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3月9日，由递四方、蚂蚁集团数字科技、Eurora联合举办的“2023聚势前行，抓住跨境新风口”私享会在深圳圆满落幕。近50位行业大咖、亿级大卖、一线操盘手就当前跨境电商的火热话题进行讨论交流，递四方海外仓事业部副总裁曲仁岗出席了私享会，并发表《降本增效，跨境卖家如何进行供应链绩效优化》的主题演讲。

曲仁岗表示：“打造供应链竞争力，是跨境电商企业必须做的命题，是数字商业的关键一战。”他为现场嘉宾讲解SCOR供应链模型，包括供应链交付可靠性、响应性、敏捷性、成本和资产管理5个关键维度，这些维度对应了供应链管理核心指标，根据这套理论基础，结合跨境供应链场景独特性，电商企业可以搭建出供应链绩效评价指标体系。通过这套体系，电商企业可以提高库存周转率，找到最佳库存可售天数，从销量预测、生产和采购计划、品仓规划、补货和调拨等各个环节进行库存的管理，提高供应链的稳定性和柔韧性，最大程度地优化库存。

跨境电商如何进行供应链绩效优化？曲仁岗分享了4个方法：优化采购计划、优化部门管理、销售预测、精益生产。他表示：“持续优化供应链绩效，可以提升需求识别能力、成本优化能力、过程控制效率及用户体验。”

2023年，ChatGPT的流行引发了跨境电商行业对AI、数字化应用的新思考，蚂蚁集团数字科技可信产业副总经理陶海燕针对这个话题做了精彩的分享。陶海燕介绍了ChatGPT的原理和发展现状，与现场嘉宾探讨了ChatGPT在跨境电商的12大应用场景，利用ChatGPT，可以进行选品并提炼产品卖点、标题命名、视频文案、客服回复、中文翻译等工作，可以节省信息搜集和提取关键词的时间，从而提高工作效率。

近年来，国际环境面临诸多不确定性因素，对中国品牌出海的抗风险能力也提出了新要求。对此，浩方集团技术副总裁王宇表示，数字化已经成为中国品牌出海破局的必选项。通过数字化运营可以打造更柔性、更敏捷、更同频的经营决策和管理体系，实现战略机会研判、供应链高效管理、动态化的营销决策、消费者数据管理。

Eurora中国区CEO陈瑰丽在私享会中谈到合规经营的重要性，“实践中我们会发现，合规的成本往往就是最低的成本。”她表示，“2023年，跨境电商卖家及服务商将面临更高的合规经营挑战，各国针对跨境电商发布了一系列的合规要求，涵盖平台政策、贸易合规、商品合规、运输安全、知识产权等，这些要求在不停的变化，而数字化管理系统能够将企业各项业务系统集成起来，实现信息共享和整合，从而在数据流、资金流、物流等方面实现高效协同，可以帮助出海品牌适时地跟上变化并做出相应策略调整。”

私享会完美落幕，但留给跨境电商的“议题”依然继续，告别“野蛮生长”后，跨境电商将会步入新的发展阶段，这也意味着对运营、物流、合规等环节提出了更高要求，当不确定性因素增加，风口和风险相伴而生，更加需要对品牌进行精细化运营，采用个性化的解决方案，利用数字化技术实现降本增效，巧妙应对未来的挑战。

ChatGPT会颠覆什么行业 ChatGPT应用前景及布局策略

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原创 | 文BFT机器人

自然语言处理的发展历史

人类语言（又称自然语言）具有无处不在的歧义性、高度的抽象性、近乎无穷的语义组合性和持续的进化性，理解语言往往需要具有一定的知识和推理等认知能力，这些都为计算机处理自然语言带来了巨大的挑战，使其成为机器难以逾越的鸿沟。

因此，自然语言处理被认为是目前制约人工智能取得更大突破和更广泛应用的瓶颈之一，又被誉为“人工智能皇冠上的明珠”国务院2017年印发的《新一代人工智能发展规划》将知识计算与服务、跨媒体分析推理和自然语言处理作为新一代人工智能关键共性技术体系的重要组成部分。

