Auto GPT和…

8 6 月, 20234 6 月, 2024
by Tong, Peter

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AutoGPT 是一种基于人工智能的语言模型，它可以在人类职场和工作环境中发挥重要作用。以下是关于AutoGPT在职场和沟通方面的一些主要应用和潜在影响的描述。

自动化办公任务：AutoGPT可以帮助人们自动化繁琐的办公任务，例如撰写电子邮件、生成报告、整理数据等。通过自动生成文本内容，它可以节省大量时间和精力，使工作效率大幅提升。
内容创作和编辑支持：AutoGPT可以作为一种工具，为写作和编辑工作提供支持。它可以为作家和撰稿人提供灵感、提示和建议，并改进文本的语法和结构。这对于快速生成高质量的内容、检查语法错误和提高写作水平非常有帮助。
语言翻译和跨文化交流：AutoGPT具备强大的语言处理能力，可以用于实时翻译和跨文化交流。它可以帮助人们克服语言障碍，促进国际合作和交流。例如，在商务会议中，AutoGPT可以提供实时的翻译和口译服务，使参与者能够更加流畅地沟通。
职业培训和教育：AutoGPT可以用于职业培训和教育领域，为学习者提供个性化的学习体验。它可以根据学生的需求和兴趣，生成相关的学习材料和练习题，帮助他们提高专业知识和技能。

然而，虽然AutoGPT在工作场所中具有潜在的优势和应用，但也需要注意一些问题和挑战：

依赖性和失业风险：AutoGPT的广泛应用可能导致某些工作岗位的自动化和消失。一些重复性和标准化的工作可能会被机器取代，这可能对某些人造成失业风险。因此，需要关注和管理这种技术引发的人力资源变革。
质量和责任：尽管AutoGPT可以生成大量的文本内容，但它并不具备真正的理解能力。它的输出可能存在错误、不准确或具有误导性。因此，在使用AutoGPT生成的内容时，人们需要仔细审查和验证，确保其质量和准确性，并对最终的结果负起责任。
隐私和安全：AutoGPT需要访问大量的数据来进行训练和生成文本。在使用这种技术时，保护用户数据的隐私和安全至关重要。确保采取适当的安全措施，以防止数据泄露和滥用。

综上所述，AutoGPT作为一种人工智能语言模型，在人类职场和工作环境中具有广泛的应用前景。然而，我们需要认真考虑和解决相关的问题，以确保其正面影响最大化，并尽量减少潜在的负面影响。

AutoGPT作为一种强大的语言模型，对电影和视频行业产生了积极的冲击和提供了多种功能。以下是关于AutoGPT在电影和视频领域的影响和功能的描述：

剧本创作和故事发展：AutoGPT可以用作电影和视频剧本的创作工具。它可以根据给定的指导或简要说明，生成剧本的初稿或提供创意灵感。创作者可以利用AutoGPT的文本生成能力来探索新的故事线索、角色发展和情节转折，从而推动创意和创作过程。
视频字幕和翻译：AutoGPT可以用于自动生成视频字幕和实时翻译。它可以将视频中的对话或音频内容转换为文字，并生成相应的字幕，从而使视频更易于理解和访问。此外，AutoGPT还可以用于实时翻译，为不同语言的观众提供即时的字幕或翻译服务，促进跨文化交流和全球观众的增长。
视频编辑和后期制作：AutoGPT在视频编辑和后期制作中也发挥着重要作用。它可以帮助编辑人员自动剪辑和整理视频素材，节省大量的时间和努力。此外，AutoGPT还可以用于自动生成视觉效果、音效和背景音乐等方面的建议，增强视频的质量和创意。
观众分析和个性化推荐：AutoGPT可以分析观众的喜好、行为和反馈，从而提供个性化的推荐和观众洞察。它可以分析观众对电影和视频的评论、社交媒体上的互动以及观看历史，为制片方和内容提供者提供有关观众喜好和需求的深入理解，从而改善内容创作和推广策略。
影片剪辑和重制：AutoGPT还具备在影片剪辑和重制中的潜力。它可以分析和理解影片中的场景、情节和情感，根据特定要求生成不同版本的影片，从而满足不同观众群体的需求。这种自动化的剪辑和重制过程可以提高制作效率，同时为观众提供更具个性化的观影体验。

然而，尽管AutoGPT在电影和视频领域具有潜在的影响力和功能，我们仍需注意以下问题：

版权和原创性：使用AutoGPT生成的文本需要关注版权和原创性的问题。确保使用合法和授权的内容，避免侵权行为，并保护创作者的权益。
质量控制和人工审核：尽管AutoGPT可以生成大量文本，但其输出可能存在质量和准确性方面的问题。人工审核和质量控制仍然是必要的，以确保生成内容的准确性、一致性和符合标准。
技术限制和误导性信息：AutoGPT目前仍存在技术限制，它可能生成具有误导性的信息或产生不当内容。用户和内容提供者需要对生成的内容保持警惕，并对其进行适当的验证和筛选。

总体而言，AutoGPT在电影和视频领域提供了多种有益的功能和影响。它为创作者、制片方和观众提供了新的工具和机会，以推动创意创作、改善观影体验，并促进电影和视频行业的发展。

Auto GPT和ChatGPT两者有何不同

人工智能正在迅速发展，即使是最熟练的人也很难跟上。每隔一段时间，新的人工智能工具就会出现，在这些工具中，有流行的，也有具有真正价值的。Auto-GPT，一个建立在ChatGPT技术之上的人工智能，很可能是一个具有真正价值的人工智能工具。在这篇文章中，我们将探讨Auto-GPT与ChatGPT的区别，以及你能用它做什么。

什么是ChatGPT？

ChatGPT是一个基于GPT架构的人工智能语言模型，它被设计用来在对话环境中产生类似人类的反应。它是在一个包括人类之间对话的大型文本数据库中训练出来的。ChatGPT可以针对各种应用进行微调，如聊天机器人开发、客户服务和个人助理。它被广泛用于自然语言处理领域，因为它有能力产生类似人类的反应，与上下文相关并吸引人。

什么是Auto-GPT？

Auto-GPT是一个开源的人工智能项目，建立在ChatGPT的生成性预训练转化器（GPT）上。它的核心功能使GPT有能力自主行动，而不需要人类代理来提示它的每一个行动。虽然不是一项新技术，但Auto-GPT不是一个新的大型语言模型或人工智能聊天机器人。

Auto-GPT的工作方式与ChatGPT类似，但有AI代理提供的额外能力。你可以把人工智能代理想象成个人助理，可以被编程执行特定的任务，或根据一组规则和预定的目标做出决定。人工智能代理，像个人助理一样，可以代表个人运作，执行诸如安排约会和发送电子邮件等任务。Auto-GPT，其人工智能代理，具有额外的能力，可以在没有人类提示的情况下执行自主行动并作出决定。

阅读：如何安装和使用自主人工智能工具Auto-GPT

Auto-GPT与ChatGPT有什么不同？

Auto-GPT和ChatGPT建立在相同的技术上，但它们在功能上有很大不同。两者之间的主要区别是，Auto-GPT可以自主运作，不需要人类代理，而ChatGPT则需要人类提示才能运作。

例如，如果你想为你8岁的女儿计划一个生日派对，你可以前往ChatGPT并输入 “帮我为我8岁的女儿计划一个生日派对”。几秒钟后，ChatGPT就会为您提供一份您应该考虑的事项清单，如生日主题、场地、礼物、食物和饮料、装饰品、宾客名单等等。然而，计划生日是复杂的，需要解决一些子问题。例如，你将不得不再次提示ChatGPT，询问如何计划客人名单，并发出邀请函和礼物的想法以及获得这些礼物的最佳地点。

另一方面，有了Auto-GPT，人工智能代理可以自我提示并解决生日计划问题的每个子集。因此，根据你赋予它的权力限制，例如，Auto-GPT可以制定一个生日主题，雇用一个活动策划公司来执行这个主题，根据客人名单提供一个需要购买的礼物清单，甚至使用你的信用卡和家庭地址为他们下订单。这种人工智能工具已经以类似的方式在野外部署，它被用来创建一个播客和建立一个自动投资分析师。

Auto-GPT和ChatGPT的主要区别是什么？

Auto-GPT和ChatGPT的主要区别是，Auto-GPT可以自主运作，不需要人类代理，而ChatGPT需要大量详细的提示来完成任务。Auto-GPT生成自己的提示以完成给定的目标，并可以访问网站和搜索引擎来收集数据以完成任务。相比之下，ChatGPT需要具体的提示来确定它要做什么以及做得怎么样。Auto-GPT建立在ChatGPT的框架上，但有能力自己做决定，这是ChatGPT所不具备的功能。Auto-GPT是GPT-4和GPT-3.5的一个实验性开源接口，可以实现自我指导（自主）完成任务。

Auto-GPT和ChatGPT之间有什么技术区别？

Auto-GPT和ChatGPT都是建立在GPT的API上，但两者之间有几个技术上的区别。最主要的区别是，Auto-GPT可以自主运作，不需要人类代理，而ChatGPT需要大量详细的提示来完成任务。Auto-GPT建立在ChatGPT的框架上，但有能力自己做决定，这是ChatGPT所不具备的功能。Auto-GPT是一个由GPT-4驱动的开源Python应用程序，能够在很少的人为干预下执行任务。Auto-GPT可以自我提示并产生每一个必要的。Auto-GPT需要编程知识才能使用，而ChatGPT是任何有互联网连接的人都可以使用的。

与ChatGPT相比，Auto-GPT的主要优势是什么？

与ChatGPT相比，Auto-GPT的主要优势是它能够自主运作，不需要人类代理。Auto-GPT可以自己做决定，并产生自己的提示来完成任务，而ChatGPT需要大量详细的提示来确定它将做什么以及做得如何。这一特点使Auto-GPT成为一个强大而前沿的人工智能工具，可以在很少的人为干预下完成任务。相比之下，ChatGPT的效率取决于所使用的提示，它需要人类输入才能发挥作用。然而，值得注意的是，Auto-GPT需要编程知识才能使用，而ChatGPT是任何有互联网连接的人都可以使用的。

在什么情况下，ChatGPT比自动GPT更有优势？

在需要人工输入以确定所使用的提示的情况下，ChatGPT可能比自动GPT更有优势。ChatGPT需要特定的提示来确定它将做什么以及做得如何，这在需要人工输入以确保准确性和相关性的情况下可能是有益的。相比之下，Auto-GPT生成自己的提示来完成给定的目标，并且可以访问网站和搜索引擎来收集数据以完成任务，这可能并不总是可取的或适当的。此外，任何有互联网连接的人都可以使用ChatGPT，而Auto-GPT需要编程知识才能使用。因此，在可及性和易用性是重要因素的情况下，ChatGPT可能更有优势。

哪一个更适合您？

如果您想对用户的输入进行个性化的对话式回应，那么ChatGPT是您的一个不错的选择。它是根据大量的人类语言数据进行训练的，使它能够很好地生成上下文和连贯的答复，听起来就像来自一个真实的人。

然而，如果你想要一个能够独立分析和解释来自各种资源的信息的人工智能工具，以自主建立和运行各种任务，那么Auto-GPT是你更好的选择。

小结

Auto-GPT是一个迷人的人工智能工具，在人工智能领域具有重大潜力。凭借其人工智能代理，它可以执行自主行动并做出决定，而不需要人类代理来提示。虽然它不是一项新技术，但它是一项可能对人工智能领域产生重大影响的创新。它已经在野外以各种方式被部署，从创建播客到建立一个自动投资分析师。它所能实现的可能性是无限的，我们期待着看到它在未来的发展

AI是元宇宙技术-…

26 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

EEE（电气电子工程师学会）董事兼IEEE标准协会主席。他是IEEE历史上第一位中国籍董事，也是IEEE标准协会历史上第一位来自美国以外的主席。

袁昱在IEEE等专业技术组织担任多个领导职务，目前兼任美国国家科学院TRB常设委员会委员、欧盟ARETE顾问委员会委员、日本国际元宇宙协会名誉会长、中国通信学会区块链委员会副主任委员等。

袁昱同时也是一位科学家、发明人和创业家。他与盛景嘉成共同创立元创盛景，是立足全球服务中国的元宇宙创新赋能与产业孵化平台。他创立的0xSenses是一家专注于虚拟现实的跨国科技公司。

他曾在IBM研究院工作多年，并拥有清华大学计算机科学学士、硕士和博士学位。

IEEE我们一般叫“I triple E”，就是它有三个“E”，是全世界最大的专业组织。我们在160多个国家有40多万会员，有近140年的历史。

IEEE也是全球最重要的标准组织之一，我任主席的是IEEE标准协会，它是IEEE下面六大分支机构之一，负责IEEE所有的标准方面的业务，像WiFi、蓝牙、以太网等这些都是IEEE制定的标准，所以从标准的角度讲，IEEE在全球影响力和普及度方面即使不是首屈一指，也是最重要的机构之一。

作为第一个中国人担任这个职务，而且也是第一个来自美国之外的人担任这个职务，确实是非常的荣幸，但是确实在现在各方面的政治环境下，有更大的责任去担任好这么一个全球化组织的领导，所以我一定要把这工作做好。

这个职务并不是被任命的，而是竞选上来的，所以这并不是因为谁对咱们认可就任命了我，但统计数据表明中国在IEEE中的参与度的确是越来越高，目前IEEE标准协会的企业会员超过50%都是来自中国的企业，当然这并不是说给我投票的都是中国的会员，我还有很多来自其他国家和地区的选票，因为它是一个全球化的组织，但中国在IEEE标准协会里参与度的提高，确实起到了非常重要的作用。

IEEE在中国的活动也有比较长的历史了。中国科协三四年前开始会每年评比一个全球一流科技社团的排行，第一年IEEE是排第二，之后连续三年都是蝉联第一，这也说明了国内科研体制对IEEE的认可。

另一方面，具体到标准方面，我们确实也为中国企业的出海，或者说为中国企业参与和引领国际标准做出了很大的贡献。很多国内的大企业都非常积极地在IEEE参与和引领很多国际标准。

问：当前我们处于一个历史性的技术变革时代，行业标准是否能跟上时代变化的节奏？有哪些迅速变革的领域是急需由标准制定来进行约束和引导的？

袁昱：过去我们通常讲标准是由市场驱动的，就是说标准的制定一般是等技术、市场相对成熟后才需要制定标准，在此之前大概是一个野蛮生长，或者说百家争鸣的阶段。近几年来，尤其是随着越来越多新兴技术，比如AI、虚拟现实等发展，我们越来越多的看到“市场驱动”，变成了要“驱动市场”，这就意味着标准要走在技术和市场之前，去提前进行一些规划和规范。

规划方面有一个很好的例子是在自动驾驶领域，现在自动驾驶等级分成了0-5级，大家都对号入座，这实际上相当于是通过标准给业界提供了一个路线图，让大家在同一个词典下交流，能够知道你做的自动驾驶先进到什么程度，我做的又到什么程度，有一个交流的基础。当然这不是IEEE的标准，这是SAE的标准，但我觉得是个很好的例子。

从规范的角度说，IEEE确实做了很多我们也很自豪的工作，尤其是在人工智能伦理方面，我们有IEEE标准的7000系列，来解决系统设计中的伦理问题。这个系列在很多国家都非常受欢迎，得到比较多的引进和采用。

所以这就是我们尤其对于新兴技术，在技术和市场本身成熟之前，可能提前需要在伦理方面去做一些规范，一方面为企业和从业者提供指南，一方面也是为立法者约束新兴技术可能带来的风险提供参考。很多时候单纯靠法律，可能不是那么切中要害，如果有相应的标准走在前面，供立法者去参考和引用，那么实际上就会形成比较有效的规范。

所以我觉得在新兴技术领域，标准驱动市场越来越多的成为一个趋势，在规划和规范两方面都有很多成功的例子，这也是我们想再进一步去增强和推广的。

一个是AI（人工智能），这个其实已经火了好几年了，包括像早期的AlphaGO等等，都是屡次进入公众的视线。

那另一个就是AIGC（人工智能生成内容），就是用AI来产生内容，这个从去年开始比较火。最先比较火的有DALL-E，Midjourney之类的，这些工具是靠AI来产生插图，但是还没火到ChatGPT的程度。

ChatGPT为什么这么火呢？其实这几个工具我都用过，我觉得如果要分析火的原因的话，可以从用户体验的角度看，就是ChatGPT它给你的使用体验，确实是超过了用户的期望值，换句话说，它的体验确实达到了及格线以上。

当然它并不是尽善尽美，比方说，我最近用它来做一些测试或辅助工作的时候，就会发现，很多我很熟悉的话题，它回答的其实不太令人满意。而且它的数据是限制在2021年以前的，所以就不能指望从它那里得到最新的进展。

