1.从周五到周末ChatGPT已经疯传开来，其对话能力让人惊艳。从玩梗、写诗、写剧本，到给程序找bug，帮人设计网页，甚至帮你生成AIGC的提示词，一副无所不能的样子。可以去Twitter上看BenTossell梳理的一些例子，或者自己去试试！一位MBA老师让ChatGPT回答自己的管理学题目，结论是以后不能再布置可以带回家的作业了。很多人用了以后无法自拔，就如这位所见：
Musk问ChatGPT怎么设计Twitter(不得不说还挺有创意）：
2.有人让ChatGPT参加了智商测试，得分83;SAT测试得分1020，对应人类考生52%分位。要知道ChatGPT并没有对数学方面做过优化，已经是相当不错的结果了。
CoinFLEX更名为Open Exchange，Leslie Lamb担任首席执行官:金色财经报道，Coinflex新任首席执行官 Leslie Lamb 在LinkedIn上分享了Coinflex 正在更名为 Open Exchange (OPNX)的消息。塞舌尔法院周一批准了该公司的重组计划。CoinFLEX 最初的重组提案没有提及 OPNX 或品牌重塑计划。[2023/3/9 12:50:46]
3.ChatGPT的提升点
相比之前的GPT-3，ChatGPT的提升点在于能记住之前的对话，连续对话的感觉让人舒服。
ChatGPT可以承认错误，如果你认为他的回答不对，你可以让他改正，并给出更好的答案。
ChatGPT可以质疑不正确的前提，GPT-3刚发布后很多人测试的体验并不好，因为AI经常创造虚假的内容，而现在再问“哥伦布2015年来到美国的情景”这样的问题，AI已经知道哥伦布不属于这个时代了。
Riot Blockchain二季度总收入为7290万美元，持有6653枚BTC:金色财经报道，据上市加密矿企Riot Blockchain公布的2022年第二季度财报数据，截至2022年6月30日的三个月期间，总收入增长112%至7290万美元，而2021年同期为3430万美元。挖矿收入增长47%至4620万美元。Riot Blockchain流动资产为4.964亿美元，手头现金为2.705亿美元，高于2022年第一季度末的1.136亿美元，以及6,653枚比特币（未经审计）。
Riot的产量归因于其不断增长的矿机部署。该公司目前拥有44,720台专用集成电路 (ASIC) BTC 矿机，哈希率为每秒4.4 exahash (EH/s)，一旦所有最近发货的矿机完全部署，总数量将扩展到47,511台，哈希率将达到4.9 EH/s。[2022/8/17 12:29:41]
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”；当然，尽管OpenAI非常小心，这种准则还是可能被聪明的提问方式绕开。
4.ChatGPT的训练方法
当下大模型的工作范式是“预训练-微调”。首先在数据量庞大的公开数据集上训练，然后将其迁移到目标场景中，通过目标场景中的小数据集进行微调，使模型达到需要的性能。微调/prompt等工作从本质上对模型改变并不大，但是有可能大幅提升模型的实际表现。人类问问题方式对于GPT-3而言不是最自然的理解方式，要么改造任务，要么微调模型，总之是让模型和任务更加匹配，从而实现更好的效果。
Arweave生态DEX Verto Exchange上线测试网:金色财经消息，Arweave生态去中心化交易平台Verto Exchange在推特上宣布上线测试网，作为重新启动的第一阶段。据称，Verto已经完全开始重建，以优化安全性和速度。[2022/5/21 3:31:37]
ChatGPT是22年1月推出的InstructGPT的兄弟模型。InstructGPT增加了人类对模型输出结果的演示，并且对结果进行了排序，在此基础上完成训练，可以比GPT-3更好的完成人类指令。ChatGPT新加入的训练方式被称为“从人类反馈中强化学习”。
ChatGPT是基于GPT-3.5模型，训练集基于文本和代码，在微软AzureAI服务器上完成训练。原先GPT-3的训练集只有文本，所以这次新增了代码理解和生成的能力。
5.为什么ChatGPT的提升这么明显
除了带有记忆能力、上下文连续对话能带给人显著的交互体验提升，ChatGPT的训练方式也值得关注。上述提到的RLHF方法首见于22年3月发表的论文(Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback)，但根据业界的推测，RLHF并未用到InstructGPT的训练中。InstructGPT所用到的text-davinci-002遇到了一些问题，会呈现出模式坍塌(modecollapse)现象，不管问他什么问题，经常收敛到同样的答案，比如正面情绪相关的回答都是跟婚礼派对相关。
ChainAnalysis：目前没有俄罗斯实体使用加密货币大规模逃避制裁的证据:金色财经报道，据 ChainAnalysis传播总监Madeleine Kennedy称，到目前为止还没有看到被制裁的俄罗斯实体大规模逃避制裁的证据，如果投资者真的试图使用加密货币逃避制裁，他们很难在未被大规模发现的情况下完成这项工作。另据Chainalysis数据显示，3月3日，以卢布计价的加密货币交易总额仅为3410万美元，这显著低于2月24日7070万美元的近期高点，以及2021年5月20日1.58亿美元的记录水平。另外，花旗也估计，在过去一周，俄罗斯的实际比特币交易量平均每天大约只有210枚，而每日总交易量大约在200亿至400亿美元之间。包括Alexander Saunders在内的花旗分析师表示：“到目前为止，俄罗斯的成交量相对较小，这表明价格走势更多是由于投资者为预期中的俄罗斯需求上升做准备，而不是俄罗斯本身。”[2022/3/4 13:38:14]
