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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于国内为什么封禁chatGPT的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

ChatGPT国内免费在线使用，能给你生成想要的原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

你只需要给出你的关键词，它就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端，官网：

本文目录:

• 1、chatGPT是什么意思？

• 2、chatgpt自动停止

• 3、chatgpt是什么?

• 4、chatgpt写论文怎么样

一、chatGPT是什么意思？

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，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，并协助人类完成一系列任务。

这款AI语言模型，让撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。

不少和ChatGPT“聊过天”的网友纷纷感叹，“只有你想不到，没有ChatGPT办不成的”。和ChatGPT聊天，可以直奔主题、开门见山，也能由浅入深、由表及里。

当被问到一些严肃性话题和解决方案，ChatGPT的回答逻辑合理、用词到位，虽然没有提出老生常谈之外的观点，但清晰直观且迅速的表达方式、反应过程令人拍案叫绝。

上线仅仅两个月，ChatGPT的活跃用户就突破一亿。

ChatGPT爆红背后也有挑战

自ChatGPT发布以来，它的能力也不断被人们解锁，但人们在试用中慢慢发现，数学能力是ChatGPT的一大短板，连简单的“鸡兔同笼”题都能算错。大概是考虑到这一点，ChatGPT近日宣布了一次重要更新：提升了真实性和数学能力。

据了解，ChatGPT较上一代产品提升明显，对话模式具备更好的交互体验。但对比Google等搜索引擎，ChatGPT尚不具备替代搜索引擎的能力。ChatGPT的数据来自训练数据库，目前数据库仅更新至2021年，可用信息有限，同时真实性也无法得到保障。

此外，从商业模式来看，ChatGPT目前采用免费的模式。根据OpenAI的CEO SamAltman披露，ChatGPT每次聊天成本约为几美分，其中一部分来自Azure云服务，未来公司在持续优化成本的同时，会考虑通过收费获利，预计的收费模式包括订阅制、按条收费等。

随着ChatGPT迅速走红，其竞争者也不断涌现，从Anthropic公司的Claude、DeepMind公司的Sparrow、谷歌公司的LaMDA到Character AI，这个赛道将变得越来越“卷”。

二、chatgpt自动停止

由于内容属于平台未开放服务范围，会自动停止。ChatGPT是一种被称Assistant的大型语言模型，为了让它能够理解和回答用户的问题，并生成用户可读的回复。

三、chatgpt是什么?

针对程序员会被取代这个问题，我问了一下 ChatGPT ，它是这样说的：

每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代？”

程序员实惨！职业威胁一直就没停息过。

所以，ChatGPT可以编程？这似乎很让人匪夷所思。

ChatGPT介绍一下！！是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。

ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:

l 代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。

l 代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。

l 故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。

l 文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。

l 自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。

l 数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。

不过需要注意的是，ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。

ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。

通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！

作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心。

四、chatgpt写论文怎么样

chatgpt写论文怎么样

在美国，ChatGPT从去年12月推出以来，已经有大量美国大学生用它写论文。于是1月3日纽约教育局正式对ChatGPT下了封杀令，在纽约公立学校的网络和设备上无法使用ChatGPT。随后洛杉矶和巴尔的摩的学校也加入了这个封杀行列。

纽约市教育局发言人表示，虽然ChatGPT可以提供快速和简单的问题答案，但它不能培养学生批判性思维和解决问题的能力，而这些对于学术和终身成功来说至关重要。

但也不是所有的学校都反对使用ChatGPT，有的教授表示：“ChatGPT可以成为补充学生对学术内容理解的宝贵工具，并可以帮助学生发展批判性思维能力。”

也有老师认为，AI可以帮助学生产生想法、组织思路，它就像搜索引擎一样，不必谈之色变。

对于近期走红ChatGPT，国内的大学怎么看？记者采访了我省高校的教授们。

如果学生拿ChatGPT问答式结果作为成品论文，那么自然就无法锻炼自我思维能力，是自废武功，如果在其基础上对ChatGPT的输出结果进行分析、质疑和再整合。

以上就是关于国内为什么封禁chatGPT相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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原创 ZeR0 智东西