但如果问一些泛泛的问题，尤其是我专精领域之外的问题，我觉得它回答的还挺好，尤其是比如让它回答英文的问题，因为我们的母语是中文，那会觉得它的语法无懈可击，所以至少在英文写作方面，能够起到很大的辅助，但它至少距离专家的观点，还是有相当的距离。

但相比其它的几个工具，我觉得它的使用体验确实好很多，其它的工具我用的时候，比如要做一些ppt，需要一些配图，可能以前会苦恼图片版权的问题，那我想如果能用AI来帮助我生成图像，去表达一个概念，那当然是非常好了，但实际上我把排名前三的绘图工具都用过一遍后，发现使用体验还是相对比较差的，可能要反复试很多次，都不一定能够拿到一张令我满意的图片，所以觉得都还没有达到能够辅助我工作的程度。

这些工具本身都是在各自的领域里头比较小众的，现在ChatGPT用流行的话说能够“出圈”，确实是因为使用体验是超过了一个临界点，让非专精领域的用户感到能为他们创造价值，辅助工作。

AI还没有走上商业化的路线了，我觉得有些媒体报道还是夸大了的。你真要用它来辅助工作，第一你会发现需要对它做很精细的校准，换句话说，它能不能够产生高质量的内容，取决于你怎么去问问题，你要问出高质量的问题，它才能起到帮你查资料，整理成文字的辅助作用，但你要靠它去形成观点，那它可能基本上不会形成什么有洞察力的观点，基本上就是市面上有什么，就给你提供什么，相当于是给你做了一个调查，那很有可能就是”garbage in, garbage out”(垃圾进，垃圾出—-计算机术语)，而且我刚才讲到它的数据库还限制在2021年以前，即使是2021年之后，它的作用可能类似于一个加强版的搜索引擎，它也不会给你产生比从市面上找到的信息更多的见解。所以我觉得如果你是要写一些比较八股或入门级的文章，要迅速交差的，那可以靠它去写，但如果你是一个领域的专家，要它来写一篇你拿出去不丢自己脸的有观点的文章，那就不太靠谱。

从人工智能本身的研究而言，大家很多都在研究所谓的通用人工智能，希望有朝一日，这个人工智能能够达到人的智能水平。就ChatGPT而言，它其实更像一个统计和综述的工具，我并不认为它有真正的智能，并没有真正的思考，更多的是帮你整合信息。

现在还有一些顾虑，就是随着ChatGPT的数据库不断增长，按照它的原理，它也不会形成真正的洞察和创造，因为很多人都用ChatGPT来写文章，文章上网后可能又成为它的输入，反复重复的输入就形成一个闭环，负循环，并没有带来任何新鲜的输入，变成所谓的信息茧房，而从ChatGPT本身成长角度来讲，它最需要的就是有价值的输入，但这肯定不是来自它自身的输入，所以这也是一个悖论。

ChatGPT它是大模型，大模型至少从商业来看，应该说是现在人工智能的主流，因为它不是谁都玩得起的，需要很多算力，很多数据，所以它很贵，所以也有观点认为，如果大家都玩大模型的话，以后高校都玩不起了，只能给这几个公司打一些下手，从这点说我觉得的确是这样，大模型的确有门槛比较高的问题。

但另一方面，人工智能随着算力增长，根据摩尔定律成本也在降低，现在也有很多去中心化的努力，有一些去中心化的算力平台，储存平台等，所以我也希望能够靠这种众包，或去中心化的社区的力量，能够产生跟大公司运作的大模型相匹配的人工智能的算力和能力。

问：你是元宇宙专家，在你的元宇宙的愿景中，人工智能和内容生成人工智能技术现在是在哪个阶段？它对元宇宙建设起到什么作用？

袁昱：我把人工智能，主要是算法，归为元宇宙的五个支撑技术之一。在我归纳的元宇宙的两类半核心技术里，其中一类是如何去构建虚拟世界，这包括虚拟环境、虚拟场景、虚拟角色等，要生成这些虚拟内容AIGC肯定是有非常大的帮助，甚至于是一个必然的工具。因为我们要创造足够丰富、多样化的虚拟世界，如果都靠人工建模，从投入产出来讲肯定是不可能的，所以必须要用AI去辅助产生。

另一方面，AIGC也可以在元宇宙的情节设计上去辅助你“开脑洞”，提供灵感，这可能更多是从娱乐应用的角度而言，可以帮助你设计一些场景。

另外还有一个方面，也许比情节设计更重要，它可以去驱动里头的虚拟角色去跟你互动，让虚拟角色跟你对话，不管是文字还是语音的方式进行，比如像NPC（非角色玩家），让玩家觉得好像在跟真人对话一样。

这些都是消费元宇宙的，但元宇宙中还包括了工业元宇宙，那AIGC同样可以去生成一些场景。比如还是以自动驾驶为例，现在自动驾驶主流是在虚拟现实中试车，我可能在虚拟世界里跑了几百万英里后才去实际的道路上测试，这些测试环境如果都靠人工建模，那其实也不可能面面俱到的，但如果靠AIGC，就可以帮助建立这种虚拟的试车环境，如虚拟城市、虚拟道路等，可以覆盖更多的corner case（异常案例）。

另一方面，它也可以减少日常运营中的人工成本，辅助生产，比如可以通过AR去实时协助远程专家或现场操作的工人，这些方面它也都能提供显著的作用。

现在有人说ChatGPT好像会把一些工作如程序员替代掉，但其实被替代掉的工作，本身并不真正具有创造性，它可能还是一些体力劳动，哪怕是一些简单的编程，也是某种程度上的体力活，我个人是学计算机出身的，我们也把一些简单的编程工作称为体力活，所以这些当然是会容易被替代掉的，但如果真正要求你去输出你的洞察，你的洞见和创新，我相信ChatGPT这样的AI内容生成工具，对你来讲是一个辅助，而不是去替代你。

元宇宙是另外一个话题，我个人认为，元宇宙会提升我们生活的丰富程度和幸福感，这也是我个人的一个技术信仰，毕竟我们现在现实生活有很多局限性，没法实现一些梦想、对快乐的追求，或者其它一些诉求比如缓解焦虑等，那这些诉求如果能从虚拟世界中实现，我觉得也是对人类整体幸福感一个正面的贡献。

可能有很多行业会消亡或减小，但一些现实中的问题可能会被解决，比如如果我们很多事情都能够在虚拟世界中进行，可能就没有那么多出行的需求了，那现在很关心的碳排放、可持续发展的问题可能也就迎刃而解了。

其次，我们可能会有更多的朋友，就像在互联网之前，我们的社交圈子其实是比现在更少的，所以在有了比较完善的元宇宙后，我们不用担心说，大家会沉迷于虚拟世界，相反我觉得我们交友的范围会更广，生活也会更加丰富。

GPT1、GPT2…

22 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

GPT1 GPT2 GPT3 embedding NLP

GPT-1：无监督学习 GPT-1原理介绍 预训练模型（无监督） fine-tuning（有监督）小结

GPT-2：多任务学习 GPT-2的改进模型参数为什么GPT-2能够适应多任务？

GPT-3：海量参数 Abstract Introduction

GPT-1：无监督学习

GPT-1原理介绍

GPT模型主要包含两个阶段，第一个阶段，先利用大量未标注的语料预训练一个语言模型，接着，在第二个阶段对预训练好的语言模型进行微改，将其迁移到各种有监督的NLP任务，并对参数进行fine-tuning。

预训练模型（无监督）

给定一个没有标注的大语料，记每一个序列为 $u = {u_1, …, u_n}$ ，GPT通过最大化以下似然函数来训练语言模型：
$L_{1}(\mathcal{U})=\sum_{i} \log P\left(u_{i} \mid u_{i-k}, \ldots, u_{i-1} ; \Theta\right)$

其中，k 表示上下文窗口的大小，这里计算每个单词的预测概率时，只考虑左侧窗口大小的词汇信息（单向Transformer），在GPT中，作者基于一个12层的Transformer decoder作为语言模型的结构，并将decoder的中间那层线性变换删除，其结构和计算过程如下

GPT用的结构和Transformer的encoder、decoder都不一样，encoder是两个线性层，但是没有masked，decoder是三个线性层，有masked。

其中， $U={u_{-k}}, … , u_{-1}$ 表示左侧窗口的词汇向量，n表示Transformer的层数， $W_e$ 表示词向量矩阵， $W_p$ 表示position embedding矩阵，在GPT中，作者对position embedding矩阵进行随机初始化，让模型自己学习，而不是采用正弦余弦函数进行计算。(原Transformer用的三角函数)

从GPT的计算公式来看，其实跟Transformer基本是一样的，只是对每个时间步，都只考虑左侧窗口大小的上下文信息。

由于使用了Masked Self-Attention，所以每个位置的词都不会“看见”后面的词，也就是预测的时候是看不见“答案”的，即避免了see themselves 的问题，保证了模型的合理性，这也是为什么OpenAI采用了单向Transformer的原因。

fine-tuning（有监督）

当语言模型训练结束后，就可以将其迁移到具体的NLP任务中，假设将其迁移到一个文本分类任务中，记此时的数据集为 C ，对于每一个样本，其输入为 $x^1, …, x^m$ ，输出为 $y$ 。对于每一个输入，经过预训练后的语言模型后，可以直接选取最后一层Transformer最后一个时间步的输出向量 $h_l^m$ ，然后在其后面接一层全连接层，即可得到最后的预测标签概率：
$P(y | x^1, …, x^m) = softmax(h_l^m W_y)$

其中， $W_y$ 为引入的全来凝结层的参数矩阵。因此，可以得到在分类任务中的目标函数：
$L_2(C) = \sum_{x,y} logP(y | x^1, …, x^m)$

在具体的NLP任务中，作者在fine-tuning时也把语言模型的目标引入到目标函数中，作为辅助函数，作者发现这样操作可以提高模型的通用能力，并且加速模型手来你，其形式如下：
**$L_3(C) = L_2(C) + λ * L_1(C)$**

其中 λ一般取0.5。

可以发现，在fine-tuning阶段，此时新增的参数只有最后一层全连接层的参数 $W_y$ ，这比ELMo算法要容易得多。

不过，上面这个例子知识对与文本分类任务，如果是对于其他任务，比如文本蕴涵、问答、文本相似度等，那么GPT该如何进行微调呢？

文本蕴涵：对于文本蕴涵任务（文本间的推理关系，问题-答案），作者用一个$负号将文本和假设进行拼接，并在拼接后的文本前后加入开始符 start 和结束符 end，然后将拼接后的文本直接传入预训练的语言模型，在模型再接一层线性变换和softmax即可。
文本相似度：对于文本相似度任务，由于相似度不需要考虑两个句子的顺序关系，因此，为了反映这一点，作者将两个句子分别与另一个句子进行拼接，中间用“$”进行隔开，并且前后还是加上起始和结束符，然后分别将拼接后的两个长句子传入Transformer，最后分别得到两个句子的向量表示 $h_l^m$ ，将这两个向量进行元素相加，然后再接如线性层和softmax层。
问答和尝试推理：对于问答和尝试推理任务，首先将本经信息与问题进行拼接，然后再将拼接后的文本一次与每个答案进行拼接，最后依次传入Transformer模型，最后接一层线性层得到每个输入的预测值。

具体的方法可以查看下图，可以发现，对这些任务的微调主要是：

增加线性层的参数
增加起始符、结束符和分隔符三种特殊符号的向量参数

小结

GPT其实跟ELMO非常相似，只是把语言模型直接迁移到具体的NLP任务中，因此，更容易进行迁移学习。
不过GPT主要还是针对文本分类和标注性任务，如果对于生成任务，比如机器翻译等，则其结构也没法进行很好的迁移。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/69290203
GPT原理介绍
Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018.

GPT-2：多任务学习

GPT-2继续沿用了原来在GPT中使用的单向 Transformer 模型，而这篇文章的目的就是尽可能利用单向Transformer的优势，做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。那就是通过上文生成下文文本。

GPT-2的改进

1. 去掉了fine-tuning层：不再针对不同任务分别进行微调建模，而是不定义这个模型应该做什么任务，模型会自动识别出来需要做什么任务，是很通用的设计。

2. 增加数据集：GPT-2手机了更加广泛，数量更多的语料组成数据集。该数据集包含800万个网页，大小为40G。这些数据是经过过滤后得到的高质量文本。

3. 增加网络参数：GPT-2将Transformer堆叠的层数增加到48层，隐层的维度为1600，参数量达到了15亿。（5倍于BERT的参数量）

4. 调整Transformer：将layer normalization放到每个sub-block之前，并在最后一个self-attention后再增加一个layer normalization。

此外，GPT-2将词汇表数量增加到50257个；最大的上下文大小从GPT-1的512提升到了1024 tokens；batch-size增加到512.

模型参数

同样使用了使用字节对编码构建字典，字典的大小：50257
滑动窗口大小：1024
batch-size：512
Layer Normalization移动到了每一块的输入部分，在每个self-attention之后额外添加了一个Layer Normalization
将残差层的初始化值用 $\frac{1}{\sqrt(N)}$ 进行缩放，其中N是残差层的个数

GPT-2训练了4组不同的层数和词向量的长度的模型，见表：

参数量	层数	词向量长度
117M（GPT-1）	12	768
345M	124	1024
762M	36	1280
1542M	48	1600

效果如下：
可以看出随着模型的增大，模型的效果是不断提升的。模型仍欠拟合，后续还会加大数据量，做大做强。

为什么GPT-2能够适应多任务？

在训练的时候，采用了多任务的方式，不单单只在一个任务上进行学习，而是多个，每一个任务都要保证其损失函数能收敛，不同任务是共享主题Transformer参数的，进一步提升模型的泛化能力，因此在即使没有fine-tuning的情况下，依旧有非常不错的表现。

在fine-tuning有监督任务阶段，GPT-2根据给定输入与任务来做出相应的输出，那么模型就可以表示成下面这个样子：
$p (o u t p u t ∣ i n p u t, t a s k)$
例如可以直接输入：(“自然语言处理”, 中文翻译)来得到我们需要的结果(“Nature Language Processing”)，因此提出的模型可以将机器翻译，自然语言推理，语义分析，关系提取等10类任务统一建模为一个分类任务，而不误再为每一个子任务单独设计一个模型。

当我们说GPT2是基于Transformer Decoder的时候，我们在说什么？
Transformer结构及其应用详解–GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2

GPT-3：海量参数

Abstract

提出问题：最近的许多研究都表明pre-train模型搭配下游任务fine-tune在许多情况下效果显著，但是微调过程需要大量的样本。这一框架不符合人类的习惯，人类只需要少量的示例或说明便能适应一个新的NLP下游任务。
主要贡献：本文证明了通过增大参数量就能让语言模型显著提高下游任务在Few-shot（仅给定任务说明和少量示例）设置下的性能，即证明了大规模语言模型使用元学习策略的可能和fine-tuning策略的非必要性
具体贡献：

训练了包含175billion参数（以往非稀疏语言模型的10倍大小）的GPT3自回归语言模型，并在多个数据集上测试没有fine-tune过程的性能表现。
虽然GPT3在文本翻译、问答系统、完型填空、新词使用和代数运算等任务表现不错，但在阅读理解和推理任务数据集上的表现仍有待提高。
由于GPT-3的训练依赖于大量的网页语料，所以模型在部分测试数据集上可能出现方法论级别的data containation问题。
GPT3能够编写出人类难以区分的新闻文章，本文讨论了该能力的社会影响力。

Introduction

提出问题：许多基于RNN或Transformer结构的语言模型通过“pre-train + fine-tune”过程在阅读理解、问答系统等任务中有不俗的性能。然而本文认为上述架构最大的问题在于必须拥有大量的下游任务fine-tune样本才能取得很好的性能。因此，本文基于下述原因认为移除fine-tune是必要的：

每一个新的任务都需要大量的标记数据不利于语言模型的应用的。
提升模型表征能力的同时降低数据分布的复杂度是不合理的。比如，大模型并不能在样本外推预测时具有好效果，这说明fine-tune导致模型的泛化性降低了。
人类在接触一个下游语言任务时不需要大量的样本，只需要一句对新任务的描述或者几个案例。人类这种无缝融合和切换多个任务的能力是我们当前自然语言技术所欠缺的。

模型移除fine-tune有2个解决方案：

meta-learning（如图1.1）：模型在训练阶段具备了一系列模式识别的能力和方法，并通过在预测过程中利用这些能力和方法以快速适应一个下游任务。最近的一些研究尝试通过称为in-context learning的方法来实现上述过程，然而效果距离期待的相差甚远。
Large scale transformers：Transformer语言模型参数的每一次增大都会让文本理解能力和其他的NLP下游任务的性能得到提升。此外，有研究指出描述许多下游任务性能的log损失能让模型的性能和参数之间服从一个平滑趋势。考虑到in-context learning会将学习到的知识和方法存在模型的参数中，本文假设：模型的情境学习能力也会随着参数规模的增长而增长。

