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关于chatGPT的一些迷思
- 全世界是否只需要一个通用AI就可以，例如openAI做了chatGPT，这个时候谷歌也做了一个Bard，如果他们都学习了最好的高质量语料。同样的问题丢给他们会获得怎样不同的返回呢？
- 如果聊天机器人返回的答案最好的只有一个，那么是否全世界只需要一个AI对话机器人就可以？因为当你用到了一个不好的对话机器人，你可能不满意，于是你就去找最好的那个，最好的那个AI会赢者通吃。
- 支持2的一个理由是，chatGPT这类对话机器人，比人类强。人类是没有人能那么「博学多才+理客中」。机器智能表现出的是能获得一个「最佳答案」的效果。这是人做不到的，一千个读者就有一千个哈姆雷图。但是1000个人问同样一个问题，如果输入的文字一样，chatGPT怎样应对？
- 如果2不成立，那么不同公司制造的超大模型聊天机器人，需要拥有不同的「个性」么？如果这样的话，模型之间将会有各种定制的偏见。对话机器人之间的竞争将会在如何设计对话机器人的「个性」上展开。
- 数据的重要性会再次被重要的提出来，不同的组织之间，将会不共享各种核心的数据。因为数据的不同，将会导致对话机器人能力的不同。
- 超大模型的发展，是否会有类似芯片发展的摩尔定律：对话聊天机器人的能力每18个月翻一番，对话聊天机器人的训练成本每18个月减少一倍？
- 计算机软件的核心是 输入和输出。数据库决定了软件增/删/查/改的开发模式，搜索引擎解决了软件数据的查询模式，对话机器人之上软件的开发核心模式是什么？
- 做互联网用户，合适是解决人与人之间的社交，机器数据被认为是死的，不可交互的的，被无视的，例如知乎的各种私信。但是有了chatGPT这种技术之后，社交网络的发达会直接构架在用户和机器之间的社交之上。
- 人人都可编程，是指人人都可以用自然语言作为输入，让对话聊天机器人帮助人类将自然语言转换成系统的api组合，系统的api支持组合出来的数据是模糊的查询和修改么？如果是这样的话，软件开发也将会有极大的不同：面向对话聊天机器人编写可组合的管道api，对话聊天机器人将管道api组合后处理数据，直接交给人类。
- 普通程序员的编程无法实现chatGPT这种能力，是否存在一种编程语言，能让chatGPT的基本机制可编程化，程序员在其中还能发挥作用。（程序员的深度杯具）
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幻灰龙 02-17
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20.00元
有哪些机构公司，在哪些时间点，发布了哪些大模型，是开源的吗？是否有源码？论文在哪里？参数规模多大？这篇博文有最新的整理➡️ https://blog.csdn.net/u010280923/article/details/129045051
幻灰龙 02-17
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幻灰龙 02-14
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July的专题博客
- ChatGPT通俗导论：从RL之PPO算法、RLHF到GPT-N、instructGPT： https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/128579457
- BERT通俗笔记：从Word2Vec/Transformer逐步理解到BERT：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/127411638
Alexxinlu 02-10
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关于 ChatGPT 必看的 10 篇论文：https://blog.csdn.net/u010280923/article/details/128969774
艾沅 03-06
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都是开源的啊
小虎AI实验室 03-03
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ChatGPT提示工程文档使用指南，非常不做的专栏，作者在持续更新中：https://blog.csdn.net/u010665216/category_12217154.html
小虎AI实验室 03-03
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ChatGPT提示工程文档使用指南，非常不做的专栏，作者在持续更新中：https://blog.csdn.net/u010665216/category_12217154.html
幻灰龙 02-23
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[转] 斯坦福CS224N（Natural Language Processing）课程的一个新课件：web.stanford.edu/class/cs224n/slides/cs224n-2023-lecture11-prompting-rlhf.pdf
