GPT巨炮横空出世：全球AI大战一触即发！
2022年11月底，OpenAI公布 GPT 3.5 版本，掀起了一场科技界的轰动。它可以针对用户提出的问题，准确地回答出专业的长篇答案，让人瞠目结舌。随着科技不断升级，2023年3月14日，OpenAI更进一步推出了ChatGPT 4.0版本，除了增加答案文本的长度，还加入了制作影音档和编写程序语言的功能。这种人工智能的突破，被认为会颠覆Google搜索引擎，成为数字革命的里程碑。微软公司宣布投资100亿美元，将其并入未来的数字平台中。Google也宣布介入竞争大计划，而中国的百度也在该领域大力研发。可以预见，未来十年将是全球最大的科技产业大战，落后的国家将失去主导地位。本文将先介绍人工智能的背景，然后简要介绍ChatGPT的软件结构，并探讨其可能面临的挑战。
当要用人工智慧去学习认知人类的自然语言时，研究者一开始也是利用有监督标注的方式去辨别字、句、及文章。但人类的语言多元变化，且近几千年累积的文献庞大，而近代文明累积的知识更是前人的几千倍，随着科技的进步，在网络上的新闻及影音信息、出版界图书及研究期刊论文、及在专业数据库上所累积之数据已成几何级数般成长。所以要用标注的方式去处理自然语言，会成为巨大的负担。因此近几年来，研究者开始利用无监督下之自然语言AI学习，来突破此困境。
自然语言处理的一个关键问题是如何让机器理解人类的语言，而无监督学习正是在这方面取得了巨大的进展。例如，研究者可以使用自然语言处理技术来自动地抽取、归纳和表示文本数据中的信息，并将其转化为机器可理解的形式。这种方法不仅可以解决数据标注的困难，还可以提高机器处理自然语言的准确性和效率。
无监督学习的一种常见方法是使用神经网络模型，这种模型可以从大量的未标记数据中提取特征并学习模式，以实现文本数据的分类、聚类和生成等任务。这种方法可以大幅提高机器学习的效率和准确性，从而为人工智能的应用开辟了更广阔的空间。
人工智能
GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，中文意思是“生成式预训练转换器”。GPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它的主要特点是通过预训练学习语言的统计规律，能够自动产生人类语言的文本。预训练是GPT执行的第一步工作，它利用大量的文本来训练对文句的认知。之后，GPT利用转换器的功能，在提供上下文条件下生成适当的中间文句。因为是在无监督监之下自我学习，所以中间文句会有很多解，只看其在大量参考数据中出现的机率而定。通过反复练习，GPT生成文句和文句间的关系，以复杂拓扑的形式相互串接，最终实现对一整篇文章的掌握，能够依需要整理长篇文章的摘要版本。
在GPT的最新版本GPT 4.0中，它已经具备生成长达25,000字的文章的能力。同时，GPT的程序中还包含微调模块，这些模块会因特定的需要加入GPT的训练中。对于不同的语言，GPT可以通过不同的资料来训练，最终实现对该语言的自然语言处理。GPT已经被广泛应用于各个领域，包括机器翻译、自动摘要、文本生成等。
GPT的训练不仅限于英文，还包括42种其他语言，例如中文、西班牙语、德语、法语和日语等等。虽然中文的参考资料比英文少很多，但是GPT仍然能够很好地理解中文的语义，并且进行自然流畅的回答。如果中文数据库中没有需要的知识，GPT会从英文数据库中寻找相关信息，并且进行翻译，最终将答案以中文回答。同时，GPT也会利用已有的翻译文本来进行语言间的翻译学习，并且通过语言翻译模块进行微调，以达到更好的翻译效果。无论是哪种语言，GPT都能够快速准确地为用户提供所需答案。
open AI
从大数据的角度来看，某一特殊领域的目标愈单纯，如车牌辨识、人脸辨识、及各工程领域中单一目标的训练，应用A l 都能得到很好的成果。但对于多目标之训练，如自动驾驶则进展很缓慢。
事实上，人类在学习母语的过程中，并不是通过严格的语法规则和词汇表来学习的，而是通过自然而然的语言环境中的交流和使用来逐渐习得语言能力。比如，孩子们在听到父母说话时，往往能够自主地模仿和使用语言，逐渐提高自己的语言能力。这种自然的学习方式不仅更加高效，而且更加有趣，因为孩子们能够在和周围人交流的过程中不断地体验和探索语言的魅力和奥秘。
正是受到这种人类自然语言学习方式的启发，GPT 的设计者们才能够采用类似的方式来训练 GPT 模型。通过在大量的文本数据中自主学习，并通过多次迭代训练不断提高自己的能力，GPT 模型逐渐习得了语言的基本规则和特点，能够像人类一样准确理解和表达语言的含义和关系。
此外，人类的语言交流也具有非常强的上下文相关性，即同样的词汇在不同的语境中可能会有不同的含义。这种上下文相关性在语言处理中尤为重要，因为它能够帮助模型更好地理解文本的含义和背景信息。GPT 模型在训练过程中也考虑了这一点，通过提供上下文信息来生成适当的中间文句，并通过反复练习来学习文句和文句间的关系，从而在整个语言处理过程中更好地理解和应用上下文相关性，这也就是 GPT 能够成功根本原因。
网页
GPT面临着来自世界各地竞争对手的挑战，包括谷歌、Facebook、百度等公司都投入了大量的资源来开发自己的自然语言模型。这些模型的成功也给GPT带来了内在挑战。其中最大的挑战就是计算力的限制。想象一下，GPT 4.0版本的训练参数已经达到了7000亿的数量级，需要使用一万多片GPU的计算力才能运行，耗时超过一年。这使得GPT的服务系统无法及时更新新的数据。目前，GPT4.0版本的答案只包括2021年9月之前的数据，而对于需要即时反馈的企业和科技领域，这是一个严重的问题。而这个计算力的瓶颈，不仅是GPT，对其他公司和各大国家也都是一个短期内无法解决的共同难题。
另一个内在挑战是GPT所面临的可解释性问题。由于GPT的学习过程是在无监督的状态下进行的，所以其生成的结果很难被解释和理解。这种不透明的结果让人难以了解GPT生成结果的准确性和可信度，从而限制了GPT的应用范围。许多研究人员已经开始探索如何提高GPT的可解释性，例如通过可视化和交互式界面等方法。
此外，GPT的另一个挑战是数据隐私和安全问题。由于GPT需要大量的数据进行训练，这些数据往往包含用户的个人信息和隐私。如果这些数据被黑客或恶意用户利用，将会对用户造成严重的损失。因此，保护GPT训练数据的隐私和安全是非常重要的问题。
最后，GPT所面临的挑战还包括对社会的影响。由于GPT的能力非常强大，可以生成几乎任何形式的文本，这可能会引发虚假信息、欺诈和误导性的信息。此外，GPT生成的文本可能会涉及敏感话题和不当内容，如仇恨言论、性别歧视和种族歧视等。因此，需要建立有效的监管和控制机制来确保GPT生成的文本符合道德和法律标准，并防止其被恶意使用。
虽然竞争激烈，但也说明了GPT在自然语言处理领域的重要性，我们可以期待更多的技术突破来解决这个问题。
#中国版chatGPT来了#
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