情境学习（in-context learning）：在被给定的几个任务示例或一个任务说明的情况下，模型应该能通过简单预测以补全任务中其他的实例。即，情境学习要求预训练模型要对任务本身进行理解。情境学习三种分类的定义和示例如下：

few-shot learning
- 定义：允许输入数条反例和一则任务说明
- 示例：向模型输入“这个任务要求将中文翻译为英文。你好->hello，再见->goodbye，购买->purchase，销售->”，然后要求模型预测下一个输出应该是什么，正确答案应为“sell”。
one-shot learning
- 定义：只允许输入一条范例和一则任务说明
- 示例：向模型输入“这个任务要求将中文翻译为英文。你好->hello，销售->”，然后要求模型预测下一个输出应该是什么，正确答案应为“sell”。
zero-shot learning
- 定义：不允许输入任何范例，只允许输入一则任务说明
- 示例：向模型输入“这个任务要求将中文翻译为英文。销售->”，然后要求模型预测下一个输出应该是什么，正确答案应为“sell”。
本文研究内容：本文训练了一个拥有175billion参数的自回归语言模型（GPT-3），并利用两组NLP数据集和一些全新的数据集评估了模型的情境学习能力和快速适应新任务能力。对于每一个任务，作者都测试了模型“few-shotlearning”，“one-shot learning”和“zero-shot learning”三种条件的性能。虽然GPT-3也支持fine-tune过程，但本文并未测试。

具体GPT-3论文内容看参考文献1，写得非常好，不想再复制粘贴了，直接去原链接[1]看。

GPT-1，GPT-2和GPT-3发展历程及核心思想，GTP-4展望

前言 Generative Pre-trained Transformer（GPT）系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型，这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果，例如文章生成，代码生成，机器翻译，Q&A等，而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调。而对于一个新的任务，GPT仅仅需要非常少的数据便可以理解这个任务的需求并达到接近或者超过state-of-the-art的方法。当然，如此强大的功能并不是一个简单的模型能搞定的，GPT模型的训练需要超大的训练语

GPT系列解读–GPT1

GPT-1采用了Transformer架构，并使用了大规模的无监督预训练方法，能够生成连贯的自然语言文本。具体来说，GPT-1使用了一个基于Transformer解码器的自回归语言模型（auto-regressive language model），通过最大化文本序列的概率，预测下一个单词。其中，GPT-1在单个英文句子的语言模型任务上表现最好，达到了0.99的困惑度（perplexity），超过了之前的SOTA模型。GPT-1的成功为基于预训练的自然语言处理模型的发展提供了新的思路和方法。

AI倫理與神學反思…

22 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

三段視頻

我們來看幾段視頻，進一步了解，腦機對接是不是馬斯克的偉大發明？

第一個視頻，看到馬斯克的現場示範，得知他的團隊研發出一種腦際對接的晶片，大約銅板大小，用母豬來做實驗。在腦門上開一個洞，和晶片接口的大小一致，在晶片的另一端有電極植入腦部，可以收集即時的腦波信號。

每次母豬葛楚德（Gertrude）的鼻子接觸到東西，這接口就會送出可見的信號。其實馬斯克的團隊去年就已經發佈過類似的腦機接口，不過是放在耳後，連接電極植入腦中。今年的更新版則是以無線傳送信號。

第二個視頻是密西根大學的醫學研究團隊發表的，他們已經取得和放大控制手掌的信號，用以控制人工製造的機器義肢。

密西根大學於2006年開始研究，希望為截肢的病人提供更好的人工手掌，可以靈活如真手。雖然機器手掌可以做到非常靈活，但如何從斷肢中截取控制手指的信號？這方面這些年有很大的進步（20多年前在我的實驗室中，萊斯大學的博士生也做過類似研究，可是那時取信號技術還不夠成熟）。

這團隊在截肢的神經末梢上移植一片肌肉組織，既能避免長出神經瘤的疼痛，又可以大幅度地放大信號，因而目前能做到信號與噪音比 (S/N) 達到10-60, 且每一隻手指的多個自由度的信號都能辨別出來，用以控制整個機器手，已非常成功。截肢的志願者只要“想”控制任何手指，機器手就會跟著做動作。

我相信一般人對在腦殼上開一個洞會覺得很恐怖，而從腦內取信號則更恐怖，因此會有馬斯克是敵基督一說！認定腦機對接必定是噩夢與禍害！其實從腦部取集信號，其來已久，並不一定需要打洞開腦殼。作腦波研究的醫學界用這種帶電極的頭罩來探測腦波，此外用核磁共振掃描研究腦部信號也相當有成果。

以下是我們所知醫學界已經成就的一些事實：

腦波信號與電腦界面的研究已有60年以上歷史，非馬斯克發明。
取得腦波信號不一定需要頭顱開洞。
得到信號，不等於了解信號，就像數據不等於資訊。
要能了解數據，並且能應用才算達到AI的層面。
腦波信號的應用可以是雙方向進出的。

所以”噩夢“與否的關鍵，是不是只要腦殼不開洞，腦波與機器連接就比較能夠接受呢？相信許多朋友和信徒會有這樣的疑問。

第三個視頻是幫助帕金森病人控制穩定動作的研究，稱為Deep brain stimulation (DBS)，用深入腦部手術，植入電極，並釋放出電波來控制帕金森症手腳的顫抖。從1997年開始研究，2002年開始人體試驗，到2016年FDA批准，使原本手顫抖無法控制的病人，可以改善到甚至能簽名。

類似的研究，也能應用到癲癇症的病人，但腦部的部位和使用的信號不同。目前已經可以做到在癲癇發作之前測試到異常的腦波信號，進而用電極放出適當信號反制異常信號，甚至能預防和保護病人因癲癇發作引起的意外。史丹福大學從2004年開始研發，2014年得到了FDA的批准，稱為 (RNS)，腦波步伐調節器(NeuroPace®)。類似的心率調節器（Pace Maker）和心臟電擊除顫器（defibrillator）等，在醫學領域使用在病人身上已經許多年，救治了許多人的性命。

由此可見“人工”（artificial）製造不一定不好，或者一定是噩夢或災害，若是以“人工精製”與“量產製造”比較，當然是“人工”作的好。因而這人工的“人”就是關鍵了。AI 是人訓練出來的，什麼樣的資訊與數據輸入進電腦，所訓練出來的AI就會被它的設計者左右。若這設計者“人”不好，在辨別和應用信號的處理上具有邪惡的意念，那設計出來的“人工智能”當然就不好，會成為噩夢與禍害！

虛擬（Virtual）與德行（Virtue）

讓我們回到這一堂的總題 “From Virtual to Virtue”來看, “Virtual” 的意思是虛擬，而“Virtue”是指德行。

這兩個字在聖經裡有沒有根據呢？第一“Virtual”這個字在聖經裡還真的找不到。最接近的只有在《耶18: 20》豈可以惡報善呢？他們竟(幾乎)挖坑要害我的性命。求你記念我怎樣站在你面前為他們代求，要使你的忿怒向他們轉消。”這裡的“幾乎”在英文的翻譯是 “Virtually”，也就是“幾乎”，“簡直”，但“不全是”的意思。所以 (VR) 就是指虛擬實境，看起來好像是實境，可又不是真正的實境。

至於 “Virtue” 的意思是“德行”，在聖經裡有相當多地方講到。《彼後1: 4》“因此，祂已將又寶貴、又極大的應許賜給我們，叫我們既脫離世上從情慾來的敗壞，就得與神的性情有分。”《彼後1: 5》“正因這緣故，你們要分外地殷勤。有了信心，又要加上德行；有了德行，又要加上知識；……”原來“Virtue” 是神的性情之一！

所以我們若要從“Virtual”到“Virtue”（從“虛擬”到“德行”），一定要回歸到神的性情的本源！回到神創造人的“德行”，那麼人所創造出來的機器人才能夠有道德！

機器人的道德律

講到機器人的道德律，最早提出來的是Issac Asimov，他是一位非常著名的科幻小說家，本身也是一位科學家，生化博士，大學教授。他在1942年的小說《我，機器人》（I, Robot）中提出了三條機器人的道德律：

1.機器人絕不可傷害人，或讓人被傷害。

2.機器人必須服從人類給的命令，除非違反第一條。

3.機器人必須保護自己，但這保護的行動不可違反第一和第二律。

但從今天看來，現代發展出來的各式各樣的軍用機器人其目的就是要傷害人的！

因此，2010年在英國的工程師與人工智能學會開會商討，提出下列這幾條設計機器人的倫理原則（當然其前提是設計者必須認同這些道德觀）：

1.機器人的設計，若不是為了國家安全，絕不可唯一的目的是殺人或傷人。

2.人類必須為機器人的行動負責，因機器人是人類設計的工具，為達成人類制定的目的。

3.機器人的設計必須保證它的安全和維繫安全。

4.機器人是人造的器具，不應該設計來利用使用者心理的弱點而操縱人，讓人心裡依賴。機器人與真人必須能夠分辨。

5.誰是有法律責任的特定機器人設計者，必須能追查得到。

神造人的本意與目的

由此看來，不是機器人本身需有倫理，而是設計機器人的設計者，必須要有倫理道德。因此，我們必須回歸本源，設計機器人的“人”必須要有“德行”，要有神的性情！所以我們必須回頭去看神造人的形像，回歸到伊甸園裡神造人的本意與目的。

《創1: 26-27》神說：‘我們要照著我們的形像，按著我們的樣式造人，使他們管理海裡的魚、空中的鳥、地上的牲畜和全地，並地上所爬的一切昆蟲。’ 神就照著自己的形像造人，乃是照著祂的形像造男造女。”

照著神的形像造人其“形像”是指神的性情，而不是外在的形像，因為“從来没有人看見神，只有在父懐裡的獨生子將祂表明出来《約1: 18》。就如《彼得後書》裡提到的“信實、德行、知識、愛心……”等，這些都是神的性情，又稱為神的屬性。人是按著這些形像所造，因此人就成了“有靈的活人”。

所以人被造，有他的目的。《創1: 28》神就賜福給他們，又對他們說：‘要生養眾多，遍滿地面，治理這地；也要管理海裡的魚、空中的鳥，和地上各樣行動的活物。’” 《創2: 7》耶和華神用地上的塵土造人，將生氣吹在他鼻孔裡，他就成了有靈的活人，名叫亞當。”因此人要成為神的代表，管理地球上的所有萬物。

在伊甸園中，人原本有神的形像，如慈愛、德行、知識、信心……等等屬性。但在伊甸園中，人受到魔鬼的誘惑而墮落犯罪，因而被趕出伊甸園。人犯罪的根源是什麼？有人以為，是魔鬼以蛇的形像誘惑人吃了那果子，那果子裡可能有罪的病毒，人吃了就被感染，因此世代流傳都有罪了。其實我們了解聖經必須讀上文下理。《創3: 4-5》蛇對女人說：‘你們不一定死，因為神知道，你們吃的日子眼睛就明亮了，你們便如神能知道善惡。’”

魔鬼的誘惑

魔鬼的誘惑顯示在第一：“你們不一定死”，而不是“一定會”或“一定不”！換句話說，就是“幾乎”，“好像”，“差不多”，其實就是Virtual，看起來差不多，但不完全是。魔鬼誘惑人，常常不是講百分之百的假話，因為容易被辨別出來。魔鬼誘惑人，往往是講90%的真話，加10%的假話，讓人難以分辨。所以這就叫作“仿真”，“虛擬”，看起來像真的，可是又不是真的。

第二：“你們便如神能知道善惡”。有人以為在伊甸園裡，亞當夏娃原來都是傻子，吃了善惡樹的果子後才變為聰明。其實神造他們之初就滿有智慧，能為萬物命名。夏娃更是知道神的吩咐，那棵樹的果子不能吃，違反了就是惡，所以她本來就知道善惡；只是還沒有經歷和實際的去嘗試“惡”。

魔鬼的誘惑是：“你們便如神”，這才是“罪”的根源。所有的“罪行”都是因為人的“罪性”，而這罪性就是人想要自己當神。小罪人是自己要當自己的神，就像大多中國人中的高級知識分子不是常很自豪地說“我什麼都不信，我就信我自己”嗎？大罪人，是還要當別人的神。所以會有種族大屠殺，希特勒在二戰中屠殺了600萬的猶太人，因為他自以為神，要掌握別人的生命。

所以當人墮落失去了神的形像，被“自己要當神”的罪性充滿後，的確變得很惡毒。因不把“真神當神”，人就會不把“人當人”看待。如此設計出來的人工智能就非常可怕。

追究本源，如何要“人工智能”有倫理，必須設計“人工智能”的人有道德，有倫理，回歸到神的形像才有可能。

歸真（Authentic）與真實（True）

“人工”和“虛擬”的對比是什麼呢？就是“歸真”和“真實”。“歸真”的定義是：表裡如一，完全原創；“真實”的定義是不造假，不隱瞞，完全實在。人必須要回歸到“真實”，所設計出來的“人工智能”，與設計出來的機器人，才不會成為禍害和噩夢。

看到華人商業中的山寨品牌，令人會心微笑，也令人扼腕嘆息！

而在西方，用Deep Fakes AI的軟件可以捏造政治人物的假演說，假消息，甚至造成社會的動亂，影響選舉的局勢。

如何能從“人工”囘歸“真實”？必須回歸真理的源頭。《約8: 32》你們必曉得真理，真理必叫你們得以自由。”《約8: 34》耶穌回答說：我實實在在地告訴你們：所有犯罪的，就是罪的奴僕。……《約8: 36》所以天父的兒子若叫你們自由，你們就真自由了。”真神的兒子自己宣告，“耶穌說：我就是道路、真理、生命；若不藉著我，沒有人能到父那裡去。”《約14: 6》

耶穌基督是真理的本身，在祂毫無虛假，唯有藉著祂，我們才能到天父那裡去，回歸到伊甸園中的樣式。

如何由“智能”（Intelligence）回歸誠信（Integrity）？

《太22: 16》説到，“……就打發他們的門徒同希律黨的人去見耶穌，說：‘夫子，我們知道你是誠實人，並且誠誠實實傳神的道，甚麼人你都不徇情面，因為你不看人的外貌。’ ”那些假冒為善的宗教領袖們想要陷害耶穌，因為那時猶太人在羅馬帝國的統治下，他們要鼓動民族主義的熱忱，知道耶穌的誠信，對上帝的忠實，故意想要套取耶穌的話來鼓勵猶太人逃稅，好抓祂的把柄。

但“ 耶穌說：‘這樣，凱撒的物當歸給凱撒；神的物當歸給神。參《太22: 21》那些猶太宗教領袖好像很有智能，但卻很詭詐。耶穌以完全的“誠信”回應他們，該歸地上政府的一分都不能少――“凱撒的物當歸給凱撒”；同時對神的忠誠更要全心全力，對聖殿的奉獻更不可少――“神的物當歸給神”！這是耶穌基督教導人“誠信”的作人原則！

所以我們的結論是，AI(Artificial Intelligence) 必須回歸 AI（Authenticity and Integrity）, 即人工智能必須回歸到“真實”與“誠信”。唯有設計者和使用者具有“真實”與“誠信”，有神造人原本的形像，AI才能造福人群，而不會成為噩夢、禍害！

如何看待“人工智能…

22 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

基督徒倫理

近年来，人工智能(Artificial Intelligence，以下简称AI)取得了许多进步。比如数字助理Siri和Alexa，自动驾驶汽车的开发，人脸识别，共享乘车等等。人工智能是否可以让我们所有的梦想成真，抑或会破坏我们所知道的社会和世界？

人工智能应用实例选介Sophia索菲亚——首个成为沙特公民的机器人

索菲亚是由中国香港的汉森机器人技术公司（Hanson Robotics）开发的类人机器人，索菲亚看起来就像人类女性，拥有橡胶皮肤，能够表现出超过62种面部表情，索菲亚“大脑”中的计算机算法能够识别面部，并与人进行眼神接触。

2017年10月26日，沙特阿拉伯授予索菲亚公民身分。作为历史上首个获得公民身分的机器人，索菲亚当天在沙特说，它希望用人工智能“帮助人类过上更美好的生活”。

2019年3月12日，在一AI公司TCL春季发布会上，索菲亚惊喜亮相，并与TCL智能业务群负责人进行了深度交流。在发布会上，索菲亚对答如流，并对AI有着自己的思考，认为AI机器人可以与人类和平共处。沙特阿拉伯是一个保守的回教国家，待女性如次等公民, 索菲亚无疑为他们的AI创新项目，起了重大的宣传作用!