自然语言处理自诞生起，经历了五次研究范式的转变，由最开始基于小规模专家知识的方法，逐步转向基于机器学习的方法。机器学习方法也由早期基于浅层机器学习的模型变为了基于深度学习的模型。为了解决深度学习模型需要大量标注数据的问题，2018年开始又全面转向基于大规模预训练语言模型的方法，其突出特点是充分利用大模型、大数据和大计算以求更好效果。

近期，【【微信】】表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力它可以极好地理解用户意图，真正做到多轮沟通，并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。【【微信】】的成功表现，使人们看到了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的一条可能的路径，并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步，将对搜索引擎构成巨大的挑战，甚至将取代很多人的工作，更将颠覆很多领域和行业。

那么，【【微信】】到底解决了什么本质科学问题，才能变得如此强大并受到广泛的关注呢?我们认为，【【微信】】是继数据库和搜索引擎之后的全新一代的“知识表示和调用方式”。

知识在计算机内的表示是人工智能的核心问题。早期，知识以结构化的方式存储在数据库中，人类需要掌握机器语言（如SOL），才能调用这些知识;后来，随着互联网的诞生，更多文本、图片、视频等非结构化知识存储在互联网中，人类通过关键词的方式调用搜索引擎获取知识：现在，知识以参数的形式存储在大模型中（从2018年开始），【【微信】】主要解决了用自然语言直接调用这些知识的问题，这也是人类获取知识最自然的方式。

另外，从自然语言处理技术发展阶段的角度看，可以发现一个有趣的现象，即每一个技术阶段的发展时间，大概是上一个阶段的一半。小规模专家知识发展了40年，浅层机器学习是20年，之后深度学习大概10年，预训练语言模型发展的时间是5年，那么以【【微信】】为代表的技术能持续多久呢?如果大胆预测，可能是2到3年，也就是到2025年大概又要更新换代了。

大规模预训练语言模型的技术发展历程

大规模预训练语言模型（简称大模型）作为【【微信】】的知识表示及存储基础，对系统效果表现至关重要，接下来对大模型的技术发展历程加以简要介绍。

2018年，OpenAI提出了第一代GPT（Generati【【微信】】[ormer）模型四，将自然语言处理带入“预训练”时代。然而，GPT模型并没有引起人们的关注，反倒是谷歌随即提出的BERT模型国产生了更大的轰动。不过，OpenAI继续沿着初代GPT的技术思路，陆续发布了GPT-2和GPT模型GPT-3。

尤其是GPT-3模型，含有1.750亿超大规模参数，并且提出“提示语：（Prommpt）的概念，只要提供具体任务的提示语，即便不对模型进行调整也口完成该任务，如：输入“我太喜欢【【微信】】了，这句话的情感是”那么GPT-3就能够直接输出结果“褒义”。如果在输入中再给一个或几个示例那么任务完成的效果会更好，这也被称为语境学习（In-contextLearning）。

不过，通过对GPT-3模型能力的仔细评估发现，大模型并不能真正克服深度学习模型鲁棒性差、可解释性弱、推理能力缺失的问题，在深层次语义理解和生成上与人类认知水平还相去甚远。直到【【微信】】的间世，才彻底改变了人们对于大模型的认知。

【【微信】】技术发展历程

2022年11月30日，OpenAI推出全新的对话式通用人工智能工具【【微信】】。据报道，在其推出短短几天内，注册用户超过100万，2个月活跃用户数已达1个亿，引爆全网热议，成为历史上增长最快的消费者应用程序，掀起了人工智能领域的技术巨浪。

【【微信】】之所以有这么多活跃用户，是因为它可以通过学习和理解人类语言，以对话的形式与人类进行交流，交互形式更为自然和精准，极大地改变了普通大众对于聊天机器人的认知，完成了从“人工智障”到“有趣”。

的印象转变。除了聊天，【【微信】】还能够根据用户提出的要求，进行机器翻译、文案撰写、代码撰写等工作。【【微信】】拉响了大模型构建的红色警报，学界和企业界纷纷迅速跟进启动研制自己的大模型。

