GPT:ChatGPT的崛起_HGPT价格

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。

Blockchain Founders Capital旗下微型基金完成1500万欧元募资:金色财经报道，德国区块链风险投资公司Blockchain Founders Capital宣布旗下微型基金（Micro Fund）完成1500万欧元募资，该基金将专注于Web3领域里的早期投资，并识别和投资最有前途的Web3初创公司和项目，推动用户、创作者和聚合者从Web2过渡到Web3，目前该风投已完成了The Last Gameboard、The Mirror、AdHash和Proof等六个项目投资。[2023/4/11 13:57:20]

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。

Celer与Rango Exchange合作，集成cBridge以进一步提高区块链互操作性:12月24日消息，Layer2扩容平台CelerNetwork宣布与多链DEX聚合器RangoExchange达成合作，在RangoExchange上成功集成cBridgeSDK。通过此次合作，双方将共同致力于为RangoExchange用户提供无缝高效的跨链操作体验，进一步提高RangoExchange的区块链互操作性。

cBridge是一个支持高速低成本的跨链支付网络。用户可以通过该网络在任何以太坊Layer2、以太坊主网及其他的Layer1或Layer2网络之内或之间进行完全非托管、高速低成本的价值转移。

RangoExchange是先进的多链DEX聚合器，支持BTC、ETH、BSC、Polygon、Terra等资产的多合一交易。它通过直观的UX界面，将多个聚合器与多个X-Chain解决方案集成在一起，在安全且易于使用的解决方案中提供最佳流动性和优化路径。[2021/12/24 8:02:28]

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。

FLETA与Chainlink达成合作 将区块链集成至后者的去中心化预言机网络中:韩国公司FLETA已与Chainlink达成合作，该公司将把其区块链集成到Chainlink的去中心化预言机网络中，为其去中心化应用（DApps）提供可信的数据，并开发一个允许医疗专业人员更容易共享健康记录的系统。

FLETA首席执行官Henry Hong表示：“FLETA区块链的可扩展性和智能合同数据的完整性将通过利用Chainlink的去中心化预言机网络得到提高。此外，通过部署Chainlink的预言机解决方案，我们可以在未来更容易地将区块链技术应用到更多样化的领域。”（BlockchainNews）[2020/6/27]

二、ChatGPT如何工作？

动态 | Baer Chain所孵化的OASIS平台第5期销毁98.5万枚BRC:据最新消息，为配合Baer Chain生态的长远稳定发展，根据OASIS平台运营规划，每周平台所有游戏总充值BRC的10%将进行永久性销毁。本周OASIS平台共销毁985354BRC，目前销毁已完成。销毁地址见原文链接。[2019/12/23]

谈到ChatGPT的算法模型，其前身InstructGPT仍值得关注。

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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