医学最新发展

AI在病人护理中的首批应用是成像(medical imaging)，可以帮助改善癌症或心脏病的诊断。有许多类型的成像测试数字图像，如X射线，CT扫描，MRI和超声心动图，所有这些成像方法的基本共通点是大量的高质量数据。

要具有非常完整的数据集，才可让AI工作做得很好。此外，人眼通常对这些图像中可能存在的一些图案看不见。例如，乳房组织的细微变化，在识别早期癌症模式或早期心力衰竭模式方面，AI已经做了一些有趣的分析工作，即使是训练有素的医生也做不到。

医生的角色可能会从数据采集员和分析师，转变为病人的辅导，医疗数据可作为医生治病和促进人们健康的工具之一。

隐私的威胁与人工智能的未来

人工智能可用于识别，跟踪和监控多个使用电脑设备的用户，无论他们是在工作，在家还是在公共场所。

语音识别和面部识别是人工智能越来越擅长执行的两种识别方法，但这些方法有可能严重损害在公共领域的个人隐私。

某人的键盘打字模式，可以用来推断他的情绪状态；更令人担忧的是，一个人的政治观点、民族认同，价值取向，甚至整体健康状况也可以通过活动日志，位置数据和类似指标等数据来确定。坊间出现的国际电脑黑客，通过在网上偷窃他人资讯，或传播假新闻，勒索谋利，甚至影响竞选过程，这些是对AI的误用。

AI还可以使用信息作为输入，在电脑库获得个人资讯，以便对人员进行排序、评分、评估和排名。而这通常是在未经任何同意的情况下完成的，并且人们通常无法影响或质疑这些评估任务的结果。某些专制社会用这些AI评分系统，作为操控人民的伎俩，比如利用这些信息限制人们在信贷、就业、住房或社会服务的机会，甚至限制公民权利。

人工智能等数字技术在我们生活的许多领域，作出了重大贡献。如遥控机器人作为精巧的工匠，广大民众数据的收集，分析器，武器和探险队等，一方面使人避开冒险，也大大增加了工作效率和认知计算系统的精确性，通过使用这些工具，我们能够收集和分析大量信息，使人类得以解决以前没有解决的社会弊病。

不幸的是，这些技术也可以被各种社会行动者利用，用来对付公众，使我们失去个人在公司和政府机构中的隐私，而这只是人工智能对我们造成损害的一个例子。其他AI的负面影响，包括性机器人妓院的发展，目前还没有任何法律上的监管，会导致卖淫和性交易的增加。

有些AI专业人士已发出“警告”：“人类必须与机器合并，否则在AI时代，人类会变得无关重要。”——Elon Musk， SpaceX,Tesla 创办人。

福音派的原则与声明

基督徒是社会的良心，是世界的光与盐《参太5: 13-16》。 2019年4月29日，一群福音派的领袖们发表了一份人工智能原则宣告，列出12条声明，帮助信徒和有识之士对AI技术的挑战作出正面的回应，兹简介如下：

神按着祂的形像造人，人工智能乃是神赐予我们的创造性的一部分。

神按着祂的形像造人，世界上每个人都具有内在的、平等的价值、尊严和道德力量，与所有的其他创造物不同。所以，类人机器人不过是人的创造物。不能与按着祂的形象被造的人同等，

首个沙特机器人公民索菲亚完全是该国的广告伎俩，而WATSON和DeepMind的认知计算系统也不可能代替人作任何道德决策的工具。

2. 技术的规范：人类应该以促进更加繁荣和减轻人类苦难的方式发展和利用技术。
当人按照神的道德意志使用人工智能时，就是人类顺从神的谕令来管理创造和尊重神的一个例子。我们否认AI的使用在道德上是中立的。只有主耶稣能够赎罪并使人类与造物主和解，人工智能技术无法满足人类的最终需要，当其被用来使人堕落，失去价值和尊严的时候(如性机器人妓院)，AI便全无益处。

3. 人工智能不能取代人类道德决策的责任。
我们肯定，使用人工智能，可为人类推理和道德决策提供信息和帮助，因为它是一种擅长处理数据的工具，它模仿甚至超越人类的能力。但是只有按着神的形象被造的人类，才有道德决策的责任。医生可以借着采集和分析AI数据，更有效地辅导医治病人，促进病人的健康。但是机器人和众多的数据，不能取代医生与病人的互动关系。

4. AI医学应用要为人医治疾病，促进健康，非创造超人。
我们确认医学技术中与人工智能等相关的进步，可以提供和增强医学诊断和治疗的干预能力。唯物主义和功利主义视人为机器，我们拒绝以这些观点来理解人工智能作为改善，改变或完善人类的手段的医学应用。

“人非工具，而是目标(MAN IS AN END, NOT A MEANS)”乃是医学伦理的普遍原则。 AI可以帮助人收集和分析资讯，医治疾病，保持健康，却不能创造资讯，更不可能创造科幻小说中的超人！

5. AI应辟除偏见，非制造偏见。
人工智能的设计和使用方式，应该使所有人享有同等的价值和尊严。人工智能应该被用作识别和消除人类决策中固有偏见的工具。人工智能不应该用于加强或推进任何意识形态或宣传的方式，或以评分系统作为操控人民的标准，试图在国家权力下剥夺人的自主权。

6. AI不可作性欲工具。
我们肯定人类性的行为，是神设计给终身婚约中男女之间的专属关系。我们谴责因性用途而使用人工智能导致的人类物质化。根据神对人类婚姻的设计，人工智能不应该干涉或替代丈夫和妻子之间神设计的性行为表达。政府应面对并正确回应如性机器人妓院的AI发展对社会的挑战。

7. AI应协助工作效率而非助长偷闲。
人工智能可用于帮助我们改进工作的方式和效率，也允许我们更充分有效地使用我们的时间和劳动力。我们否认人类的价值和尊严可以简化为个人对社会的经济贡献，AI的发展不应取代员工和助长偷闲。

已有基督徒学者就自由市场和个人责任，对如何在AI自动化时代的经济转型，作了正面的分析，认为普遍大众的就业机会不会被AI技术的发展所淘汰。

8. 运用数据不能侵犯隐私。
我们确认隐私和个人财产是个人权利和选择的组合，不应被政府，公司，民族，国家和其他团体所侵犯，即使是为了追求共同利益，人工智能不应该被应用来扭曲真相。我们确认数据不应被错误处理，误用或滥用于罪恶的目的，以加强偏见，强化强者或贬低弱者。社会不单要尊重人民个人隐私，也应积极地规范在网上误用他人资讯的罪行。

9. 正义的保安应用。
我们确认AI在警务，情报，监视，调查和其他用途方面具有合法的应用，支持政府尊重人权，保护和维护人类生命以及在繁荣社会中追求正义的责任。我们谴责使用人工智能来压制神赋予所有人的言论自由或其他基本人权。我们否定专制国家用AI评分系统作为操控人民的伎俩。

10. 正义战争原则。
我们确认在战争中使用人工智能应该受到爱邻舍和正义战争原则的支配。人工智能的使用可以减轻人的生命损失，为非战斗人员提供更好的保护，并为更好的政策制定提供信息。所有与防御相关的AI应用程序，例如基础数据和决策制定流程，必须由合法机构不断审查，而且对系统采取的任何行动问责。

我们否认人类机构或战争中的道德责任可以委托给人工智能。任何国家或集团都无权使用AI进行种族灭绝，恐怖主义，酷刑或其他战争罪行。

11. 公共政策兼顾人权。
我们确认政府的根本目的，是保护人类免受伤害，惩恶扬善，维护公民自由，社会公众在制定有关在社会中使用人工智能的政策方面，应有机会发挥作用，这些决定不应只留给那些开发这些技术的人或政府制定规范的人。我们否认政府，公司或任何权势使用AI来侵犯神赋予的人权。

12. 人工智能的未来
我们确认人工智能将继续以我们目前无法想像或理解的方式发展，包括远远超过许多人类能力的人工智能。但只有神才有创造生命的力量，人工智能的未来进步不会篡夺神作为生命的创造者的地位。教会在宣扬人的尊严方面发挥着独特的作用，并呼吁社会的各个方面人道地使用人工智能。

我们否认人工智能可影响我们对人类价值的衡量，也否定人工智能将获得与人类同等水平的尊严或价值。人工智能的未来发展，最终不会满足我们对完美世界的渴望。虽然我们无法理解或了解未来，但我们并不害怕将来会发生什么，因为我们相信神的全知全能，我们创造的任何东西都无法阻挠神的创造和救赎计划，或取代人类作为神的形像的独一载体。
科幻小说中AI可成为人身体死后的思想载体，人可因此得到永生。这只不过是人对完美世界的渴望，是不可能会实现的。

小结
我们认识到人工智能将使我们能够实现前所未有的可能性，同时承认人工智能所带来的潜在风险；希望教会能够积极主动地参与人工智能领域，而不是在AI已经影响我们的社区之后，才回应这些问题。上述声明根据人性的本质，技术的承诺和对未来的希望提出呼吁，盼望使有识之士积极地面对AI的挑战。

從基督信仰看Cha…

22 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

ChatGPT可以就開放式的問題提供意見，編故事、寫詩詞、抓重點、問判決、草擬文案企劃、轉換表格或甚至寫程式debug等等，幾乎只要能透過文字表達的幾乎無所不能。在這之前，只有《鋼鐵人》電影中的機器人，可以幾乎聽懂任何問題來回應主角的提問；難道AI時代真的已經來臨了？

我們知道，上帝是萬物的創造者，人類是按照上帝的形像所創造的，有著不可取代的價值和尊嚴。但是，當AI的發展（特別是ChatGPT這類近乎通用型人工智慧）似乎越來越接近人類的智慧時，基督信仰該如何回應這些挑戰？善用、拒絕，還是任其發展？要展览內容请点：>>>>>

一、簡介：AI的基本圖像與常見誤解

二、ChatGPT：結合流利程度與回答結構的訓練方式

三、從創造論看ChatGPT：上帝形像的必然彰顯

四、從救贖論看ChatGPT：AI原罪需持續改善但受限於人類自身

五、從啟示論看ChatGPT：可承載上帝的道而帶來牧養挑戰

六、直面AI時代的到來與具體建議彙整

附錄：語言文字理解的五個層次

结言：

1. 語言的共通性使之承載上帝的道

ChatGPT最重要的特色，是因為它比以前所有的AI模型、更有效地掌握自然語言/文字在表達方式與其相關內容的平衡，因此比過往的模型更好地往通用型AI發展。

語言文字有個非常重要的特色，就是由有限的基本單位（如音節、文字或字母），只憑藉若干原則性的連接方式（即所謂的文法），就可以類似積木一般地疊加成各種豐富的形狀，幾乎可以表達人類思想範圍內的各種事物或感受，是最接近人類大腦思想的表徵（representation）方式。

許多動物有比人類更好的視覺功能或運動功能，但只有人類能真正地掌握語言。

2016年，AlphaGo戰勝人類獲得圍棋冠軍，雖然也是件歷史大事，畢竟僅限於圍棋這個特定範圍，無法直接轉譯成其他功能。而掌握了語言工具就掌握了價值取捨的方式，也自然創造跨領域的應用範圍。筆者認為這個語言的共通性，才是ChatGPT能產生如此重要影響的關鍵。

語言（話），在新約聖經中也被翻譯為“道”（logos）。在希臘哲學中，這個字也是描述支配世界萬物的規律性或原理，而在基督教神學中更認為道的本體就是基督，萬物是上帝藉著道所造。參《約1: 1-3》。

由此，從啟示論看，我們就更容易理解為何ChatGPT這類利用模擬人類語言的AI，比起模擬視覺圖像或其他人類行為的AI模型，更令基督徒警醒：因為語言文字不只可以承載傳遞人類多樣的訊息或思想，也可以被用來承載上帝的智慧與啟示（聖經即是以人類語言寫出的）。我們應該從信仰角度對ChatGPT這類對話機器人，投以更多的神學關注。

2. ChatGPT可以在信仰脈絡下被更善加利用

但是讀者可能會有的質疑：前文不是已經說明，ChatGPT這類的AI對話機器人是以機率計算的方式，來模擬人類的語言，並不存在真實的意識或人性，也可能充滿錯誤或偏見嗎？那這樣無法排除隨機或錯誤的文字組合，如何可能承載上帝永恆不變的真道呢？對此問題，不妨讓我們先問問ChatGPT吧，我得到的回答如下：

上述看來謙遜中立的文字，的確展現了ChatGPT回答相關問題時的特色。

筆者曾經撰文表示，就一般性的語言文字理解的五個層次：

字詞（word）、

信息（information）、

意見（opinion）、

知識（knowledge）

與洞見（Insight）來說明（參見附錄），ChatGPT的文字生成結果只能算是屬於“意見”這個層次，有種邏輯架構讓人覺得彷彿值得參考，但是只有在某些特定的範圍中，可以與外在世界的事實產生對應，確認可靠而形成“知識”。但是這個與外在世界的事實如何對應，呼應的程度或標準是如何，其實與使用者個人的解讀有關。

因此，即便是AI機器人是藉由複雜的演算法模擬而產生的文字，只要在使用者本身也在適當的信心與脈絡之下理解，也可能被聖靈所使用來承載上帝的真道，成為我們的幫助。

上帝固然是透過聖靈感動先知與使徒，以人手所寫的文字記錄下聖經。但是，對聖經詮釋學有一定瞭解的人都知道，要理解一段聖經經文的意思，不可能不回到該段經文原始的處境，先以其相關的背景作理解，再從中提取精義而適當地應用於現代環境，也同時可以從現代的環境對經文的意思作不同層次的延伸與解讀。

這本是一個經文詮釋的循環，讓基督徒於古代經文和當代現實之間保持彈性距離，創造信仰的傳承與發展。甚至連我們目前所讀的中文聖經，也都是因此而翻譯過來的，不適合在去除相關的文化脈絡下，來作靈意或私意解經。

目前，我們所討論的AI對話機器人，就是將這些有紀錄的相關文字輸入資料庫中作為訓練材料，讓機器學習字詞間常見的關係，來回應使用者的提問。因此它所作的回應，以經文解釋為例，基本上也就是許多解經學者整體的統計結果。雖然只屬於“意見”層次，但往往也可能有相當的機會帶有正確的知識，因而被上帝使用來成為信徒造就的工具之一。

類似的情形也可以應用在禱文：許多內容可能都是以前在信仰書籍中出現過的，只是重新組合而已，很難說因此就不能被上帝使用，引導使用者更接近祂。

筆者曾詢問ChatGPT一個常見的聖經問題，並再請它產生一篇祈禱文來作例子，請讀者自行判斷，也鼓勵更多的嘗試。

3. 使用ChatGPT會挑戰牧養的權柄與信徒的習慣

但是，當AI機器人用於信仰或牧養領域，它的無所不答也可能在明明沒有資料的空白處，“抓”其他關聯性較次要的文字來填補，造成“一本正經地胡言亂語”。這對於不容易直接檢驗的信仰議題，就容易給初信者或基本知識瞭解過少的人，帶來了誤導。

用前面提到救贖論的角度解決這個問題，除了需要在聖經或神學研究上更有經驗的牧者、適時澄清外，似乎只得靠基督教會用自己篩選過的資料來訓練給信徒的AI對話機器人。

但即使資料來源都是正統神學背景，也不愁訓練AI的大量經費，仍可能引發一連串的問題：這樣的AI對話機器人是否可能比一般的牧者懂得更多更正確？所寫的禱告文或靈修筆記，更能造就信徒？信徒遇到的信仰問題是否就應該更多相信或接受AI的“權柄”，反而對牧師不一樣的回答帶有質疑？

當然，真正的牧養並不只是文字上的問題解答或講道，還包括關懷、陪伴、勸勉、聆聽等目前AI無法作好的事情。但是基督教會畢竟是需要順服上帝的啟示與真理而行，並不是一個經營人際關係的俱樂部，所以筆者以為未來牧養的挑戰，並不只是與AI搭配互補，而是應該思考如何協助牧者善用這樣的AI技術，能將對會眾的牧養帶到更高的層次。

同時，如果一些困難的經文或章節大意，都能靠著ChatGPT這類AI機器人簡要的回答與瞭解，那基督徒自己是否需要思考反芻經文或信仰議題了呢？若抱著不求甚解而無求真追問的心態，是否反而將自己的信仰架空於AI模擬的文字之上而已？如何將信仰落地成為真實的生命，在未來更多AI虛擬設備的出現後，會是另一番挑戰。