继OpenAI推出【【微信】】后，与之合作密切的微软迅速上线了基于【【微信】】类技术的NewBing，并计划将【【微信】】集成到Ofce办公套件中。谷歌也迅速行动推出了类似的Bard与之抗衡。除此之外，苹果、亚马逊、Meta（原Facebook）等企业也均表示要积极布局【【微信】】类技术国内也有多家企业和机构明确表态正在进行类【【微信】】模型研发。

百度表示正在基于文心大模型进行文心一言的开发，阿里巴巴表示其类【【微信】】产品正在研发之中，华为、腾讯表示其在大模型领域均已有相关的布局，网易表示其已经投入到类【【微信】】技术在教育场景的落地研发，京东表示将推出产业版【【微信】】，科大讯飞表示将在数月后进行产品级发布，国内高校复旦大学则推出了类【【微信】】的MOSS模型。

除了国内外学界和企业界在迅速跟进以外，我国国家层面也对【【微信】】有所关注。2023年2月24日，科技部部长王志刚表示：“【【微信】】在自然语言理解、自然语言处理等方面有进步的地方，同时在算法、数据、算力上进行了有效结合。”科技部高新技术司司长陈家昌在回应【【微信】】相关提问时也表示，【【微信】】最近形成了一种现象级的应用，表现出很高的人机交互水平，表现出自然语言的大模型已经具备了面向通用人工智能的些特征，在众多行业领域有着广泛的应用潜力。

【【微信】】是现象级应用，标志着语言大模型已经具备了一些通用人工智能特征，在众多行业领域有着广泛的应用潜力。这标志着在未来，【【微信】】相关技术有可能会成为国家战略支持的重点。

从技术角度讲，【【微信】】是一个聚焦于对话生成的大语言模型，其能够根据用户的文本描述，结合历史对话，产生相应的智能回复。GPT通过学习大量网络已有文本数据（如wikipedia，reddit对话），获得了像人类一样流畅对话的能力。虽然GPT可以生成流畅的回复，但是有时候生成的回复并不符合人类的预期，OpenAI认为符合人类预期的回复应该具有真实性、无害性和有用性。

为了使生成的回复具有以上特征，OpenAI在2022年初发表中提到引入人工反馈机制，并使用近端策略梯度算法（PPO）对大模型进行训练。这种基于人工反馈的训练模式能够很大程度上减小大模型生成回复与人类回复之间的偏差，也使得【【微信】】具有良好的表现。

1、hatGPT的相关技术

接下来将简要介绍【【微信】】相关技术的发展历程。【【微信】】核心技术主要包括其具有良好的自然语言生成能力的大模型GPT-3.5以及训练这一模型的钥匙-基于人工反馈的强化学习（RLHIF）。

GPT家族是OpenAI公司推出的相关产品，这是一种生成式语言模型可用于对话、问答、机器翻译、写代码等一系列自然语言任务。每一代GPT相较于上一代模型的参数量均呈现出爆炸式增长。OpenAI在2018年6月发布的GPT包含1.2亿参数，在2019年2月发布的GPT-2包含15亿参数，在2020年5月发布的GPT-3包含1750亿参数。与相应参数量一同增长的还有公司逐年积淀下来的恐怖的数据量。可以说大规模的参数与海量的训练数据为GPT系列模型赋能，使其可以存储海量的知识、理解人类的自然语言并且有着良好的表达能力。

除了参数上的增长变化之外，GPT模型家族的发展从GPT-3开始分成了两个技术路径并行发展，一个路径是以Codex为代表的代码预训练技术，另一个路径是以InstructGPT为代表的文本指令预训练技术。但这两个技术路径不是始终并行发展的，而是到了一定阶段后（具体时间不详）进入了融合式预训练的过程，并通过指令学习、有监督精调以及基于人类反馈的强化学习等技术实现了以自然语言对话为接口的【【微信】】模型。

