ChatGPT与传统有什么区别 谈谈你对chatgpt的认识
前言：“Ask me anything!（有问题尽管问！）”是ChatGPT与用户聊天的开场白。
早在今年1月份，根据 【【网址】】 的一项调查，现在有48%的美国学生将ChatGPT 用于平时的测验，53% 的学生将其用于撰写论文，而使用 ChatGPT 完成家庭作业的比例则高达89%。同月，密歇根大学的哲学教授安东尼・奥曼发现全班第一的论文是用ChatGPT写的。据外媒报道，ChatGPT先是通过了年薪18W美金的谷歌L3级程序员岗位，又是通过了沃顿商学院MBA、美国执业医师资格考试。据不完全统计，国内各大社交平台上，有关使用ChatGPT完成作业的讨论已经超过10万条。
截至2023年2月，这款新一代对话式人工智能便在全球范围狂揽1亿名用户，并成功从科技界破圈，超速走红。
ChatGPT并不是“从天而降”，它经历了长达八年的磨砺：
2015年，OpenAI成立。
2016年，OpenAI便推出了初代GPT，具有较强的语言生成能力。
2019年，OpenAI发布了GPT-2，它已经可以生成语言，并且在一定程度上准确识别语言。
2020年，OpenAI发布了GPT-3。可以生成各种类型的文本，可以理解文本的语义。
2022年，OpenAI推出了ChatGPT，在GPT-3的模型基础上构建的。
简单来说，ChatGPT具有更好的理解能力和生成能力。人工智能AI重大研究方向就是NLP任务（自然语言处理），也就是机器要读懂人类语言，上知天文，下会做数学题，编程、分析，举个例子――
当你写文章时，向ChatGPT输入关键词，很快它就能生成一篇行文流畅、逻辑通顺的文章。当你做数学题时，告诉ChatGPT公式，很快它就会给生成一段解题的过程与思路。当你需要表达对一件事情的观点，可以询问ChatGPT，很快它就会把自己的认知和想法统统答复给你。不同于大众印象中的“人工智障”，ChatGPT则真的在进行“问答”，哪怕遇到了一些网上没有直接答案的问题，它也会通过搜集整理各种其他有用的信息，来总结出一个相对靠谱的方案。
综合ChatGPT的实际表现可得，它的特点可以拆分成四点。
① 听懂用户在说啥，理解上下文，实现连续对话；
② 可以撰写和修改计算机代码、编写文案、策划工作等；
③ 大部分回答是可操作的，可直接套用的；
④ 展现了区别于普通AI的偏人性的有趣的一面。
虽然 ChatGPT 相对比较强大，但它能发挥多少本事，完全取决于使用者怎么挖掘。使用者和 ChatGPT 沟通的唯一渠道，就是输入的语句，也叫 Prompt 提示词。提示词说得越清晰，需求给的越频繁越具体， ChatGPT 的答复才贴近提问者期望的正确答案。部分使用者吐槽“喂给ChatGPT的Prompt比实际回馈的结果还要长”。
也有人发现，同一个问题几次提问，ChatGPT的回答都不同，给人的感觉是，它会根据提问者的态度反馈、趋向性修正答案，全力讨好迎合提问者。除此之外，例如简单计算出错、在使用者诱导下绕开敏感限制、逻辑混乱前后矛盾、一本正经胡说八道等状况也频繁出现，仍然需要通过大量的训练数据不断探索优化。
不可否认，ChatGPT的出圈具有时代意义，国内对ChatGPT的强烈关注，也反映出市场是如此期待中国也能尽快推出类ChatGPT产品。
#中国版chatGPT来了#百度CEO李彦宏在2023年定下的OKR为：“引领搜索体验的代际变革”，他曾多次提到AIGC（人工智能生成内容）、ChatGPT相关内容。这项火遍全球的突破性人工智能技术，为百度带来了全新的想象力。2月7日，百度宣布将发布类似ChatGPT的项目“文心一言”后，其港股股价应声而涨12%。2月28日，百度官方宣布：百度计划于3月16日14时在北京总部召开新闻发布会，主题围绕文心一言。
据不完全统计，国内已经有117家广电、影视传媒机构宣布接入百度“文心一言”。百度在搜索、人工智能领域深耕20多年。基于搜索引擎，演化出语音、图像、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术。此次，文心一言的面世，实在是让小编期待值拉满，诚如直播海报上写的那样“用科技让复杂的世界更简单”。
我们见证着AI时代已经全面来临，评论区留下你对AI实际应用的看法吧~
作者：周珑
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chatgpt横空出世 ChatGPT为什么这么强大
chatgpt是什么意思,chatgpt怎么下载,chatgpt国内能用吗,chatgpt中文ChatGPT到底是怎样横空出世的？为啥这么爆火？
1950年艾伦.图灵（人工智能之父）提出模仿游戏（图灵测试）
就是说：“当你不面对面的时候，跟别人文字聊天，能不能准确判断出来对方是一个人，还是一个机器人。
如果你很难分辨，那一定程度可以说这个机器是智能的。”
有一部电影《模仿游戏》就是根据他的传记改编的。
1966年MIT实验室发明了聊天机器人Eliza
设定是心理治疗师
1995年在Eliza的基础上研发了ALLCE
能满足日常聊天
但它们都还是Pattern Matching（模式匹配）
就是听到一个关键词，就会调取一个预设好预案。就比如某宝，银行的客服。
从智能的角度，就算预设再复杂能力也比较有限，更不可能创造新的答案。
人工智能的新流派出现：机器学习（机器自己学习）
2001年就出来了SmartChild（更聪明的小孩）
算是chatgpt的前辈，在2007年被微软收购，虽然它也很能聊了，但离图灵测试还有很长的距离?