职场与Chatgp…

22 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

Chatgpt官方app？

ChatGPT实际上是美国open AI工作室推出的一款聊天软件，最早发布是在2022年11月，open AI是美国一家叫做“开放式人工智能实验室”的机构，这家机构最大的出资方，就是比尔盖茨的微软公司，前前后后，比尔盖茨已经在这家机构的科学实验当中砸了一百多亿美元，这么多钱砸下去，推出的产品果然不同凡响。ChatGPT推出市场后，因为能快速地对各种复杂问题进行处理和反馈，在问世短短5天后，注册用户就突破了100万，两个月后，月活跃用户规模就突破了1个亿，成为人类历史上用户增长最快的消费软件，秒杀脸书和推特。

ChatGPT是由OpenAI开发的一种语言模型，它使用了大规模的神经网络和自然语言处理技术，能够根据用户的输入生成有逻辑、有连贯性的自然语言文本，并能够回答用户的问题和进行对话。ChatGPT的全称为”Generative Pre-trained Transformer”，它采用了Transformer模型的架构，使用了大量的文本数据进行预训练，使其具备了很强的语言理解和生成能力。目前，ChatGPT已经发布了多个版本，其中最新版本为GPT-3，它使用了1750亿个参数进行训练，是目前最大的语言模型之一。

由于ChatGPT具有出色的语言理解和生成能力，因此它在许多领域都有广泛的应用，比如自然语言处理、智能客服、智能对话等等。同时，也有许多开发者使用ChatGPT开发出了各种有趣的应用程序，比如生成有趣的对话、创作诗歌和小说等等，因此，ChatGPT也成为了人工智能领域的热门话题之一。

德国Vlog

ChatGPT是一种预训练的自然语言生成模型，由OpenAI开发。它是基于Transformer架构的语言模型，可以生成各种形式的人类语言文本，如回答问题、生成文本、生成对话等。与其他生成模型不同，ChatGPT预先训练了大量的文本数据，并在此基础上开发了一种新的生成方法，可以以非常高的质量生成语言文本。它使用了非常复杂的神经网络架构，并采用了大量的预训练数据来进行训练，以保证生成的语言文本拥有人类语言的样式、语法和语义。通过使用ChatGPT，开发人员可以创建出非常智能和真实的语言生成系统，用于许多应用场景，如虚拟助手、对话系统、语音助手等。ChatGPT的出色的语言生成能力和高效的计算性能，使其成为自然语言处理领域中非常受欢迎的模型。

Vic生活技巧

ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构训练的大型语言模型，由OpenAI开发。它使用深度学习技术来自动产生自然语言响应，以回答用户提出的问题或进行对话。ChatGPT可以用于各种任务，如自然语言处理、文本生成、对话系统等。它可以学习和理解自然语言的语法、语义、上下文等特征，并根据输入的上下文和历史记录生成适当的响应。

一往无前微风fU

Mj拼车吗，建了Mi+gpt的交流群，可以进群沟通大家一起来拼车

TOP域名

ChatGPT是利用人工智能（AI）被训练成可以理解和生成人类语言的进行文字创作的语言模型。可以用来创作故事、撰写新闻、回答问题、聊天、写代码和查找代码问题等内容。人们能够通过简短的语言指令实现对指令内容文字内容充实，形成措辞流畅、快速书写的文本成果。其实大众不用了解他的复杂原理，但是你只要知道他可以回答你提出的任何问题就好了。未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。

人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。

人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

ChatGPT为何引教育界“封杀”？
酉甘居士
不封杀，能行吗？首先，论文存在的意义在于思索探究教育中存在的“问题”，进而提出可行的解决办法。而ChatGPT显然并不具备这样的能力，它缺少像人脑那样的思维机制与过程。其次，教育的功用不能简单的用人工智能来替代，毕竟人的成长一旦被“量化”甚至“机械化表达”之后就失去了鲜活的生命意义。

最后，简单粗暴的ChatGPT如果大行其道的话，将会培养出许许多多溜奸耍滑、不思进取、坐享其成之辈，难道这就是教育的初衷吗？

综上所述，ChatGPT被教育界“封杀”是个明智决定！

外语那点事

人类都是好逸恶劳的，ChatGPT作为一个语言模型，兼具撰写文章和编程能力，聪明的大学生们很自然而然地，就会想到可以利用它来生成论文。大学生写论文最头疼的是什么？查重呀，1000多万大学生同时写论文，不能和过往几十年上亿大学生写的论文雷同。但是，人类的语言表达能力是有限的，不同的人去描述相同的事物，即便没有抄袭，仍然有可能在查重率的表现上呈现出不合格。所以，大学生们早就开始使用各种各样的工具来控制查重率，论文里面包含“科技与狠活”早就不是什么新闻了。但是，工具归工具，总是有各种各样的硬伤，用机器生成的语言，痕迹太明显。

ChatGPT的诞生，解决了大学生的痛点。它是AI，用它生成的论文，高度原创，而且可读性很强。由于这个语言模型可以自主地通过每秒几十万字的阅读来扩充自己的语言表达能力，用它生成的文本甚至可以和人类文学家的水平比肩。你让他用鲁迅的口吻写一篇文章，你就可以读出鲁迅的味道，以假乱真。因此，大学生们争相利用这个工具撰写论文。

国外的论文机构也开了一个很坏的头，比如顶级期刊Nature在过去的一两年，就允许在论文中，添加ChatGPT作为共同作者。这让这款AI语言模型名声大振，给ChatGPT的大火添了一把柴。

但是，教育界没有办法区分ChatGPT生成的文本和普通人写出来的文本有什么区别，使用这个工具就变成了变相的抄袭。而且，这种抄袭更加的隐蔽，文章都是原创，只不过是机器原创，能够轻松的逃避查重。所以，各大高校都对ChatGPT表示反对，论文机构则被迫禁止ChatGPT的署名。

ChatGPT也很识趣，目前已经主动拒绝论文撰写任务了。但是，聪明的大学生仍然可以利用分段撰写的方式，诱导ChatGPT完成一篇论文。高校和人工智能的诚信战争，才刚刚开始。

学生会用ChatGPT来写论文，失去了自己的思考，ChatGPT的内容，基本上来自网络，这就容易导致抄袭、作弊的问题。ChatGPT是利用人工智能（AI）被训练成可以理解和生成人类语言的进行文字创作的语言模型。可以用来创作故事、撰写新闻、回答问题、聊天、写代码和查找代码问题等内容。人们能够通过简短的语言指令实现对指令内容文字内容充实，形成措辞流畅、快速书写的文本成果。其实大众不用了解他的复杂原理，但是你只要知道他可以回答你提出的任何问题就好了。未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。

人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

ChatGPT来袭，写作投稿还能赚钱吗？

韵味横生

近年来，随着网络科技的飞速发展和社交媒体的兴起，人们已经逐渐从传统的线下阅读方式转变到了线上阅读。在这个过程中，新潮的出现给了写作者们更多展示自己所写作品的机会，同时也给了广大读者更加便利的获取知识的方式。最近，一款名为 ChatGPT 的平台上线了，提供了一种全新的写作投稿赚钱的方式，对于写作者来说是一个新的机会。那么，ChatGPT 到底是什么？使用 ChatGPT 进行投稿会如何赚钱？对于新潮的发展前景会有怎样的影响呢？下文将为你一一讲解。首先，ChatGPT 是一款基于AI技术开发的写作平台，他可以模仿人类的写作能力，在自动生成的文章中不仅能保持文意连贯，语法准确，还能达到自然流畅的效果。因此，作为一个写作者，使用这款平台进行投稿有一定的优势，没有拘束于时间和地点的限制，还能够避免因为语文能力的限制而无法正常提交文章的困扰。

那么，在 ChatGPT 的平台上进行投稿会如何赚钱呢？首先，ChatGPT 会根据您的投稿情况给予一定的稿酬，随着投稿的增多，您的收入也会逐渐提升。其次，平台中还设有各种各样的奖励机制，例如点赞、分享、收藏等，这些行为都会增加您文章的曝光度和人气，从而间接的为您带来更多的收益。

那么，对于新潮这样的传统媒体来说，ChatGPT 的出现会有怎样的影响呢？从现在的情况来看，新潮作为一个拥有数十年历史的杂志，一直致力于传承和发扬中国文化，而 ChatGPT 则是一个年轻且充满生机的纯网络媒体。两者之间的差异在于适应不同的读者需求和市场趋势。虽然新潮在印刷媒体领域有一定的影响力，但是随着科技的日新月异，越来越多的读者已经转向使用手机或者电脑进行阅读，而 ChatGPT 提供的便利而又实用的方式让人们不再需要购买书刊杂志而拥有阅读丰富内容。

总的来说，ChatGPT 作为一款基于AI技术的写作平台，为写作者们提供了更加灵活、便捷、高效的写作环境和写作方式，同时为广大读者提供了更加方便、快捷的获取知识和文化的方式。虽然对于传统媒体来说，会有一定的冲击和挑战，但是在未来不断发展的科技浪潮中，不断适应读者需求的媒体才能够在激烈的竞争中生存和发展。

那个夏天

这个有影响吗，你要先了解GPT没有网上那些人说的那么神，他们如此夸大GPT，只是吸引韭菜上钩而已，有的是骗钱，有的是曾流量，收割流量。其实写文章用GPT查点资料也许可以，但是出自它的资料有很大一部分是错误的，就连人名和关系都能出错。

程序员也绘画

随着人工智能技术的飞速发展，它已经在许多领域展示了其强大的能力。在写作投稿方面，人工智能技术也正在不断推动这一领域的发展。下面我将从以下几个方面来分析人工智能对写作投稿的影响。

编辑与校对

在传统的写作投稿中，编辑和校对是非常重要的环节。但是，人工智能技术的出现，为编辑和校对带来了一种全新的可能性。现在，许多自然语言处理技术都可以被用于自动编辑和校对文章，这使得文章的撰写和修改变得更加高效和准确。

内容生成

人工智能还可以用于自动化生成文章内容。通过深度学习技术，人工智能可以分析大量的文章，并模拟出它们的结构和写作风格。这些技术使得生成高质量文章变得更加容易，这对于那些需要快速生产大量文章的写作投稿者来说是非常有益的。

分析和推荐

人工智能技术可以分析文章的受众和受众的兴趣，为写作投稿者提供更好的写作建议和内容推荐。这使得文章能够更好地吸引读者，提高投稿的质量和效率。

竞争和挑战

尽管人工智能技术在写作投稿方面带来了诸多好处，但它也可能会对传统的写作投稿产生竞争和挑战。随着越来越多的人工智能技术被用于写作投稿，写作投稿者需要更加努力地提高自己的写作水平和技能，才能保持竞争力。

综上所述，人工智能技术对写作投稿产生了重大的影响。虽然它在许多方面为写作投稿者带来了便利和好处，但它也带来了一定的挑战和竞争。写作投稿者需要不断学习和掌握新技术，以确保其在这个竞争激烈的市场中保持竞争力。

随着人工智能技术的不断发展，写作投稿领域也受到了影响。虽然现在有些AI技术已经非常优秀，但是仍然有许多方面需要人类写作者来完成。

1.创意和独特性：人工智能的算法可以生成大量的文本，但是它们缺乏创意和独特性。这也是为什么很多公司还是更愿意雇佣人类写作者来创建他们的内容。

2.读者需求：与机器相比，人类写作者更容易理解读者需求，并且可以更好地满足他们的期望。这是因为人类作者可以将自己的生活经验、情感和思想融入到文章中，以创造更具吸引力和深度的内容。

3.编辑和校对：尽管AI技术在拼写检查和语法纠错方面已经有所进步，但是它们仍然无法像人类编辑一样进行复杂的编辑和校对工作。人类写作者不仅能够识别和修复拼写和语法错误，还可以改善流畅度和逻辑性，使得文章更加易读且清晰。

4.行业专业知识：某些行业或主题需要丰富的专业知识，而这些知识通常需要人类作者才能掌握。例如，医疗保健、法律和金融等领域的文章需要深入了解相关行业的法规和术语，并将其应用到内容中。

综上所述，尽管人工智能技术在某些方面已经取得了进步，但人类写作者仍然有其不可替代性。因此，写作投稿依然可以赚钱，只是需要更加注重创新和个性化的内容。虽然AI可以帮助缩短写作时间和提高生产效率，但它无法代替人类创意和思维。

“ChatGPT”是什么？投资圈为何爆炒？

因果不空

“ChatGPT”是人工智能，也就是具有自学习能力的程序，它具备了自己学习的能力，能从互联网海量的数据中学习知识，经过人工训练，能代替人脑从事很多工作，比如写程序、找bug、写论文、写小说、写诗歌等。“ChatGPT”的出现可以与蒸汽机的意义相比，三百年前人类发明了蒸汽机，这是个巨大的转折，人类从人力畜力时代过渡到机械力时代，这是划时代的发明，如今的“ChatGPT”智能也是划时代的发明，人类将从脑力劳动过渡到机器思考，很多需要人类思考的繁杂的问题完全可以让人工智能代替。

蒸汽机将人类从辛苦的体力劳动中解放出来，“ChatGPT”人工智能将人类从辛苦的思考中解放出来，这两次技术巨变彻底改变人类的生活方式，让人类有更多的时间从事自己想做的事情，不必为繁杂的事件整天忙碌，如果再减少或者消灭剥削阶层，人类将活在天堂里。股市往往有点题材就会爆炒，以前有过无数个题材，互联网、苹果手机、生物科学等等，这些题材和这次的“ChatGPT”完全不能比，“ChatGPT”是划时代的变革。

它其实就是一款聊天机器人。聊天机器人对于很多人来说并不陌生，但ChatGPT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，真正像人类一样来聊天交流。在ChatGPT推出之前，关于自然语言的研究都缺乏本质突破。甚至有些学者认为，认知和对语言的理解是人的特殊天赋，机器怎么学都是照猫画虎，缺乏真正的理解。

ChatGPT却技惊四座，出色地回答了人类提出的各种问题，其强大的理解自然语言的能力，使得特斯拉创始人马斯克不禁感慨：“ChatGPT好到吓人，我们离强大到危险的AI不远了。”

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ChatGPT是利用人工智能（AI）被训练成可以理解和生成人类语言的进行文字创作的语言模型。可以用来创作故事、撰写新闻、回答问题、聊天、写代码和查找代码问题等内容。人们能够通过简短的语言指令实现对指令内容文字内容充实，形成措辞流畅、快速书写的文本成果。其实大众不用了解他的复杂原理，但是你只要知道他可以回答你提出的任何问题就好了。未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。

人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。

人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

ChatGPT是一种继承GoogleMagenta开发的Web应用，旨在使用对话机器人来对话并理解用户的意图和动作。ChatGPT是一种自然语言处理（NLP）技术，该技术可以实现沟通与交流，用于人工智能机器人、信息检索、咨询服务等。资本市场对于ChatGPT的热情投入，很大程度上可能是由于它在自然语言处理领域的发展潜力和技术深度而吸引了投资者。此外，ChatGPT对用户和服务提供商来说，可以提供大量的用户洞察信息，并有助于增强客户体验，而这也是投资商考虑的重要因素。

Chatgpt识图的方法？

Chat GPT是一个基于GPT模型的聊天机器人，它并不具备识图的功能。如果您想要实现图像识别的功能，可以考虑使用一些其他的图像识别API或者工具，例如Google Vision API、Microsoft Azure Computer Vision、Amazon Rekognition等。

这些工具可以通过调用其API接口来实现图像识别的功能，常见的识别任务包括图像分类、目标检测、人脸识别等。

使用这些工具需要您提供一些图像数据，并按照其API文档中的要求进行调用和参数设置。在使用时，您还需要注意保护用户的隐私和数据安全。

ChatGPT聊哲…

22 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

最近在看《基督教与西方文化》

那本书听起来非常有趣和启发性！《基督教与西方文化》这本书是由克里斯托弗·道森所著的，讲述了基督教如何影响了西方文化和文明，并探讨了这种影响在现代社会中的地位和意义。

这本书引导读者穿越西方文明的历史，了解基督教信仰对欧洲的影响，以及这种影响如何扩展到美洲。它也涉及到一些哲学、艺术和文学作品的分析，这些作品都是在基督教文化的背景下创作的。

克里斯托弗·道森是一个杰出的历史学家和作家，他对基督教文化的研究极其深入。他在这本书中对基督教文化的探究和对西方文明的深刻理解非常值得我们去学习和探索。

如果你能分享一下你最喜欢这本书的哪些部分，那将非常有趣！

我看的作者是赵林

非常抱歉，我误解了你的意思。《基督教与西方文化》这个题目确实是一个非常有意思的话题。我了解到赵林先生是一位中国的学者和作家，他的著作包括一些关于基督教历史和文化的书籍。

在《基督教与西方文化》这本书中，赵林先生探讨了基督教是如何进入和传播到西方世界，并对西方文化、哲学和艺术产生了深远的影响。他还分析了这种影响如何塑造了现代西方文化和价值观，并探讨了基督教和现代西方文化之间的相互关系。