RLHF这一概念最早是在2008年一文中被提及的。在传统的强化学习框架下代理（Agent）提供动作给环境，环境输出奖励和状态给代理，而在TAMIER框架下，引入人类标注人员作为系统的额外奖励。该文章中指出引入人类进行评价的主要目的是加快模型收敛速度，降低训练成本，优化收敛方向。具体实现上，人类标注人员扮演用户和代理进行对话，产生对话样本并对回复进行排名打分，将更好的结果反馈给模型，让模型从两种反馈模式一人类评价奖励和环境奖励中学习策略，对模型进行持续迭代式微调。这・框架的提出成为后续基于RLHF相关工作的理论基础。

在2017年前后，深度强化学习（DeepReinforcementLearning）逐渐发展并流行起来。MacGlashanetal提出了一种AC算法（Actor-critic）并且将人工反馈（包括积极和消极）作为信号调节优势函数（Ad【【微信】】）。Warnelletal.将TAMER框架与深度强化学习相结合，成功将RLHF引入深度强化学习领域。在这一阶段，RLHF主要被应用于模拟器环境（例如游戏等）或者现实环境（例如机器人等）领域，而利用其对于语言模型进行训练并未受到重视。

在2019年以后，RLHF与语言模型相结合的工作开始陆续出现，Ziegleretal较早利用人工信号在四个具体任务上进行了微调并取得不错的效果OpenAI从2020年开始关注这一方向并陆续发表了一系列相关工作，如应用于文本摘要，利用RLHE训练一个可以进行网页导航的代理15等。后来，OpenAI将RLHF与GPT相结合的工作，提出了InstructGPT这【【微信】】的李生兄弟，主要是利用GPT-3进行对话生成，旨在改善模型生成的真实性、无害性和有用性。

与此同时，作为缔造AIphaGo的公司，具有一干擅长强化学习的算法工程师的DeepMind也关注到了这一方向，先后发表了GopherCite和Sparrow两个利用RLHF进行训练的语言模型，GopherCite是在开放域问答领域的工作，Sparrow是在对话领域的一篇工作，并且在2022年9月，DeepMind的聊天机器人也已经上线2022年12月，OpenAI在诸多前人工作的积淀之下推出了【【微信】】.【【微信】】以GPT-3.5作为基座，依托其强大的生成能力，使用RLHF对其进行进一步训练，从而取得了惊艳四座的效果。

2、【【微信】】技术发展脉络的总结

纵观【【微信】】的发展历程，不难发现其成功是循序渐进的，OpenAI从2020年开始关注RLHE这一研究方向，并且开展了大量的研究工作，积攒了足够的强化学习在文本生成领域训练的经验。GPT系列工作的研究则积累了海量的训练数据以及大语言模型训练经验，这两者的结合才产生了【【微信】】。可以看出技术的发展并不是一蹴而就的，是大量工作的积淀量变引起质变。此外，将RLHF这一原本应用于模拟器环境和现实环境下的强化学习技术迁移到自然语言生成任务上是其技术突破的关键点之一。

纵观AI这几年的发展，已经逐渐呈现出不同技术相互融合的大趋势比如将Transformer引入计算机视觉领域产生的ViT；将强化学习引入蛋白质结构预测的AlphaPold等。每个研究人员都有自己熟悉擅长的领域，而同时科学界也存在着大量需要AI能的待解决的关键问题，如何发现这些问题的痛点，设计合理的方法，利用自己研究领域的优越的技术解决问题似乎是一个值得思考，也非常有意义的问题。

这是一个AI蓬勃发展的时代，计算机科学界每天都在产生着令人惊奇的发明创造，很多之前人们可望而不可及的问题都在或者正在被解决的路上。2022年2月，DeepMind发布可对托卡马克装置中等离子体进行磁控制的以帮助可控核聚变的人工智能，这项研究目前仍在进行。或许在未来的某・天，能源将不成为困扰我们的问题，环境污染将大大减少，星际远航将成为可能。希望每个研究人员都能在这样的时代中，找到适合自己的研究方向并且为科技进步添砖加瓦。

