GPT:ChatGPT的崛起_ATG

近期，OpenAI发布了ChatGPT，是一个可以对话的方式进行交互的模型，因为它的智能化，得到了很多用户的欢迎。ChatGPT也是OpenAI之前发布的InstructGPT的亲戚，ChatGPT模型的训练是使用RLHF也许ChatGPT的到来，也是OpenAI的GPT-4正式推出之前的序章。

一、什么是GPT?

GenerativePre-trainedTransformer(GPT)，是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。

2018年，NLP的预训练模型元年，GPT-1诞生，此时的GPT-1仅是一个语言理解工具而非对话式AI。2019年GPT-2采用更多的网络参数与更大的数据集进行训练，此时的GPT-2展现出普世且较强的能力，并在多个特定的语言建模任务上实现了彼时的最佳性能。随后，GPT-3出现，作为一个无监督模型，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。GPT-3的出现使人们看到了通用人工智能的希望。

THORChain将在主网上推出借贷协议 THORFi Lending:8月14日消息，去中心化跨链交易协议THORChain已发布借贷协议THORFi Lending，并获得节点运营商批准。借贷功能将在主网上推出，届时抵押品将仅限于BTC与ETH。[2023/8/14 16:24:21]

ChatGPT的到来，也被视为文本生成器GPT-3的下一个迭代，为GPT-4到来拉开序幕。

ChatGPT是一种大型语言模型，通过大量在线信息进行训练并创建其响应。注册ChatGPT后，用户可以要求人工智能系统回答一系列问题，这些问题包括开放性问题：例“生命的意义是什么？”加密货币值得投资“？”“什么是HackerMovement”等。

Michael Saylor：比特币将继续以高于美元贬值的速度升值:金色财经报道，近日，MicroStrategy创始人兼首席执行官Michael Saylor在接受采访时表示：今年3月以来，为应对新冠疫情的冲击，世界各国央行都在迅速地增加货币供应量，这导致资产通胀率每年可能超过15%，所以我们预计，在未来5~7年内，我们可能会损失50%至75%的现金购买力。在这种情况下，我们认为，比特币是最好的储备资产，因为它是一种不能再生产的、非常稀缺的资产，并且它兑美元价格有一年升值超过100%的情况。我们预计，比特币将继续以高于美元贬值的速度升值。（每日经济新闻）[2020/12/28 15:49:56]

二、ChatGPT如何工作？

HBTC Chain负责人：DeFi是公链生态的重要组成部分，可以促进公链的真正发展和长期价值保障:金色财经报道，在10月21日举办的《金色百家谈 | HBTC Chain打造跨链Dex解决方案》的直播节目中，HBTC Chain负责人Cody表示，DeFi对于公链的重要性不言而喻，优秀健康的DeFi会是公链的护城河，以太坊就是最好的案例。从公链的发展来看，最先大家讲究的是共识算法/扩展性/性能等，最后，我们逐步公链的竞争来到了生态之争，DeFi就是公链生态最好的补充之一。以太坊之所以是以太坊，更多的是以太坊上有足够多的生态应用来支撑其价值，形成了事实上的公链绝对领先地位。DeFi是公链生态的重要组成部分，是能够真正推动公链做更多可以实际落地的应用，可以促进公链的真正发展和长期的价值保障。个人认为，DeFi是完全不同于以往的ieo/ico之类，是实实在在的去促进数字资产的价值转换，对于公链来说，支持DeFi是公链应用落地的必然趋势。[2020/10/21]

谈到ChatGPT的算法模型，其前身InstructGPT仍值得关注。

动态 | 加密货币钱包提供商Blockchain投诉山寨网站:据CCN消息，加密货币网络钱包提供商Blockchain已在美国联邦法院提起诉讼，指控山寨网站blockchain.io试图用户。根据Blockchain的说法，这个假设的新机构实际上是一个原始名称为Paymium的旧平台，也被称为“Instawallet”，曾在2013年一次广为人知的黑客攻击中损失了用户资金。[2018/9/23]

2022年初，OpenAI发布了InstructGPT。开发人员通过结合监督学习+人类反馈强化学习，提高GPT-3的输出质量。在这种学习中，人类对模型的潜在输出进行排序，强化学习算法则对产生类似于高级输出材料的模型进行奖励。

训练数据集以创建提示开始，其中一些提示是基于GPT-3用户的输入，比如“解释什么是HackerMovement”或“给一个小学生解释Hacker”。

开发人员将提示分为三个部分，并以不同的方式为每个部分创建响应：

1.人类作家会对第一组提示做出响应。开发人员微调了一个经过训练的GPT-3，将它变成InstructGPT以生成每个提示的现有响应。

2.下一步是训练一个模型，使其对更好的响应做出更高的奖励。对于第二组提示，经过优化的模型会生成多个响应。人工评分者会对每个回复进行排名。在给出一个提示和两个响应后，一个奖励模型学会了为评分高的响应计算更高的奖励，为评分低的回答计算更低的奖励。

3.开发人员使用第三组提示和强化学习方法近端策略优化进一步微调了语言模型。给出提示后，语言模型会生成响应，而奖励模型会给予相应奖励。PPO使用奖励来更新语言模型。

与其他AI聊天机器人不同，本着构建更加负责任的强人工智能原则，ChatGPT可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的问题并拒绝不适当的请求。

三、ChatGPT等AIGC工具对内容生态的挑战

不可置疑的是AIGC对很多领域产生了积极的影响。如，文本创作、音乐创作、游戏文本生成等。随着AIGC工具的成熟，其甚至可自主编程、拼接生成新的协议。

但，此类工具向内容生态提出一个全新的问题即：如何应对AIGC的真实性。以ChatGPT为例：

1.在训练的强化学习阶段，对于问题，并没有真相和问题标准答案的具体来源。

2.训练模型更加谨慎，可能会拒绝回答。

3.监督训练可能会误导/偏向模型倾向于知道理想的答案，而不是模型生成一组随机的响应并且只有人类评论者选择好的/排名靠前的响应。

人工智能生成的答案有数千个，而这些答案通常需要具有专业知识的人详细阅读，才能确定答案实际上是错误的，这些错误信息很容易破坏以志愿者为基础的高质量问答社区。

纸质新闻时代，每个事实都必须包含权威的一手或二手资料来源，但现在已经很少有出版物有事实核查员，这就把责任推给了记者和编辑。信息爆炸时代，以人为媒介传播的虚假信息尚且让审核机制“头疼”，很难想象当人工智能开始传播虚假信息，所带来的挑战。尤其是在这个舆论时常反转的时代，只要一个消息听起来合理，许多人就会认为这是正确的。

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