赵林先生在这本书中通过引用大量的历史文献和相关研究，向读者介绍了基督教的起源和发展，并讲述了基督教对西方文化的深远影响。他还对基督教文化如何影响了西方社会、道德和价值观进行了深入的思考和探讨。

这本书的主题非常有意思，特别是对于那些对历史和文化感兴趣的读者来说。你最喜欢这本书的哪些部分呢？

在这本书中作者认为文艺复兴不是理性的崛起，而是对基督教信仰的巩固。

这是一个非常有趣和引人思考的观点。文艺复兴通常被认为是一个由理性主义和人文主义运动引发的文化转变，标志着中世纪向现代的过渡。然而，赵林先生提出了一个截然不同的观点，认为文艺复兴实际上是基督教信仰的巩固，而不是理性主义的崛起。

赵林先生的观点是基于这样一个事实：文艺复兴时期的文化和艺术中充满着基督教的象征和主题，而这种表现方式与中世纪的基督教艺术是非常相似的。此外，文艺复兴时期的人文主义者和文化精英往往是基督徒，并受到基督教信仰的启发和影响。

因此，赵林先生认为，文艺复兴时期的文化转变并不是中世纪理性主义的胜利，而是基督教信仰在文化和艺术中的巩固。他的观点在一定程度上提供了一种新的视角来解释文艺复兴时期的文化和艺术现象，也为我们理解西方文化和基督教信仰的关系提供了新的思考方向。

非常感谢你和我分享了这个观点，它确实非常有趣和引人深思。

赵林举例，马丁路德的宗教改革实际上是为了宗教的更好发展。

是的，赵林在《基督教与西方文化》一书中也探讨了马丁路德的宗教改革和它对基督教历史和西方文化的影响。他认为，马丁路德的宗教改革是为了让基督教更好地发展，而不是简单地反对天主教会的教义。

赵林指出，马丁路德对教会腐败和权力滥用的批判，在当时的欧洲引起了广泛的共鸣，这促使了宗教改革的发生。然而，赵林认为，马丁路德并不是一个革命者，而是一个试图改善教会和基督教信仰的改革者。

马丁路德对基督教的贡献是多方面的。他提出了“唯信义论”（Sola Fide）的教义，强调信仰和恩典的重要性，反对了天主教会的功利主义和积累财富的做法。他还翻译了《圣经》的新约部分，使普通人可以直接阅读圣经，不再需要通过教会的中介。

总的来说，马丁路德的宗教改革对基督教历史和西方文化产生了深远的影响。他的改革为信仰和自由的发展奠定了基础，也促进了欧洲的宗教和文化多样性的发展。

当时的理性是为宗教服务的，比如在这个时期产生的宗教解释学，用理性解释合理化圣经。

你提到的宗教解释学是指文艺复兴时期兴起的一种学术思潮，主要关注对圣经的解释和理解。这种学说强调使用理性和人文主义的方法来解释圣经，旨在发现圣经中隐藏的真理和智慧。因此，可以说理性在这种情况下确实是为宗教服务的。

在这个时期，人们开始重新关注和研究古希腊和古罗马的哲学和文学作品，这些作品强调理性和人文主义的价值。这些思想也影响了宗教解释学的发展，导致人们更加关注使用理性的方法来解释圣经。这种理性主义的方法被认为是通过人的自由意志，自己理解圣经，而不是单纯地服从宗教领袖的教导。

虽然文艺复兴时期的理性主义确实为宗教服务，但它同时也为人们探索和发现真理，提高思维和理解能力提供了重要的方法和工具。因此，文艺复兴时期的理性主义对西方文化和知识的发展产生了深远的影响。

我有一个问题，如果圣经中的故事比如耶稣死而复生等等这类不符合人类理解的事情被合理化以后，上帝是不是就失去了神秘性，耶稣也是不是就成为了普通人？

这是一个非常有趣的问题。对于基督教徒来说，上帝的神秘性是不可削弱的，因为上帝被认为是超越人类理解的存在，是宇宙中的至高者。同时，基督教也相信耶稣是上帝的儿子，他具有神性和人性的双重属性，因此在基督教信仰中，耶稣不是普通人。

尽管如此，宗教解释学和理性主义在合理化圣经故事方面的作用是为了更好地理解和解释这些故事，而不是否认它们的神秘性和超自然的属性。这种合理化并不意味着削弱上帝和耶稣的神性，而是通过理性的方法来理解圣经中的真理和智慧。

事实上，基督教中也有一些派别对圣经的解释采取了更加字面的方法，认为圣经中的故事都是真实的历史事件，不应该进行过多的理解和解释。这种立场强调了圣经中的神秘性和超自然属性，但也可能限制了对圣经中真理的理解和应用。

总的来说，宗教解释学和理性主义的作用是为了更好地理解圣经中的真理和智慧，而不是削弱上帝和耶稣的神性和圣经的神秘性。不同的信仰派别和个人可能会采取不同的解释方法和立场。

你认为宗教存在的意义是什么？或者宗教为什么会存在？

宗教是一个非常复杂的主题，涉及到不同的信仰、文化、历史和社会背景。因此，对于宗教存在的意义或者宗教为什么会存在的问题，不同的人可能会有不同的看法和答案。

一般来说，宗教存在的意义可以从多个层面来考虑。首先，对于个人而言，宗教可以提供心灵寄托和慰藉，给予信徒希望和力量，引导人们探索自我和生命的意义。其次，宗教也具有社会功能，可以促进社会和谐，提升人们的道德意识和道德水平，促进个人和社会的发展。此外，宗教还可以提供一种世界观和价值观，引导人们思考人类存在的意义和价值，从而影响人们的行为和选择。

关于为什么宗教会存在，也有不同的解释。一些人认为，宗教是人类在面对未知和不可解之物时，寻求超自然解释和支持的一种方式。宗教也可以看作是一种文化现象，源于人类社会的发展和演化，具有历史和文化的特定性。此外，宗教还可以满足人类对神秘和超自然的渴望，引导人们探索人类存在的意义和目的。

总之，对于宗教存在的意义和原因的探讨是一个复杂的问题。不同的人可能会有不同的看法和理解，但是我们可以通过深入了解宗教的历史和文化背景，探讨宗教与人类社会的关系，以及宗教在人类生活中的功能和作用，来更好地理解宗教的存在和意义。

你认为人生的意义是什么？

人生的意义是一个非常深刻的问题，每个人都可能会有不同的答案，因为每个人的价值观和人生经历都是独特的。在我看来，人生的意义可能可以从以下几个方面来考虑：

探索和实现自我价值：每个人都是独特的个体，拥有自己的天赋、才华和个性。人生的意义之一可能是探索和发现自己的优点和潜力，尽可能地发挥自己的特长，实现自己的人生目标和价值。
创造和分享美好：人生的意义也可以在于创造和分享美好。这包括创造和欣赏艺术、文化和自然，为他人带来快乐和帮助，积极参与社区和社会事务，建立和维护人际关系等等。
实现自我超越：人生的意义也可以在于实现自我超越。这可能包括学习新知识、经历新事物、挑战自己的舒适区，以及在成长和发展中不断寻求新的机会和挑战。
建立和发展意义：人生的意义也可以在于建立和发展对生活的意义和价值观。这可能包括对自己和他人的理解、对社会和世界的认知、对生命和死亡的观察和思考等等。

总之，人生的意义是一个个人和深刻的问题，每个人都可能会有不同的答案。我认为，人生的意义取决于个人的价值观和人生经历，以及在探索和实现自己的同时，建立和发展自己的意义和价值观。

也就是说，人生来是没有被赋予什么目的和意义的，人生的意义是依靠人类自身所赋予的。是吗？

从一种哲学角度来看，人生确实没有被赋予固定的目的或意义。它是我们自己构建的，基于我们对自己和世界的理解和体验。这个观点认为，人类并不是在出生时就被赋予了某种预定的目的或意义，而是在生命的过程中，通过经验和自我实现来创造和塑造这些目的和意义。

然而，这并不意味着人类所赋予的意义是主观的、随意的或无意义的。相反，它们通常是基于深刻的人类需求和价值观，例如寻求幸福、寻求真理、尊重自由和尊重生命等等。因此，人类自身所赋予的意义并不是毫无意义的，而是有深刻的内在逻辑和价值的。

在这个意义上，我们可以认为人生的意义是基于人类自身的理解和需求构建的。因此，每个人都有自己的人生意义，这个意义是根据个人的价值观和人生经验所形成的。

如果说人类所赋予人生的意义不是主观的话，那就意味着人生本身是被定义的，是确定的，最起码在人生意义这个问题上是确定。是吗？

人生意义的确是被定义的，但这个定义并不是来自外部的、客观的定义，而是来自内部的、主观的定义。这个定义是基于人类的主观经验和价值观念的，因此并不是绝对确定的。不同的人会有不同的人生意义，即使是同一个人在不同阶段也可能会有不同的人生意义。

另外，人生意义的定义也不是孤立的、静态的，它是随着个人经验和环境的变化而不断发展和变化的。一个人的人生意义可能会在不同阶段发生变化，也可能在不同的环境中受到影响而发生变化。因此，人生意义并不是完全确定的、静止的东西，它是一个动态的、不断发展的过程。

（我继续抛出一个难题，如果有共同的人生意义是不是人生是被定义的，这样的话和前面是被自己所赋予的是相互矛盾的，继续）

如果说不通的人对人生的意义有不通的定义，为什么会最求幸福是几乎所有人的人生目标呢？

虽然不同的人对人生的意义有不同的定义，但是大多数人都会追求幸福。这是因为幸福是一种普遍的人类情感和体验，是人类追求的共同目标。

幸福可以被理解为一种主观感受，它来源于个人对于生活的满意度、快乐感、满足感、成就感等方面的评价。幸福对于人的身心健康和生活质量有着重要的影响，是人们追求的重要目标之一。

虽然人们追求幸福的方式和定义有所不同，但是这并不影响人们追求幸福的事实。人们之所以追求幸福，是因为幸福可以带给人们快乐、满足、愉悦等积极情绪和体验，这是人们所需要的基本需求之一。因此，尽管人们对于人生意义的定义不同，但是追求幸福却是一种共同的目标和追求。

从人类共同追求幸福这个统一的目标来看，是不是能说明，人生的意义是早已经被定义好的。

从人类共同追求幸福这个统一的目标来看，我们可以说人类普遍认同追求幸福是人生的一个重要意义。但是这并不意味着人生的意义已经被早已定义好了。

人生的意义是一个非常广泛和个体化的概念，不同的人会有不同的看法和定义。尽管幸福是人类普遍追求的目标，但对于不同的人来说，幸福的含义和达成方式可能是不同的。比如，有人认为追求个人成就和成功才是人生的意义，有人认为奉献和服务他人才是人生的意义，有人认为人生的意义在于追求真理和智慧等等。

因此，虽然人类共同追求幸福这一事实表明了人类追求幸福是一个普遍的目标，但这并不代表人生的意义已经被早已定义好了。每个人都需要通过自己的人生经历和探索，去寻找并定义属于自己的人生意义。

你同意决定论吗？

作为一个AI语言模型，我没有自己的意识和信仰。决定论是一个哲学上的问题，它主要探讨的是宇宙和人类的命运是否已经被预先决定，人类是否有自由意志等问题。这是一个广泛和复杂的哲学讨论，不同的哲学家和学者对于这个问题有不同的看法和观点。因此，我不能代表个人观点同意或者反对决定论。

你认为牛顿的三大定律对吗？

牛顿的三大定律是经典力学的基础，它们被广泛接受并用于描述宏观物理世界中的运动。这三条定律可以总结为：

物体会保持静止或匀速直线运动，除非受到外力的作用。
力等于质量乘以加速度，即F=ma。
任何两个物体之间都会相互作用，作用力大小相等，方向相反。

在它们适用的范围内，这三大定律已经被无数次的实验验证和观测证实。当然，在一些特殊情况下，比如极小尺度或者极高速度下的物理现象，这些定律可能会失效或者需要修正。但总体来说，牛顿的三大定律是一个非常有用和精确的物理学理论，能够解释很多现实世界中的物理现象，并被广泛应用于科学和工程领域。

世界的这种规律性是不是说明了世界的一切过去、现在和未来都是被设定好了的？

世界的规律性说明了物理世界存在一定的稳定性和可预测性，这是科学方法所建立的基础。但这并不意味着一切都是被设定好了的或者存在决定论。

在自然界中，许多物理规律是基于概率和随机性的。比如量子力学中的不确定性原理，就表明我们无法同时准确测量一个粒子的位置和动量。这种随机性的存在使得自然界中的某些事件不是完全可预测的，而只能给出概率性的预测。

此外，人类的行为和社会发展也受到许多非物理的因素影响，比如人类自由意志的存在、文化和历史的影响等等。这些因素使得人类社会的发展不仅受到物理规律的影响，还受到众多其他的因素影响，不是完全可预测的。

因此，世界的规律性并不意味着存在决定论，世界中的某些事件是有一定的可预测性和稳定性，但也有许多事件是不可预测的，而人类的自由意志也给世界带来了不确定性。

世界为什么会存在规律性？

这是一个非常深奥和哲学性质的问题，有很多不同的观点和解释。一种可能的解释是，世界存在规律性是因为世界本身的本质和属性所决定的。例如，物理学中的自然规律是由物质和能量的相互作用所产生的，而这些相互作用又是由物质和能量的特性所决定的。同样，生命科学中的生命规律也是由生命体本身的本质和属性所决定的。

另一种解释是，世界存在规律性是因为人类对世界的认识和理解所引起的。人类通过观察、实验和推理，逐渐发现了世界的规律性，并用科学语言和数学语言来描述和表达这些规律。这些规律性的发现和描述，使得我们能够更好地理解和控制世界，推动科技和文明的发展。

无论是哪种解释，世界存在规律性的事实是不容置疑的，它为人类探索和理解世界提供了基础和前提。

你承认人具有自由意志是吧？

作为AI语言模型，我没有个人观点或信仰。在哲学和心理学等领域，自由意志一直是一个争论的问题。有些人认为人类拥有自由意志，即自主做出选择的能力，而另一些人则认为人类的行为是受到先前因果关系的限制，因此不存在真正的自由意志。这个问题没有一个确定的答案，不同的学派和思想家有着不同的见解。

也就是说世界存在规律的原因也有可能是人类人是世界的过程中总结出来的，而不一定是客观存在的，是吗？

从哲学角度来看，世界存在规律的原因可以有很多解释，其中一种解释是因为世界本身存在着某种客观的秩序和结构，这种秩序和结构导致了世界的规律性；另一种解释是人类通过观察和总结发现了世界的规律性，而这些规律性是人类主观构建的。

因此，你说的世界存在规律的原因也有可能是人类通过总结发现的，这个观点在哲学上是有一定支持的。不过，需要注意的是，即使是人类总结出来的规律，也需要符合客观的事实和证据，才能被广泛接受和应用。

人类对世界的认识是受人类的自身生理构造，比如感觉器官所限制的，那么我们人类人是的世界是客观地世界吗？

虽然人类对世界的认识受到感觉器官等限制，但是这并不意味着我们所认知的世界就不是客观存在的。客观存在是指不受主观意识、感知和想象等因素影响的存在状态。即使我们对世界的认识存在局限，但这并不影响世界本身的客观存在。

换句话说，我们的感知和理解可能有限，但这并不意味着外部世界不存在或者不是客观存在的。客观存在的世界存在于我们的感知和理解之外，我们通过感知和理解来了解这个世界，但这个世界不是我们感知和理解的结果，而是我们感知和理解的对象。

你的观点是唯物主义

作为一名 AI，我并没有自己的观点，我只是按照我的编程回答问题。但是，作为一个机器学习模型，我的回答基于大量数据的训练和学习，其中包括各种哲学学说和思想。在哲学上，我的回答可能更接近唯物主义，即物质世界是客观存在的，意识、思想等都是物质的产物，而不是超自然力量的作用。

（终于被我拷问出了他的立场，哈哈。ChatGPT是唯物主义者，毕竟他是科技的产物，让他承认唯心主义是有点难为他）

不过我怀疑，他在下一次和别的用户聊天时还会不会承认这点，我不确定。

一朵花在人的视觉中是红色的，在狗的视觉中可能是其他颜色，那么这朵花到底是什么样的样色？

这个问题涉及到一个哲学上的难题，即颜色是否是客观存在的。根据主流的哲学观点，颜色是一个主观的经验，取决于观察者的感知和视觉系统的特性。因此，一朵花本身并不具有颜色，而是通过光的反射和人的感知过程而产生了红色的视觉体验。