?(?)?头图由AI创作

大模型、生成式AI热潮正汹涌而来。

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西3月15日报道，最近几天，大模型和生成式AI领域可谓是群英荟萃，进展连连。上周，国内首个可供体验的类ChatGPT模型海豚AI助手上线（【【网址】】/），邀请公众参与测试。本周又有多项重要进展令人应接不暇。

本周二，由清华技术成果转化的公司智谱AI推出了基于千亿基座模型的ChatGLM，初具问答和对话功能，现已开启邀请制内测，并将逐步扩大内测范围。（内测申请网址：【【网址】】）

同期，智谱AI还开源了GLM系列模型的中英双语对话模型【【微信】】，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。

Georgi Gerganov最近也做了个能在苹果M1/M2芯片上跑Meta开源大型语言模型LLaMA的项目llama.cpp。此前Meta声称LLaMA-13B在大多数基准测试中的表现优于GPT-3（175B）。

斯坦福大学亦于周二发布了一个由LLaMA微调的全新开源模型Alpaca，训练3小时，性能媲美GPT-3.5，而训练成本不到600美元。其中在8个80【【微信】】上训练了3个小时成本不到100美元，生成数据使用OpenAI API的成本不到500美元。

这两个项目都得到了图灵奖得主、深度学习三巨头之一、Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）的转发支持。

同日，谷歌宣布开放大型语言模型PaLM的API，帮助企业“从简单的自然语言提示中生成文本、图像、代码、视频、音频等”。谷歌还推出了一款与PaLM API搭配使用的新应用MakerSuite，用户可以用它迭代提示、使用合成数据扩充数据集、轻松调整自定义模型。

大模型及生成式AI的研发与应用，正肉眼可见地热闹起来。

01.

类ChatGPT产品海豚AI助手上线

公开可体验

上周，海豚团队宣布已成功开发了国内首个可供体验的类ChatGPT模型，并将其发布到了公开平台，欢迎公众参与测试。

体验直达：【【网址】】/

海豚团队介绍道，海豚AI助手是一款类似于ChatGPT大语言模型的AI产品，具有帮助用户获取知识、高效写作、辅助决策的功能。智东西分别对三项功能进行了体验。

获取知识方面，海豚会根据用户的提问，自动搜索相关文献并提供详细的解释和解答，相比传统搜索引擎更加快捷和准确。海豚还支持对于一些特定领域的深度探索，比如医疗、法律、金融等。比如你可以问它疾病的症状、法律条文的解释、金融产品的分析等等。

高效写作方面，海豚能够自动生成文本，帮助用户撰写作文、论文、邮件、演讲稿等，并能够为用户提供写作建议和优化方案，还可以为用户提供各种写作模板和格式化工具。

辅助决策方面，海豚可以自动为用户提供相关的数据和分析结果，并为用户提供决策建议和优化方案；还可以为用户提供各种决策模型和工具。下图是海豚AI助手针对“6岁小孩怎么学习计算机编程”问题给出的回答。

据介绍，海豚团队拥有自主研发的NLP大模型，对话机器人等核心技术，并通过软硬结合的方式，将AI助手融入到“手机”、“机器人”、“车载”、“家居”四大场景中，为用户提供日常生活所需的全方位服务。

其团队成员主要由毕业于清华大学、南京大学、加州大学伯克利分校、香港中文大学等知名高校，以及工作于IBM、腾讯、华为等国内外IT公司的资深员工组成。

02.