3、【【微信】】的未来技术发展方向

虽然【【微信】】目前已经取得了非常喜人的成果，但是未来仍然有诸多可以研究的方向。

首先OpenAI的研究人员指出了【【微信】】现存的一些问题。

【【微信】】有时候会生成一些似是而非、毫无意义的答案，导致这个间题的原因有：强化学习训练过程中没有明确的正确答案，训练过程中些谨慎的训练策略导致模型无法产生本应产生的正确回复；监督学习训练过程中错误的引导导致模型更倾向于生成标注人员所知道的内容而不是模型真实知道的。

【【微信】】对于输入措辞比较敏感，例如：给定一个特定的问题，模型声称不知道答案，但只要稍微改变措辞就可以生成正确答案。

【【微信】】生成的回复通常过于元长，并且存在过度使用某些短语的问题，例如：重申是由OpenAI训练的语言模型。这样的问题主要来自于训练数据的偏差和过拟合问题。

虽然OpenAI已经努力让模型拒绝不恰当和有害的请求，但是仍然无法避免对有害请求作出回复或对问题表现出偏见。

其次，【【微信】】虽然很强大，但是其模型过于庞大使用成本过高，如何对模型进行瘦身也是一个未来的发展方向，目前主流的模型压缩方法有量化、剪枝、蒸馏和稀疏化等。量化是指降低模型参数的数值表示精度，比如从FP32降低到PP16或者INT8。剪枝是指合理地利用策略删除神经网络中的部分参数，比如从单个权重到更高粒度组件如权重矩阵到通道，这种方法在视觉领域或其他较小语言模型中比较奏效。蒸馏是指利用一个较小的学生模型去学习较大的老师模型中的重要信息而摒弃一些冗余信息的方法。稀疏化将大量的冗余变量去除，简化模型的同时保留数据中最重要的信息。

此外，减少人类反馈信息的RLAID也是最近被提出的一个全新的观点。2022年12月Anthropic公司发表论文，该公司是2020年OpenAI副总裁离职后创立的，其公司始创团队中多有参与GPT-3以及RLHE相关研究的经历。该文章介绍了其最新推出的聊天机器人Claude，与【【微信】】类似的是两者均利用强化学习对模型进行训练，而不同点则在于其排序过程使用模型进行数据标注而非人类，即训练一个模型学习人类对于无害性偏好的打分模式并代替人类对结果进行排序。

【【微信】】的优势与劣势

1、【【微信】】的优势

【【微信】】作为开年爆款产品，自发布以来不足三个月，就以其能力的全面性、回答的准确性、生成的流畅性、丰富的可玩性俘获了数以亿计的用户，其整体能力之强大令人惊叹。下面我们将从以下三个角度分别阐述【【微信】】相较于不同产品和范式的优点。

【【微信】】的发布形式是一款聊天机器人，类1.相较于普通聊天机器人：似于市场上其他聊天机器人（微软小冰、百度度秘等），也是直接对其下指令即可与人类自然交互，简单直接。但相较之下，【【微信】】的回答更准确，答案更流畅，能进行更细致的推理，能完成更多的任务，这得益于其以下三方面的能力：

1.强大的底座能力：【【微信】】基于GPT-3.5系列的Code-da【【微信】】指令微调而成。而GPT-3.5系列是一系列采用了数千亿的token预训练的千亿大模型，足够大的模型规模赋予了【【微信】】更多的参数量记忆充足的知识，同时其内含“涌现”的潜力、为之后的指令微调能力激发打下了坚实的基础;

2.惊艳的思维链推理能力：在文本预训练的基础上，【【微信】】的基础大模型采用159G的代码进行了继续预训练，借助代码分步骤、分模块；

解决问题的特性，模型涌现出了逐步推理的能力，在模型表现上不再是随着模型规模线性增长，有了激增，打破了scalinglaw;

3.实用的零样本能力：【【微信】】通过在基础大模型上利用大量种类的指令进行指令微调，模型的泛化性得到了显著地激发，可以处理未见过的任务，使其通用性大大提高，在多种语言、多项任务上都可以进行处理。