这次RLHF的方法得以在ChatGPT上应用，并取得了很好的效果。但RLHF实际上并不容易训练，强化学习很容易遇到模式坍塌，反馈过于稀疏这类问题，训练起来很困难。这可能也是为什么论文在3月发表，ChatGPT在12月才上线，中间需要大量的时间来调优。
此外，指令调整的贡献也很大。InstructGPT虽然在参数上比GPT-3少了100倍，它的输出效果比GPT-3以及用监督学习进行微调的模型都要好得多。
Zuby Collection部署VeChain的可追溯性解决方案:Zuby Collection和Bitcoin Movement（BTCMVMNT）都在部署VeChain（唯链）的可追溯性解决方案，以对300种名为“Take the Power Back”的衣物商品进行溯源。根据发布的信息，每件商品都将配备NFC芯片，允许用户获取重要细节。（News Logical）[2020/11/15 20:51:39]
根据知乎用户“避暑山庄梁朝伟”的观点：“InstructionTuning和Prompt方法的核心一样，就是去发掘语言模型本身具备的知识。而他们的不同点就在于，Prompt是去激发语言模型的补全能力，比如给出上半句生成下半句、或者做完形填空，都还是像在做languagemodel任务，而InstructionTuning则是激发语言模型的理解能力，通过给出更明显的指令，让模型去理解并做出正确的反馈。”
参考下图，以前大模型的提升重心更多放在了大模型本身和PromptEngineering上，而ChatGPT的迭代重点是右侧的闭环。
action-drivenLLM训练流程图
最后，ChatGPT在过于保守不提供有效回答和提供虚假信息之间做出了较好的权衡。之前Meta用于科研的大模型Galactica上线仅3天就被迫下线，因为提供了过多虚假的信息。这跟Meta的宣传策略也有关，其本意是想帮助研究人员整理信息、辅助写作，但Meta将其模型宣传为“可以总结学术论文，解决数学问题，生成维基文章，编写科学代码，为分子和蛋白质做注解等”，过高期望带来了反效果，科研人员本来就是挑剔的。ChatGPT尽管不能完全避免虚假信息的问题，但可以看出在微调/Prompt方面做了足够细致的工作，一些自相矛盾的提问可以被甄别出来，让用户对其回答更有信心。
6.商业策略也是重要一环
这次ChatGPT是免费不限量向公众开放，用户可以尽情在平台上尝试各种奇异疯狂的想法，而此前GPT-3是根据使用量(token)来收费的。在使用过程中，用户可以提供反馈，这些反馈是对OpenAI最有价值的信息。OpenAI并不急于创收也不缺钱，坊间传言最新一轮估值已经达到数百亿美金，还有金主爸爸微软。
对于AI发展来说，工程的重要性实际上大于科学，创建一个迭代反馈的闭环至关重要。OpenAI很注重商业应用，GPT-3已经拥有大量客户。这些客户跟OpenAI的反馈互动也是推动进步的关键一环。相比之下，谷歌的闭门造车就显得不合时宜，或许是缺乏商业化的文化，或许是受限于投入产出比，谷歌对于大模型的应用一直很“克制”，即便起点很高，但如果一直像Waymo做自动驾驶一样小规模迭代，早晚会被更为开放，获得更多数据的企业超越。
7.后续提升点
RLHF是一种较新的方法，随着OpenAI不断摸索，结合ChatGPT搜集到的用户反馈，模型还有进一步提升的空间。尤其是在道德/alignment层面，需要屏蔽掉这几天大家试验出来的绕过系统限制产生负面信息的方法。
当然也别忘了，OpenAI还有WebGPT这样的工具，可以理解为高阶版网页爬虫，从互联网上摘取信息来回答问题，并提供相应出处。比如下面的问题Howdoneuralnetworkswork，WebGPT利用了GPT-3本身具备的语义理解能力和互联网公开信息，自己结合出了一份答案，不失为一种升级的搜索能力。
在MITTechnologyReview对OpenAI科学家的采访中，他们提到了后续有可能将ChatGPT和WebGPT的能力结合起来。有网友挖掘出了ChatGPT内设的提示词，其中包含browsing:disabled，把浏览网页能力关闭了，也就是说后续有可能加入这个能力。可以设想，ChatGPT+WebGPT可以产生更为有意思的结果，信息可以实时更新，对于事实真假的判断将更为准确。
与WebGPT的这种结合，对应到上面?action-drivenLLM训练流程图?的左半部分，即连接外部的信息源和工具库。事实上网页搜索只是一种可能，还结合利用各种工具，实现更丰富的功能。
在产品层面，是不是有更好的界面和实现方式也值得讨论。同屏对话框形式容易让人产生过高的预期，因为要保障对话的流畅性。在这一点上，GithubCopilot产品就做得很好，Copilot主打的是programmingpair，以伙伴的身份提出建议。从用户角度，这个建议好就接受，不好就不接受；即便提出了很多不被接受的建议，但在随机时间间隔产生的有效建议带来的爽感就会让用户上瘾。如果ChatGPT后续成为写作助手、编剧助手、工作助手等等，类似Copilot的产品形态会容易让人接受。
写在最后
很多人惊叹于ChatGPT的能力，但其实真正惊艳的还在后面。OpenAI最厉害的不是他关于大模型的理解，而是其工程化、迭代反馈的能力，以及alignment(AI跟人类目标的统一）方面的工作。很欣赏OpenAICEOSamAltman的一句话：“Trusttheexponential.Flatlookingbackwards,verticallookingforwards.”?我们就处在即将起飞的这个点上。
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。