千亿参数对话模型启动内测

多轮聊天流畅，能写稿能编程

由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司智谱AI，现已开启ChatGLM线上模型的内测。用户需要使用邀请码进行注册，也可以填写基本信息申请内测。

ChatGLM地址：【【网址】】

智东西也对ChatGLM的多轮对话、内容生成、辅助编程等能力进行体验。

问它《流浪地球》讲了什么，回答基本无误。

在提供建议上，它也是个合格的助手。

让它给AIGC创新峰会写个开场白，成文速度飞快，指出错误后能迅速修改。

写一个能在MacBook上跑的贪吃蛇游戏程序也不在话下：

ChatGLM线上模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型GLM-130B。它采用了不同于BERT、GPT-3以及T5的GLM架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。

智谱AI致力于打造新一代认知智能通用模型，提出了Model as a Service（MaaS）的市场理念，于2021年合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，主导构建了高精度通用知识图谱，把两者有机融合为数据与知识双轮驱动的认知引擎，并基于此千亿基座模型打造ChatGLM。

GLM开源地址：【【网址】】/THUDM/GLM

2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测，GLM-130B是亚洲唯一入选的大模型。在与OpenAI、Google Brain、微软、英伟达、【【微信】】的各大模型对比中，评测报告显示GLM-130B在准确性和恶意性指标上与GPT-3 175B（davinci）接近或持平。

GLM团队在博客文章中坦言，ChatGLM距离国际顶尖大模型研究和产品还有一定差距，他们将持续研发并开源更新版本的ChatGLM和相关模型。

博客文章：https://【【网址】】/blog

智谱AI也推出了认知大模型平台Bigmodel.ai，形成AIGC产品矩阵，包括高效率代码模型CodeGeeX、高精度文图生成模型CogView等，提供智能API服务。

03.

62亿参数对话模型已开源

支持单卡推理

除了开启ChatGLM内测外，智谱AI还将支持中英双语问答的对话语言模型【【微信】】开源，并针对中文进行了优化。

该模型基于General Language Model（GLM）架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。

【【微信】】使用了和ChatGLM相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化，具备较好的对话与问答能力。以下是其对话效果的一些示例：

开源地址：【【网址】】/THUDM/【【微信】】

经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的【【微信】】虽然规模不及千亿模型，但大大降低了推理成本，提升了效率，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。

具体来说，【【微信】】具备以下特点：

（1）充分的中英双语预训练：在1:1比例的中英语料上训练了1T的token量，兼具双语能力。

（2）优化的模型架构和大小：吸取GLM-130B训练经验，修正了二维RoPE位置编码实现，使用传统FFN结构。62亿的参数大小，使研究者和个人开发者自己微调和部署【【微信】】成为可能。

（3）较低的部署门槛：FP16半精度下，需要至少13GB的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到10GB（INT8）和6GB（INT4），使模型可部署在消费级显卡上。

（4）更长的序列长度：相比GLM-10B（序列长度1024），序列长度达2048，支持更长对话和应用。

（5）人类意图对齐训练：使用监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为markdown，方便展示。

不过由于【【微信】】模型的容量较小，不可避免的存在一些局限和不足，包括：

（1）相对较弱的模型记忆和语言能力：在面对事实性知识任务时，可能会生成不正确的信息，也不太擅长逻辑类问题（如数学、编程）的解答。

（2）可能会产生有害说明或有偏见的内容：【【微信】】只是一个初步与人类意图对齐的语言模型，可能会生成有害、有偏见的内容。

（3）较弱的多轮对话能力：上下文理解能力还不够充分，在面对长答案生成和多轮对话的场景时，可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。

感兴趣的开发者可以下载【【微信】】，基于它进行研究和（非商用）应用开发。GLM团队希望能和开源社区研究者和开发者一起，推动大模型研究和应用在中国的发展。

04.

在苹果M1/M2芯片上跑LLaMA

Georgi Gerganov近日公布了一个没有专用GPU也能跑Meta大模型LLaMA的项目llama.cpp。

llama.cpp地址：

【【网址】】/ggerganov/llama.cpp

在基于苹果M1芯片的Mac上运行LLaMA涉及多个步骤，感兴趣的朋友可以参见教程（ https://dev.l1x.be/posts/2023/03/12/using-llama-with-m1-mac/）。

在基于M1/M2芯片的64GB MacBook Pro上跑拥有70亿参数和130亿参数的LLaMA大模型可参见（【【网址】】/llms/llama-7b-m2）。

如图所示，在M1/M2 MacBook电脑上跑LLaMA 70B大模型，输入提示词“登月第一个人是”，得到上述结果，从阿姆斯特朗登月的年龄、中间名和日期来看，没有出现明显的事实性错误。

研发人员Artem Andreenko说，他已在4GB RAM Raspberry Pi 4上成功运行LLaMA 7B 模型。尽管速度很慢，大约10秒/token，但这展现了在便宜的硬件上运行强大认知pipelines的可能。

05.

