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ChatGPT已成為下一代的新操作系統,人工智能時代的 Windows |
| 編輯： 來源：AI科技大本營 時間：2023/3/28 |
如果說 Windows 引L了 PC 互聯網新時代，iOS、Android 成為了移動開發時代的敲門磚，那么，AI 開創的新紀元中，OpenAI 率先開放 ChatGPT API 的心思還有些讓人不解——一款聊天機器人難道要成為 AI 模型應用的小助手，直至昨日，其帶著「應用商店」之插件功能炸場之時，眾人才恍然大悟，ChatGPT 的種種動作正在向 AI 時代的操作系統無限逼近！ AI 激蕩 70 載，身處操作系統演變的中心位置，在 ChatGPT、文心一言等 AIGC 產品，GPT-4、Stable Diffusion、Midjourney 等 AI 大模型的加持下，程序員現有的編程范式將會遭到怎樣的沖擊？面向的全新 AI 應用時代，開發者的思維、開發方式、工具又該做出怎樣的改變？
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InstructGPT 訓練步驟分三步走
第一步:收集描述性數據,并訓練一個有監督的策略;第二步:收集比較性數據,并訓練一個獎勵模型;第三步:用PPO強化學習算法通過獎勵模型優化策略
GPT-4 采用了與 InstructGPT同樣的方法進行 RLHF，優化 GPT-4 SFT 模型
基于規則的獎勵模型RBRMs有三個輸入:提示(可選)策略模型的輸出和人類編寫的用于如何評估輸出的規則,獎勵沒有拒絕對安全和可回答問題的請求
GPT-4 在大多數語言上的結果都優于 GPT 3.5 和現有語言模型
GPT-4 在大多數語言上的結果都優于 GPT 3.5 和現有語言模型的英語語言性能,如拉脫維亞語,威爾士語和斯瓦希里語等人數較低的語言
GPT-4 API 已開放等待列表（waitlist），API 價格提升明顯
GPT-4-8k 定價為每 1k 提示 token 0.03 美元,每 1k 完成 token 0.06 美元;默認速率限制 為每分鐘 40k 個 token,每分鐘 200 個請求
OpenAI 搭建了開源 OpenAI Evals 模型評估框架
OpenAI Evals與現有的基準測試兼容,并可用于跟蹤部署中的 模型性能;未來OpenAI計劃逐步增加測試基準的多樣性,以代表更廣泛的故障模式和更難的任務集
ChatGPT的商業模式-商業化嘗試 會員制+按次收費為主
免費生成5張圖后,5.5元25張圖,24.9元125張圖,或會員制,99元/月660張圖,299元/月2160張圖,智能寫作會員198元/月,視頻創作會員1698元/月
ChatGPT訓練成本測算-總成本持續提升同級別參數消耗量將顯著下降
隨著數據量快速膨脹,訓練數據集需求越來越大,數據存儲成本也將相應提升,單次完整訓練價格400-1000萬美元/次,數據成本占比20%-25%
AIGC發展歷程:文本生成技術較成熟,圖片視頻生成值得期待
早期萌芽階段:受限于科技水平AIGC僅限于小范圍實驗;沉淀積累階段:AIGC從實驗性轉向實用性;快速發展階段: 深度學習算法不斷迭代人工智能生成內容百花齊放效果逐漸逼真 |
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