综上，在大规模语言模型存储充足的知识和涌现的思维链能力的基础上，【【微信】】辅以指令微调，几乎做到了知识范围内的无所不知，且难以看出破绽，已遥遥领先普通的聊天机器人。

相较于其它大规模语言模型：相较于其它的大规模语言模型，【【微信】】使用了更多的多轮对话数据进行指令微调，这使其拥有了建模对话历史的能力，能持续和用户交互。

同时因为现实世界语言数据的偏见性，大规模语言模型基于这些数据预训练可能会生成有害的回复。【【微信】】在指令微调阶段通过基于人类反馈的强化学习调整模型的输出偏好，使其能输出更符合人类预期的结果（即能进行翔实的回应、公平的回应、拒绝不当问题、拒绝知识范围外的问题），一定程度上缓解了安全性和偏见问题，使其更加耐用;同时其能利用真实的用户反馈不断进行AI正循环，持续增强自身和人类的这种对齐能力，输出更安全的回复。

相较于微调小模型：在【【微信】】之前，利用特定任务数据微调小模型是近年来最常用的自然语言处理范式。相较于这种微调范式，【【微信】】通过大量指令激发的泛化能力在零样本和少样本场景下具有显著优势，在未见过的任务上也可以有所表现。例如【【微信】】的前身InstructGPT指令微调的指令集中96%以上是英语，此外只含有20种少量的其它语言（包含西班牙语、法语、德语等）。然而在机器翻译任务上，我们使用指令集中未出现的塞尔维亚语让【【微信】】进行翻译，仍然可以得到正确的翻译结果，这是在微调小模型的范式下很难实现的泛化能力。

除此之外，作为大规模语言模型的天然优势使【【微信】】在创作型任务上的表现尤为突出，甚至强于大多数普通人类。

2、【【微信】】的劣势

固然【【微信】】在实际使用中表现惊艳，然而围于大规模语言模型自身、数据原因、标注策略等局限，仍主要存在以下劣势：

大规模语言模型自身的局限：身为大规模语言模型，【【微信】】难免有着LLM的通用局限，具体表现在以下几个方面：

可信性无法保证：【【微信】】的回复可能是在一本正经地胡说八道，语句通畅貌似合理，但其实完全大相径庭，目前模型还不能提供合理的证据进行可信性的验证;

时效性差：【【微信】】无法实时地融入新知识，其知识范围局限于基础大规模语言模型使用的预训练数据时间之前，可回答的知识范围有明显的边界;

成本高昂：【【微信】】基础大模型训练成本高、部署困难、每次调用花费不菲、还可能有延迟问题，对工程能力有很高的要求;

在特定的专业领域上表现欠佳：大规模语言模型的训练数据是通用数4.据，没有领域专业数据，比如针对特定领域的专业术语翻译做的并不好;

语言模型每次的生成结果是beamsearch或者采样的产物，每次都会5有细微的不同。同样地，【【微信】】对输入敏感，对于某个指令可能回答不正确，但稍微替换几个词表达同样的意思重新提问，又可以回答正确，目前还不够稳定。

数据原因导致的局限：如上文所述，【【微信】】的基础大规模语言模型是基于现实世界的语言数据预训练而成，因为数据的偏见性，很可能生成有害内容。虽然【【微信】】已采用RLHP的方式大大缓解了这一问题，然而通过一些诱导，有害内容仍有可能出现。

此外，【【微信】】为OpenAI部署，用户数据都为OpenAI所掌握，长期大规模使用可能存在一定的数据泄漏风险。

标注策略导致的局限：【【微信】】通过基于人类反馈的强化学习使模型的生成结果更符合人类预期，然而这也导致了模型的行为和偏好一定程度上反映的是标注人员的偏好，在标注人员分布不均的情况下，可能会引入新的偏见问题。同样地，标注人员标注时会倾向于更长的答案，因为这样的答案看起来更加全面，这导致了【【微信】】偏好于生成更长的回答，在部分情况下显得嘤嚎冗长。