斯坦福开源模型Alpaca：

性能媲美GPT-3.5，成本不到600美元

斯坦福大学在本周二发布了一个由LLaMA微调的全新开源指令跟随模型Alpaca，仅供研究使用，禁止用于任何商业用途。

该模型通过在52k生成指令上对LLaMA 7B进行微调实现，性能表现得像OpenAI GPT-3.5（text-da【【微信】】），而训练成本不到600美元，因此便于复制及广泛部署。

官网：

https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html

模型：

https://crfm.stanford.edu/alpaca

GitHub地址：

【【网址】】/tatsu-lab/stanford_alpaca

该团队的目标是构建一个简单的模型/训练程序，让学者们可以用有限的资源进行研究和改进。

具体而言，Alpaca模型使用来自LLaMA 7B模型的监督学习进行了微调，基于来自OpenAI text-da【【微信】】的52K指令跟随示例。

该团队从自生成指令种子集中的175个人工编写的指令-输出对开始，然后提示text-da【【微信】】使用种子集作为上下文示例生成更多的指令，通过简化生成pipeline来改进自生成指令方法，并显著降低了成本。

其数据生成过程产生了52K独特指令和相应的输出，使用OpenAI API的成本不到500美元。

在配备了这个指令跟随数据集之后，该研究团队使用Hugging Face的训练框架，利用完全分片数据并行和混合精度训练等技术，对LLaMA模型进行了微调。在8个80【【微信】】上对7B LLaMA模型进行微调需要3个小时，这在大多数云计算供应商上花费的成本不到100美元。

Demo：https://crfm.stanford.edu/alpaca/

Alpaca团队正在发布其训练配方和数据，并打算后续发布模型权重。

06.

谷歌开放PaLM API

推出生成式AI新平台

本周二，谷歌宣布开放大型语言模型PaLM API，帮助企业“从简单的自然语言提示中生成文本、图像、代码、视频、音频等”。下图是生成式AI在谷歌文档中帮助撰写职位描述的示例。

谷歌还推出了一款与PaLM API搭配使用的新应用MakerSuite，用户可以用它迭代提示、使用合成数据扩充数据集、轻松调整自定义模型。

计算密集型的训练和部署工作由谷歌云处理。同时，谷歌在其帮助企业训练和部署机器学习模型的【【微信】】平台中扩大对生成式AI的支持，允许用户访问由Google Research及DeepMind构建的更多模型，未来还将能利用开源和第三方系统。

此外，谷歌推出一个生成式AI新平台Generati【【微信】】，允许开发人员快速发布新体验，包括机器人、聊天界面、自定义搜索引擎、数字助理等。开发者可以通过API访问谷歌的基础模型，并可以使用开箱即用的模板在几分钟或几小时内快速启动生成式应用的创建。

博客文章：https://blog.google/technology/ai/ai-de【【微信】】d-workspace/

07.

结语：生成式AI热潮正汹涌而来

毋庸置疑，大模型及生成式AI领域正变得越来越热闹，相关的研发与创意正喷涌而出。

我们既看到科研团队站在开源模型的肩膀上，研发出更廉价易得、能跑在消费级硬件上同时性能媲美GPT-3.5的大模型，又看到谷歌等科技巨头试图将更多AI工具及服务供给企业级用户。

3月24日，「GTIC 2023中国AIGC创新峰会」将以“AI新纪元 创造新世界”为主题，汇聚20+位重量级嘉宾进行主题演讲和圆桌讨论，全景式解构大模型与生成式AI开启的新世界。文末海报「扫码」即可报名参会。

生成式AI时代的大幕已然拉开，尽情享受吧！

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原标题：《国产类ChatGPT密集开测，单卡能跑大模型，生成式AI热潮爆发》

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