）
作为对话代理：ChatGPT可以用于创建与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身。这可能对社交媒体应用程序、游戏或其他类型的在线平台很有帮助。（应用领域：智能管理）
作为文本生成工具：ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应。这对于为社交媒体、网站或其他应用程序创建内容很有帮助。（应用领域：报告编撰）
总结起来：chatGPT在金融领域可以在智能助手、智能搜索、智能问答以及智能编撰等领域均可实现应用。
- chatGPT优劣势
4.1 优势
网上对此技术的兴起褒贬不一，主要是因为它功能的强大对某些领域产生巨大的冲击，最终导致人类越来越依赖于AI技术，自主思考的能力交给了人工智能来完成，当然该技术在NLP领域是一项里程碑的事件。
4.2 劣势
区域限制：因国内网络限制的原因暂时无法亲身体验该此项技术，无法做出中肯定的评价，官网地址：https://www.chatgtp.com/，国内手机号没有权限注册试用。
资源投入：GPT-3有1750亿参数，45TB的训练数据，1200万美元费用用于模型训练，训练所用设备包括285000个CPU和10000个GPU，训练模型中两大鸿沟有训练数据的搜集和设备的维护