2010年机器学习的领域：人工神经网络
人的大脑是靠超过100亿个神经元，通过网状链接，来判断和传递信息，人工神经网络就是模仿人脑。
这个神经网络的想法可以追溯到1960年代，但是需要两样东西：数据+算力。
而这些在之前都是不具备的，只能纸上谈兵。
到了2010年代，互联网的时代，数据就有了，算力也在持续上升。
这时就出现了人脸识别，声音识别，自动驾驶的应用。
还有下围棋的AlphaGo
但到了文字领域就不太行。因为还是用循环神经网络。
因为它还是一个词一个词看和处理，这就没法同时进行大量的学习。
直到2017年，谷歌出来一篇论文，提出一个新的学习框架叫Transformer
它可以让机器同时学习大量的文字，之前要一个一个学，现在可以同时学。
用电路串联，并联类比，学习效率就提高了很多。
现在很多自然语言学习模型都是在这个transformer的基础上的。
2015年，马斯克，彼得蒂尔注册10亿美金，成立了一家非盈利组织【【微信】】。
但因为特斯拉的自动驾驶也需要ai方面的研究，为了避免和【【微信】】的利益冲突。
就在2018年退出了董事会。
谷歌就在2017年推出了transformer，而他们很快在2018年就发了一篇关于GPT的论文。
2018年6月推出第一代GPT-1
2019年11月推出GPT-2
这种机器学习主要拼2个东西：模型+参数量
谷歌的DeepMind，就是研究AlphaGo的公司，每年开销四五亿美元。
之前【【微信】】注册的10亿美元肯定不够用，当时它还是非盈利组织。
迫于资金压力，然后在2019年从非盈利组织转为收益封顶的营利组织。（而不是直接变成营利组织）
就是任何投资人的投资回报不能超过100倍。超过100倍的部分，投资人就拿不到回报了。
这时微软就注资10亿美元，【【微信】】拿到钱，也给他建立一个全球第五的超级计算机。
同时微软也得到了【【微信】】的技术和团队。双赢！
参数从1.2亿――15亿――1750亿。学习效率大幅提高。
效果就很好了，这就是GPT-3，但是缺乏一个反馈机制，后期训练效果还不是很好。
后来就再加入了一个反馈机制。
2020年6月GPT-3
2022年3月GPT-3.5
2022年11月ChatGPT
经历了半个多世纪，现在可以轻松通过图灵测试了。
2个月突破一个亿月活用户
ChatGPT能根据你的上下文进行分析，连续给出答案，并不断优化和学习，会让你觉得：你是和一个真正的有思考能力的机器人交流互动。
就是在模仿学习，看来来非常厉害了，但是还是会容易犯一些逻辑性的问题。
就一些简单的加减乘除可能会出错。（因为它还是一个语言模型）
图灵测试论文里讨论过一个问题：
与其我们会问：机器能像人类一样思考吗？倒不如问：机器能做人类做的事吗？
ChatGPT最大的突破，就是极大的提高了人类和机器之间的沟通效率。
以前都要编程代码和电脑沟通。包括搜索也是换成几个关键词，然后去搜。
但有了语言模型后就变了，电脑可以慢慢理解人了。
你可以直接去跟它说人话，它直接去翻译，然后去执行。
它相当于有了一个强大的接口，我们有很多东西就可以交给机器去做。
比如你可以把它和Siri（语言识别系统）连起来，然后再接上一些专业的接口。
或者是视觉生成的部分。
Eliza――ALLCE――SmartChild――GPT-3――LaMDA2――ChatGPT――？
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