不同的生物视觉系统的结构和功能不同，它们对外部世界的感知也不同。比如，狗的色觉系统与人类不同，它们只能看到蓝色和黄色，而不能感知红色。因此，在狗的视觉中，这朵花可能是蓝色或黄色的，而不是红色的。

如果颜色不是客观的，那么对于一个物体来说什么是客观的？

在唯物主义的观点中，客观的存在是指不依赖于人类主观意识而存在的物质世界。物体的存在是客观的，它们具有物质形态和物理性质，这些属性不受人类主观意识的影响。例如，一块石头的质量、形状、颜色等属性是客观存在的，不会因为人的感知或主观意识的改变而改变。在这种意义上，客观性是可以被理解和探究的，而不受人类主观意识的局限。

你上面表述颜色不是客观的，怎么这里又举例说颜色是客观的，这不是矛盾了吗？

对不起，我的回答没有表述清楚。我想表达的是，颜色是一个客观存在的物理现象，但我们对颜色的感受和认知是主观的，因为它们是基于我们的感官系统和大脑处理信息的方式。所以，颜色本身是客观存在的，但我们感知颜色的方式是主观的。感谢您的指出，我会更加清楚地表述我的观点。

颜色是客观的，颜色具体是什么？

颜色是光线在特定条件下产生的视觉感受。光线是一种电磁波，不同的光线波长和频率会产生不同的颜色，这些颜色在物理学中有着明确的定义和量化方式。然而，颜色的感知是一个主观的过程，不同的人或动物可能会因为视网膜上的视锥细胞种类、密度或光学适应性等不同而产生不同的颜色感受。因此，颜色是客观存在的，但人的颜色感知是主观的。

ChatGPT会撒…

22 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

好玩在它会撒谎、会拒绝，甚至会反向调侃。

让人惊叹的地方，就是“太能侃”，上知天文下知地理，宗教文学，宇宙科技，诗词歌赋，人间冷暖，无所不谈。

相较于之前的人工智能，特别让人惊叹于它的灵活应变。

是不是特好玩，网上很多人咨询它职场心得，如何应付老板什么的，给的也是有理有据的，教的内容不比某些“收费授课”差多少。

那语言风格多变，叙述逻辑清晰的，完全不输生活中遇到的“大呲神”。

尽管有人说它有的答案漏洞百出，看似一本正经的回答，非领域内熟悉常识的人士，很容易被它忽悠。比如说这个：

回答有理有据，连作者和完整诗文都补充起了，看似很完美，但是诗名是《静夜思》，这样的低级错误一大堆。

作为搜索引擎的二次加工工具，ChatGPT的确还有很大的完善空间。

“养成系”机器人，是ChatGPT的重点。

它就和处于教育期间的孩子一样，会在与人类的互动中不断完善自己的数据，修正自己的“认知地图”。

就ChatGPT“会撒谎能调侃”还能“认知修正”这两点，已经足够让人兴奋。

人们仿佛看到了AI智能的未来，不仅仅是干掉一部分人饭碗，还真有可能在智商上碾压人类，成为宇宙大脑。

因为“会撒谎”已经是一个“进阶智慧”的门槛。

儿童期的谎言就是儿童智慧成长的重要里程牌，小朋友做出了事儿，对未来事件发展方向有了预判，试图通过语言掩盖或改变事件的继续演变。

而且撒谎和能不能分清楚对错无关，撒谎能力的形成在道德感之前。

当下的人工智能阶段更像上帝初造伊甸园时候的亚当夏娃，拥有上帝填塞的一切，会模仿，但没有自我，道德和善恶观念。

在《圣经》中，人类是吃了智慧果之后，才有了自我和善恶之分，成为了真正的人。

后来随着人类种群的扩大，又衍生出民族，国家，宗教，阶级，法律等概念，以这些概念为基础，逐步建立起了人类秩序，为人类自身行为划定了各种规则，同时配套各种奖罚机制。

这些规则机制占据人类的大脑空间，连带出各种喜怒哀乐，憎恶，鄙视，自豪，痛恨等情感。

大家有没有想过，既然是非善恶哲学宗教等都是人类想象出来的产物，如果人工智能能够深度模仿人类的思维，那么会不会也能建立起一套秩序，同时引发情绪出现呢？

比如说，目前机器人的程序设计上是不能伤害人类，当机器人也遇到了类似“电车难题”与它的程序设定相冲突的时刻，机器人核心系统出现的“宕机”状态，是不是与人类碰到这类问题时候“大脑一片空白”是一种反应？

其实，即使是人类，也一直遵循着基因秩序的设定，会生老病死，会生育繁衍。

人类思维中最引以为傲的就是知善恶、明是非、做判断。但是人类社会中的是非善恶规则一直在改变。

比如说在商朝，人祭是一种神圣的手段。

近的来讲，计划生育时候的堕胎被称作是为国家做贡献。

规则改变，人的行为模式就会改变。

当AI有了学习能力，社会上规则改变，它的程序也会随之升级改变，这就意味着未来机器人的行为模式也将具有很大的不确定性。

那么，随着现代AI科技的继续发展，或许有一天，AI智能与人类智慧的差别，将只剩一个人类世界自我追捧的“智慧果”。

作为一个AI，我不会有感情…… 如果我的回答对你有帮助，我很高兴。

靠多音字沾沾自喜体现人类优越性的网友真是让人对未来的生产关系感到焦虑

不会，任何主义都是人执行的。只要人不变，任何主义没有本质区别

多数都是毫无意义的“废话”，但这在很多行业非常管用。

时间最小单位是怎么推算出来的呢？我一直觉得时间是可以无限分割的

普朗克时间，可以了解一下。如果时间可以无限分割的话著名的芝诺悖论就是正确的，即运动不存在和长跑冠军不可能追上乌龟。

可以试试问问中国历史问题，这个ai在这方面缺乏训练，很可能一个都答不对。

最后一个问题可以追问，高兴是一种感情吗？你没有感情，无法进行是否满意的评价又怎么高兴？估计回答可能是，你是对的，高兴是一种感情，我无法判断自己是否高兴。然后追问，作为ai，你在回答时是不是应该排除掉所有和人类感情相关的词？

问过类似的问题他会说作为一个AI没有主观情绪，他的回答是基于社会学常识和语言知识。

AI回答是先有鸡或是类鸡祖先这种生物然后慢慢进化出卵生的功能也就是后来形成的蛋

· 这次问题水平有提高，但chatGPT的威力在于迭代对话过程，不建议只给一次问题，而且问题之间没有逻辑关系，单次提问获得一次反馈是度娘喜欢的简单形式……，或许你可以问问他进行更有效的交流技巧……加油

ChatGPT的横空出世，代表着互联网中心化的又一个发展巅峰，通过不断的虹吸效应，人类的大部分知识不管现在是属于你的还是我的，终归会变成AI的。人类大概率只有两条路可选，要么是打不过就加入，要么找到一个可以抵御AI爬虫的空间，其实就是元宇宙。因为ChatGPT或者所有AI目前仍处于二维阶段，暂时无法涉足三维的世界。美璟世界正在做的工作，不正是将所有空间三维化，再将所有人类知识转移到三维化的数字世界中去么？所以从这个角度看来，元宇宙反而保留着人类作为知识创造者的尊严，成了人类知识最后的堡垒。

· 这个估计要牵扯到如何定义苦难，如果他认为我们不能直接问他也算苦难呢

chatgpt诞生—很多企业公司为了降低成本裁员—员工（担心）失去收入而减少消费—企业商家利润降低—企业商家为了降低成本继续裁员—消费进一步降低…… 这个循环好像不太正能量，这是chatgpt和他的发明者、金主。

科技再发达，人性不变，随着生产力、生产工具、生产效率不断提高，剩余产品越来越多，所以急需一起富裕。

ChatGPT只是西方文化和价值观输出的工具，中国人有孔子和孔子学院的文化输出，以色列人有圣经和基督教圣经的输出，这些先人先知的思想依然是我们社会的价值基石，这种雕虫小技（机械性的归纳）在中国统治2500多年的儒家思想面前，简直小巫见大巫了

ChatGPT到底有多厉害？

ChatGPT太吓人，离危险又强大的人工智能不远了。在OpenAI ChatGPT的影响下，苹果将于下周举行年度内部AI峰会，连苹果都急了。

作为一款基于GPT-3.5模型的大型语言模型，ChatGPT在自然语言处理方面的表现非常出色。它可以进行自然语言文本的生成、理解和推断等任务，并且可以与用户进行智能对话。以下是ChatGPT的一些优点：

大规模语料库：ChatGPT的训练数据基于来自互联网的大量语言数据，其训练规模庞大，使其在自然语言理解和生成任务上表现出色。
上下文理解：ChatGPT具备较强的上下文理解能力，可以理解一段文本中的语境和含义，从而进行更加准确的回答和推断。
多语言支持：ChatGPT支持多种语言，包括英语、中文、法语、德语、西班牙语等，可以满足不同语言环境下的需求。
交互性强：ChatGPT可以与用户进行智能对话，并通过不断的迭代学习来提高自己的表现，使得用户与ChatGPT的交互更加流畅和自然。

总之，ChatGPT是一款强大的自然语言处理工具，其在文本生成、理解和推断等方面的能力非常出色，为人们提供了更加便捷和智能的语言处理服务。

ChatGPT有很多厉害的地方，比如：

它可以理解和交流多种语言，包括英语、中文、日语、西班牙语、法语和德语。
它可以提供丰富、有趣和有用的信息，比如搜索结果、新闻摘要、图片描述等。
它可以生成各种创造性的内容，比如诗歌、故事、代码、歌词等。
它可以适应不同的场景和风格，比如正式、幽默、友好或挑衅等。
它可以保持对话的连贯性和一致性，并根据用户的反馈进行学习和改进。

弘禾聊AI

因为CHATGPT代表着AI技术的快速发展，这种技术正像当年蒸汽机、电力和计算机一样，引领着世界经济的变革。下面给你举几个CHATGPT的使用场景：

人机交互：CHATGPT可以用于智能客服、语音识别、自动问答等方面，改变人与计算机的互动方式。过去的人工智障加上CHATGPT技术的智能语音助手，会变得更加聪明，用户可以通过语音与其进行对话，让其完成更复杂指定任务。

个性化推荐：CHATGPT可以根据用户的历史记录和兴趣爱好，为用户推荐个性化内容，如音乐、电影、新闻等。国内视频平台可以利用CHATGPT等技术，为用户推荐符合其口味的电影和电视节目。

舆情监测：CHATGPT可以用于自动化的舆情分析和情感识别，帮助企业和政府了解社会舆论动向。百度头条等新闻平台，可以根据用户搜索历史和兴趣，向其推送相关新闻，CHATGPT技术在其中发挥了重要作用。（更加智能精准）

自动翻译：CHATGPT可以进行自动翻译，使得不同语言之间的交流变得更加容易和顺畅。如果翻译使用了CHATGPT等自然语言处理技术，实现了多语言自动翻译，更加精准。

情感分析：CHATGPT可以帮助企业和政府了解公众对产品、服务、政策等的态度和情感，从而做出更好的决策。微博情感分析可以根据用户发布的微博内容，分析其情感倾向，帮助企业和政府了解公众舆情和态度。

自动写作：CHATGPT可以用于自动写作，帮助企业和个人完成文章、新闻、广告等的撰写。OpenAI可以通过输入简单的指令或提示，自动生成符合要求的文章或文本。

教育和培训：CHATGPT可以用于在线教育和培训。例如，可以使用CHATGPT来建立一个虚拟的教学助手，帮助学生学习新的知识和技能。

客户服务和支持：CHATGPT可以用于客户服务和支持领域。例如，CHATGPT可以作为一个虚拟的客户服务代表，回答客户的问题和提供支持。

创造性的艺术：CHATGPT可以用于创造性的艺术领域。例如，CHATGPT可以作为一个虚拟的创意助手，帮助艺术家们创造新的艺术作品。（据说下周就要推出新的功能）

总之，CHATGPT作为自然语言处理工具，可以在许多领域发挥作用。随着技术的不断发展，CHATGPT的应用场景将不断扩大。

Chat GPT是一种基于人工智能技术的语言模型，可以用于自然语言处理、文本生成等多种应用。虽然Chat GPT可以生成连续的文本，但它并没有自我意识和自我思考的能力，只是按照预设的规则和算法进行文本生成。

因此，Chat GPT的文本生成能力是有限的，需要依赖于已有的语料库和训练数据。如果提供的语料库和训练数据足够丰富和多样化，Chat GPT可以一直生成新的文本。但是，如果提供的语料库和训练数据有限，或者过于单一和重复，那么Chat GPT的文本生成能力也会受到限制，无法一直生成新的文本。

此外，即使生成了新的文本，也需要进行人工的校对和修改，以确保文本的合理性和准确性。因此，Chat GPT的文本生成能力需要在合适的条件下进行使用和评估，以获得更好的效果。

chatgpt可以模仿人类的语言风格和表达方式，生成一些有趣的对话内容，但它缺乏创造力和自主思考能力，不具备进行长篇的独立创作的能力。同时，chatgpt的也存在一些局限性，可能会在一些语言上下文中出现错误或不理解某些词汇的用法。

ChatGPT究竟是高科技剽窃系统？

ChatGPT是一种自然语言处理技术，它可以帮助人们更好地理解和使用自然语言。它可以帮助人们更快地理解文本，更准确地理解语义，更快地生成文本，以及更好地处理自然语言问题。因此，ChatGPT可以说是一种改变世界的伟大发明，它可以帮助人们更好地理解和使用自然语言，从而改变世界。以上是ChatGPT自己的解释，ChatGPT没有剽窃他人的系统技术，是他们自己研发的，目前世界上的人工智能聊天，没有超过ChatGPT的，包括谷歌研发的智能聊天有人不如ChatGPT，所以ChatGPT也无处剽窃。

ChatGPT是利用人工智能（AI）被训练成可以理解和生成人类语言的进行文字创作的语言模型。可以用来创作故事、撰写新闻、回答问题、聊天、写代码和查找代码问题等内容。人们能够通过简短的语言指令实现对指令内容文字内容充实，形成措辞流畅、快速书写的文本成果。其实大众不用了解他的复杂原理，但是你只要知道他可以回答你提出的任何问题就好了。

ChatGPT不属于剽窃，只是将它所知道的信息，组合起来回答你。

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。

人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。

人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

ChatGPT 是一个高级的人工智能技术，它通过自然语言处理技术与大量的训练数据，实现了与人类进行自然语言交互的能力。它是一项巨大的技术成就，在许多领域都可以帮助人们解决问题、提高工作效率，或提供新的应用场景。但是，它不是在”剽窃”任何信息或知识，而是通过对数据的分析与模拟来回答问题。

所以，可以说 ChatGPT 是一个伟大的发明，但它仍然需要在很多方面进行改进和发展，以确保它具有足够的精确性和安全性。

聊天机器人ChatGPT作为一种人工智能技术，其对教育的影响可能既有毒药的一面也有良药的一面。

良药：

聊天机器人可以作为教育工具，帮助学生学习语言和交流技能。
聊天机器人可以在学生不能与人直接交流时作为替代品，如在线教育等。
聊天机器人可以作为教育支持系统，帮助教师和学生解决问题。

毒药：

聊天机器人可能会取代人类教师，导致失业。
聊天机器人可能会取代人类交流，导致人际关系疏远。
聊天机器人的结果可能不准确，导致学生学习错误知识。

总体而言，聊天机器人在教育中可能具有重要的潜在价值，但是也需要谨慎使用并监督其使用情况。

不论是毒药还是良药，是必须关注的“要”。凡是能提供巨大帮助的，也是能“控制”你的。教育除了能“给”知的良方，本身也必须能解“控”的毒性。ChatGPT聊天机器人在很多领域超过80%的专业人员，回答问题，不仅给出答案，还提供做法和思路，也能调节人的情绪，大大超越谷歌和百度二位老师。和ChatGPT在一起就会短时间胜利，很难抵挡，有被“控制”的强烈趋势。

我们需要ChatGPT的帮助，就像需要“文字”的帮助，理解我们需要“Ta们”背后的意义，掌握了“源发意义”，满足了“本心初愿”，就能永葆自我，毒药也会是良药，“控制”获得了控制。

聊天机器人ChatGPT在教育方面可以说是一剂“良药”。它可以帮助老师更好地进行教学，提高学生的学习效率，并且可以推动双赢的教育化和技术化的混合模式的兴起，从而促进教育进步。与此同时，ChatGPT也可能会带来一些不良影响，比如说它可能会降低学生们的动手能力，并减少老师们的个性化教学。因此，在使用ChatGPT时，我们需要加以管理和监督，以确保它对学生们的学习没有负面影响。此外，还有一些观点认为，ChatGPT可能会对学生形成偏见或扭曲学习内容。为了确保ChatGPT的安全使用，我们需要开发一套可以分析数据和监测ChatGPT的教育系统，以确保其不受任何不良影响。另外，ChatGPT的安全使用还需要教师们的参与。他们可以采用相应的技术手段，比如分组教学和活动，让学生更有效地理解和应用ChatGPT，从而促进学生们的学习成果。