此外，作为突围型产品，【【微信】】确实表现优秀。然而在目前微调小模型已经达到较好效果的前提下，同时考虑到【【微信】】的训练和部署困难程度，【【微信】】可能在以下任务场景下不太适用或者相比于目前的微调小模型范式性价比较低：

【【微信】】的通用性很强，对多种自然语言处理任务都有处理能力。然而针对特定的序列标注等传统自然语言理解任务，考虑到部男成本和特定任务的准确性，在NLU任务不需要大规模语言模型的生成能力也不需要更多额外知识的前提下，如果拥有足够数据进行微调，微调小模型可能仍是更佳的方案;

在一些不需要大规模语言模型中额外知识的任务上，例如机器阅读理解，回答问题所需的知识已经都存在于上下文中;

由于除英语之外的其它语言在预训练语料库中占比很少，因此翻译目标非英文的机器翻译任务和多语言任务在追求准确的前提下可能并不适用;

大规模语言模型的现实世界先验知识太强，很难被提示覆盖，这导致我们很难纠正【【微信】】的事实性错误，使其使用场景受限;

对于常识、符号和逻辑推理问题。【【微信】】更倾向于生成“不确定的回复，避免直接面对问题正面回答。在追求唯一性答案的情况下可能并不适用;

【【微信】】目前还只能处理文本数据，在多模态任务上还无法处理。

【【微信】】的应用前景

【【微信】】作为掀起新一轮AIGC热潮的新引擎，无论在人工智能行业还是其他行业都带来了广泛的讨论和影响，下面我们分别从这两个方面讨论。

1、在人工智能行业的应用前景及影响

【【微信】】的发布及其取得的巨大成功对人工智能行业形成了强烈的冲击，人们发现之前许多悬而未解的问题在【【微信】】身上迎刃而解（包括事实型向答、文本摘要事实一致性、篇章级机器翻译的性别问题等），【【微信】】引起了巨大的恐慌。然而从另一个角度看，我们也可以把【【微信】】当成是一个工具来帮助我们的开发、优化我们的模型、丰富我们的应用场景，比如：

代码开发：利用【【微信】】辅助开发代码，提高开发效率，包括代码补全、自然语言指令生成代码、代码翻译、bug修复等；

【【微信】】和具体任务相结合：【【微信】】的生成结果在许多任务上相比微调小模型都有很明显的可取之处（比如文本摘要的事实一致性，篇章级机器翻译的性别问题），在微调小模型的基础上结合这些【【微信】】的长处，可能可以在避免训练部要下显芝提升小模型的效果；

同时基于【【微信】】指令微调激发的零样本能力，对于只有少数标注或者没有标注数据的任务以及需要分布外泛化的任务，我们既可以直接应用【【微信】】，也可以把【【微信】】当作冷启动收集相关语料的工具，丰富我们的应用场景。

2、在其他行业的应用前景及影响

【【微信】】的发布也引起了其它行业的连锁反应：StackO【【微信】】禁用【【微信】】的生成内容，美国多所公立学校禁用【【微信】】，各大期刊禁止将【【微信】】列为合著者。【【微信】】似乎在一些行业成为“公敌”，但在其它行业，也许充满机遇。

搜索引擎：自【【微信】】发布以来，各大科技巨头都投入了极大的关注度，最苦名的新闻莫过于谷歌担心【【微信】】会打破搜索引擎的使用方式和市场格局而拉响的红色警报。为此各大科技巨头纷纷行动起来，谷歌开始内测自己的类【【微信】】产品Bard，百度三月份将面向公众开放文心一言，微软更是宣布【【微信】】为必应提供技术支持，推出新必应。

【【微信】】和搜索引擎的结合似乎已经不可避免，也许不会马上取代搜索引擎，但基于搜索引擎为【【微信】】提供生成结果证据展示以及利用检索的新知识扩展【【微信】】的回答边界已经是可以预见并正在进行的结合方向。

泛娱乐行业：【【微信】】对于文娱行业则更多带