主要内容：GPT 1-3, in-context learning, (zero-shot) chain-of-thought, instruction finetuning, RLHF, constitutional AI
nituxiaocao 02-21
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chatGPT国外手机号才能注册就是一个坑,歧视国人。
天天水水天天 02-20
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人存在情绪问题，人工智能也可以赐予情绪，在不同环境有不同的情绪，即使相同的问题，给出的答案也不会一模一样，存在个性化的点。
幻灰龙 02-21
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chatGPT内部应该有一组情绪评估参数
翠花也老了 02-15
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如果是服务端计算，那一个就够了，至少一家公司一个就够了。如果是客户端计算，那就千奇百怪，版本无法控制了。把 ai 分散开，针对领域分散训练，甚至千人千面的分散训练，比集大统与一家（台），更有活力。我们可能需要的是专才 ai，不需要全才 ai。也许有一天，这些 ai 分久必合的时候，就会有大事发生
幻灰龙 02-14
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Yann LeCun发Facebook，关于大模型的13个看法： https://hub.baai.ac.cn/view/24151
- 它们作为写作辅助工具是有用的。
- 他们的回复 "被动的"，回复没有规划也不主动推理。
- 他们有时候胡编乱造，或者靠检索就回复了。
- 这一点可以通过人类的反馈来改善，但无法解决。
- 未来会有更好的系统会出现。
- 目前仅可作为写作的辅助工具。
- 很难将它们与搜索引擎工具结合起来。
- 未来将会有更好的系统，它们是事实的、相对安全和可控的。他们不会仅仅只依赖自回归LLM。
- 我一直坚持上述观点，同时以Galactica作为科学写作工具。
- 提醒大家，AR-LLMs编造了一些东西，不应该用来获得事实性建议。
- 特别注意LLMs只能捕捉到人类知识的一小部分表面现象。
- 非常明确的是，未来会有更好的系统将会出现，但它们将基于不同的原则。它们不会是自回归LLMs。
- 为什么LLM在生成代码方面似乎比生成一般文本要好得多？与现实世界不同，程序所操纵的宇宙（变量的状态）是模仿的、离散的、确定的和完全可观察的，但现实世界却不是这样的。
幻灰龙 02-14
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- 阶段1：预训练语⾔模型（InstructGPT）
- 阶段2：奖励模型的训练型（reward model，简称RM）
- 阶段3：基于 RL 进⾏语⾔模型优化
SoftwareTeacher 02-13
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SoftwareTeacher 02-10
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Alexxinlu 02-09
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幻灰龙 02-09
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7个 chatGPT 应用场景示例：https://img-mid.csdnimg.cn/release/static/image/mid/comment/ccloud/1675924519233/ChatGPT%20Cheat%20Sheet.pdf
- NLP Tasks
- Code
- Structured Output Styles
- Unstructured Output Styles 5. Media Types
- Meta ChatGPT
- Expert Prompting
SoftwareTeacher 02-09
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（转）部分群众对 ChatGPT 概念的反应：
第一阶段【惊叹期】:牛逼，太牛逼了，上线两个月用户就过亿。
第二阶段【体验期】:怎么翻墙?有代理网站链接吗?好玩，以后写情诗有工具了。
第三阶段【吹捧期】:媒体和自媒体纷纷跟进，这玩意太神奇了，AI时代，未来已来!
第四阶段【骂百度】:SB百度，SB阿里，SB腾讯，SB字节，不会搞技术只会做皮包公司，一点创新都没有，看看人家美国企业?
第五阶段【上山寨】:各大公司纷纷上发公关稿，放小道消息，说准备上线类似产品或者要做，股价涨一波。
第六阶段【哭后悔】:上个月上线的时候，我就预测肯定一大波概念股会涨，但是我懒，没有重仓，错失了赚两百万的机会。
第七阶段【各种会】:到处搞相关主题的论坛、沙龙，邀请投资人发表观点，传颂 ChatGPT创始人山姆·阿尔特曼的花边故事;
第八阶段【疲软期】:也就那样，感觉技术还不够成熟，偶尔用下还行，但是跟人比还是有差距。
第九阶段【反思期】:别说什么ChatGPT了，我那点私房钱被套路了半年了还没见起色 ...
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