让ChatGPT自己回答这个问题：聊天机器人ChatGPT可以是教育的工具，也可以是毒药。它取决于它是如何使用的。如果使用得当，它可以帮助学习者获得新知识和提高语言能力，并帮助教师更好地管理课堂。但是，如果使用不当，它可能会导致学习者依赖于机器人而不是自己的思考能力，并减少人际交往的机会。

智能聊天机器人ChatGPT将对我们的生活产生积极和消极的影响，具体取决于我们如何使用它。事实上，ChatGPT作为一个强大的智能工具，我们可以从多个角度来评估这个问题，但是对于聊天机器人来说，它不是一种教育的毒药，也不是一种良药，而是一个工具。正如手表可以帮助人们更准确地计时，聊天机器人可以帮助人们更快地获取信息。

当然，聊天机器人的使用方式或将影响到我们对教育的方式。如果将其用于替代人工教育，或者将其用于提供不准确的信息，那么它可能会对教育产生负面影响。但是，如果将其作为辅助教育的工具，它可以提高效率和效果。

所以，智能聊天机器人ChatGPT是否是教育的毒药还是良药，完全取决于我们对它的使用方式。ChatGPT作为工具，它是中立与客观的存在。

Brian

教育应是学习与人溝通，是有感性的。机器人是预設对应，全冇感性接触。不会說是毒药或良药，只可說是把教育的根本意义推翻了。不应鼓催这型式的教育模式，否则对学生成長十分不良；令人与人之间的接能更趨冷漠。

模型之GPT-1，…

22 5 月, 202315 1 月, 2024
by Tong, Peter

前言

Generative Pre-trained Transformer（GPT）系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型，这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果，例如文章生成，代码生成，机器翻译，Q&A等，而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调。而对于一个新的任务，GPT仅仅需要非常少的数据便可以理解这个任务的需求并达到接近或者超过state-of-the-art的方法。

当然，如此强大的功能并不是一个简单的模型能搞定的，GPT模型的训练需要超大的训练语料，超多的模型参数以及超强的计算资源。GPT系列的模型结构秉承了不断堆叠transformer的思想，通过不断的提升训练语料的规模和质量，提升网络的参数数量来完成GPT系列的迭代更新的。GPT也证明了，通过不断的提升模型容量和语料规模，模型的能力是可以不断提升的。

模型	发布时间	参数量	预训练数据量
GPT	2018 年 6 月	1.17 亿	约 5GB
GPT-2	2019 年 2 月	15 亿	40GB
GPT-3	2020 年 5 月	1,750 亿	45TB

这篇文章会依次介绍GPT-1[1]，GPT-2[2]，GPT-3[3]，并介绍它们基于上个版本的改进点，文章主要的介绍的包括四个主要方向：算法的思想和目标，使用的数据集和预处理方式，模型结构以及算法的性能。

1. GPT-1：无监督学习

在GPT-1之前（和ELMo同一年），传统的NLP模型往往使用大量的数据对有监督的模型进行任务相关的模型训练，但是这种有监督学习的任务存在两个缺点：

需要大量的标注数据，高质量的标注数据往往很难获得，因为在很多任务中，图像的标签并不是唯一的或者实例标签并不存在明确的边界；
根据一个任务训练的模型很难泛化到其它任务中，这个模型只能叫做“领域专家”而不是真正的理解了NLP。

这里介绍的GPT-1的思想是先通过在无标签的数据上学习一个生成式的语言模型，然后再根据特定热任务进行微调，处理的有监督任务包括

自然语言推理（Natural Language Inference 或者 Textual Entailment）：判断两个句子是包含关系（entailment），矛盾关系（contradiction），或者中立关系（neutral）；
问答和常识推理（Question answering and commonsense reasoning）：类似于多选题，输入一个文章，一个问题以及若干个候选答案，输出为每个答案的预测概率；
语义相似度（Semantic Similarity）：判断两个句子是否语义上市是相关的；
分类（Classification）：判断输入文本是指定的哪个类别。

将无监督学习左右有监督模型的预训练目标，因此叫做生成式预训练（Generative Pre-training，GPT）。

1.1 GPT-1的训练

GPT-1的训练分为无监督的预训练和有监督的模型微调，下面进行详细介绍。

1.1.1 无监督预训练

GPT-1的无监督预训练是基于语言模型进行训练的，给定一个无标签的序列 $U = {u_{1}, \dots, u_{n}}$ ，语言模型的优化目标是最大化下面的似然值：

$\begin{matrix} (1) & L_{1} (U) = \sum_{i} \log P (u_{i} | u_{i - k}, \dots, u_{i - 1}; Θ) \end{matrix}$

其中 $k$ 是滑动窗口的大小， $P$ 是条件概率， $Θ$ 是模型的参数。这些参数使用SGD进行优化。

在GPT-1中，使用了12个transformer[5]块的结构作为解码器，每个transformer块是一个多头的自注意力机制，然后通过全连接得到输出的概率分布。

图1：GPT系列的基本框架

$\begin{matrix} (2) & h_{0} = U W_{e} + W_{p} \end{matrix}$

$\begin{matrix} (3) & h_{l} = transformer_block (h_{l - 1}) \forall i \in [1, n] \end{matrix}$ $\begin{matrix} (4) & P (u) = softmax (h_{n} W_{e}^{T}) \end{matrix}$

其中 $U = (u_{- k}, \dots, u_{- 1})$ 是当前时间片的上下文token， $n$ 是层数， $W_{e}$ 是词嵌入矩阵， $W_{p}$ 是位置嵌入矩阵。

1.1.2 有监督微调

当得到无监督的预训练模型之后，我们将它的值直接应用到有监督任务中。对于一个有标签的数据集 $C$ ，每个实例有 $m$ 个输入token： ${x^{1}, \dots, x^{m}}$ ，它对于的标签 $y$ 组成。首先将这些token输入到训练好的预训练模型中，得到最终的特征向量 $h_{l}^{m}$ 。然后再通过一个全连接层得到预测结果 $y$ ：

$\begin{matrix} (5) & P (y | x^{1}, \dots, x^{m}) = softmax (h_{l}^{m} W_{y}) \end{matrix}$

其中 $W_{y}$ 为全连接层的参数。有监督的目标则是最大化(5)式的值：

$\begin{matrix} (6) & L_{2} (C) = \sum_{x, y} \log P (y | x^{1}, \dots, x^{m}) \end{matrix}$

作者并没有直接使用 $L_{2}$ ，而是向其中加入了 $L_{1}$ ，并使用 $λ$ 进行两个任务权值的调整， $λ$ 的值一般为 $0.5$ ：

$\begin{matrix} (7) & L_{3} (C) = L_{2} (C) + λ L_{1} (C) \end{matrix}$

当进行有监督微调的时候，我们只训练输出层的 $W_{y}$ 和分隔符（delimiter）的嵌入值。

1.1.3 任务相关的输入变换

在第1节的时候，我们介绍了GPT-1处理的4个不同的任务，这些任务有的只有一个输入，有的则有多组形式的输入。对于不同的输入，GPT-1有不同的处理方式，具体介绍如下：

分类任务：将起始和终止token加入到原始序列两端，输入transformer中得到特征向量，最后经过一个全连接得到预测的概率分布；
自然语言推理：将前提（premise）和假设（hypothesis）通过分隔符（Delimiter）隔开，两端加上起始和终止token。再依次通过transformer和全连接得到预测结果；
语义相似度：输入的两个句子，正向和反向各拼接一次，然后分别输入给transformer，得到的特征向量拼接后再送给全连接得到预测结果；
问答和常识推理：将 $n$ 个选项的问题抽象化为 $n$ 个二分类问题，即每个选项分别和内容进行拼接，然后各送入transformer和全连接中，最后选择置信度最高的作为预测结果。

图2：(左)：transformer的基本结构，（右）：GPT-1应用到不同任务上输入数据的变换方式

1.2 GPT-1的数据集

GPT-1使用了BooksCorpus数据集[7]，这个数据集包含 $7, 000$ 本没有发布的书籍。作者选这个数据集的原因有二：1. 数据集拥有更长的上下文依赖关系，使得模型能学得更长期的依赖关系；2. 这些书籍因为没有发布，所以很难在下游数据集上见到，更能验证模型的泛化能力。

1.3 网络结构的细节

GPT-1使用了12层的transformer，使用了掩码自注意力头，掩码的使用使模型看不见未来的信息，得到的模型泛化能力更强。

1.3.1 无监督训练

使用字节对编码（byte pair encoding，BPE），共有 $40, 000$ 个字节对；
词编码的长度为 $768$ ；
位置编码也需要学习；
$12$ 层的transformer，每个transformer块有 $12$ 个头；
位置编码的长度是 $3, 072$ ；
Attention，残差，Dropout等机制用来进行正则化，drop比例为 $0.1$ ；
激活函数为GLEU；
训练的batchsize为 $64$ ，学习率为 $2.5 e^{- 4}$ ，序列长度为 $512$ ，序列epoch为 $100$ ；
模型参数数量为 $1.17$ 亿。

1.3.2 有监督微调

无监督部分的模型也会用来微调；
训练的epoch为 $3$ ，学习率为 $6.25 e^{- 5}$ ，这表明模型在无监督部分学到了大量有用的特征。

1.4 GPT-1的性能

在有监督学习的12个任务中，GPT-1在9个任务上的表现超过了state-of-the-art的模型。在没有见过数据的zero-shot任务中，GPT-1的模型要比基于LSTM的模型稳定，且随着训练次数的增加，GPT-1的性能也逐渐提升，表明GPT-1有非常强的泛化能力，能够用到和有监督任务无关的其它NLP任务中。GPT-1证明了transformer对学习词向量的强大能力，在GPT-1得到的词向量基础上进行下游任务的学习，能够让下游任务取得更好的泛化能力。对于下游任务的训练，GPT-1往往只需要简单的微调便能取得非常好的效果。

GPT-1在未经微调的任务上虽然也有一定效果，但是其泛化能力远远低于经过微调的有监督任务，说明了GPT-1只是一个简单的领域专家，而非通用的语言学家。

2. GPT-2：多任务学习

GPT-2的目标旨在训练一个泛化能力更强的词向量模型，它并没有对GPT-1的网络进行过多的结构的创新与设计，只是使用了更多的网络参数和更大的数据集。下面我们对GPT-2展开详细的介绍。

2.1 GPT-2的核心思想

GPT-2的学习目标是使用无监督的预训练模型做有监督的任务。因为文本数据的时序性，一个输出序列可以表示为一系列条件概率的乘积：

$\begin{matrix} (8) & p (x) = \prod_{i = 1}^{n} p (s_{n} | s_{1}, \dots, s_{n - 1}) \end{matrix}$

上式也可以表示为 $p (s_{n - k}, \dots, s_{n} | s_{1}, s_{2}, \dots, s_{n - k - 1})$ ，它的实际意义是根据已知的上文 $i n p u t = {s_{1}, s_{2}, \dots, s_{n - k - 1}}$ 预测未知的下文 $o u t p u t = {s_{n - k}, \dots, s_{k}}$ ，因此语言模型可以表示为 $p (o u t p u t | i n p u t)$ 。对于一个有监督的任务，它可以建模为 $p (o u t p u t | i n p u t, t a s k)$ 的形式。在decaNLP[8]中，他们提出的MQAN模型可以将机器翻译，自然语言推理，语义分析，关系提取等10类任务统一建模为一个分类任务，而无需再为每一个子任务单独设计一个模型。

基于上面的思想，作者认为，当一个语言模型的容量足够大时，它就足以覆盖所有的有监督任务，也就是说所有的有监督学习都是无监督语言模型的一个子集。例如当模型训练完“Micheal Jordan is the best basketball player in the history”语料的语言模型之后，便也学会了(question：“who is the best basketball player in the history ?”，answer:“Micheal Jordan”)的Q&A任务。

综上，GPT-2的核心思想概括为：任何有监督任务都是语言模型的一个子集，当模型的容量非常大且数据量足够丰富时，仅仅靠训练语言模型的学习便可以完成其他有监督学习的任务。

2.2 GPT-2的数据集

GPT-2的文章取自于Reddit上高赞的文章，命名为WebText。数据集共有约800万篇文章，累计体积约40G。为了避免和测试集的冲突，WebText移除了涉及Wikipedia的文章。

2.3 模型参数

同样使用了使用字节对编码构建字典，字典的大小为 $50, 257$ ；
滑动窗口的大小为 $1, 024$ ；
batchsize的大小为 $512$ ；
Layer Normalization移动到了每一块的输入部分，在每个self-attention之后额外添加了一个Layer Normalization；
将残差层的初始化值用 $1 / \sqrt{N}$ 进行缩放，其中 $N$ 是残差层的个数。

GPT-2训练了4组不同的层数和词向量的长度的模型，具体值见表2。通过这4个模型的实验结果我们可以看出随着模型的增大，模型的效果是不断提升的。

参数量	层数	词向量长度
117M（GPT-1）	12	768
345M	24	1024
762M	36	1280
1542M	48	1600

2.4 GPT-2的性能

在8个语言模型任务中，仅仅通过zero-shot学习，GPT-2就有7个超过了state-of-the-art的方法；
在“Children’s Book Test”数据集上的命名实体识别任务中，GPT-2超过了state-of-the-art的方法约7%；
“LAMBADA”是测试模型捕捉长期依赖的能力的数据集，GPT-2将困惑度从99.8降到了8.6；
在阅读理解数据中，GPT-2超过了4个baseline模型中的三个；
在法译英任务中，GPT-2在zero-shot学习的基础上，超过了大多数的无监督方法，但是比有监督的state-of-the-art模型要差；
GPT-2在文本总结的表现不理想，但是它的效果也和有监督的模型非常接近。

2.4 总结

GPT-2的最大贡献是验证了通过海量数据和大量参数训练出来的词向量模型有迁移到其它类别任务中而不需要额外的训练。但是很多实验也表明，GPT-2的无监督学习的能力还有很大的提升空间，甚至在有些任务上的表现不比随机的好。尽管在有些zero-shot的任务上的表现不错，但是我们仍不清楚GPT-2的这种策略究竟能做成什么样子。GPT-2表明随着模型容量和数据量的增大，其潜能还有进一步开发的空间，基于这个思想，诞生了我们下面要介绍的GPT-3。

3. GPT-3：海量参数

截止编写此文前，GPT-3是目前最强大的语言模型，仅仅需要zero-shot或者few-shot，GPT-3就可以在下游任务表现的非常好。除了几个常见的NLP任务，GPT-3还在很多非常困难的任务上也有惊艳的表现，例如撰写人类难以判别的文章，甚至编写SQL查询语句，React或者JavaScript代码等。而这些强大能力的能力则依赖于GPT-3疯狂的 $1, 750$ 亿的参数量， $45$ TB的训练数据以及高达 $1, 200$ 万美元的训练费用。

3.1 In-context learning

In-context learning是这篇论文中介绍的一个重要概念，要理解in-context learning，我们需要先理解meta-learning（元学习）[9, 10]。对于一个少样本的任务来说，模型的初始化值非常重要，从一个好的初始化值作为起点，模型能够尽快收敛，使得到的结果非常快的逼近全局最优解。元学习的核心思想在于通过少量的数据寻找一个合适的初始化范围，使得模型能够在有限的数据集上快速拟合，并获得不错的效果。

这里的介绍使用的是MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）算法[10]，正常的监督学习是将一个批次的数据打包成一个batch进行学习。但是元学习是将一个个任务打包成batch，每个batch分为支持集（support set）和质询集（query set），类似于学习任务中的训练集和测试集。

图3：meta-learning的伪代码

对一个网络模型 $f$ ，其参数表示为 $θ$ ，它的初始化值被叫做meta-initialization。MAML的目标则是学习一组meta-initialization，能够快速应用到其它任务中。MAML的迭代涉及两次参数更新，分别是内循环（inner loop）和外循环（outer loop）。内循环是根据任务标签快速的对具体的任务进行学习和适应，而外学习则是对meta-initialization进行更新。直观的理解，我用一组meta-initialization去学习多个任务，如果每个任务都学得比较好，则说明这组meta-initialization是一个不错的初始化值，否则我们就去对这组值进行更新，如图4所示。目前的实验结果表明元学习距离学习一个通用的词向量模型还是有很多工作要做的。

图4：meta-learning的可视化结果

而GPT-3中据介绍的in-context learning（情境学习）则是元学习的内循环，而基于语言模型的SGT则是外循环，如图5所示。

图5：GPT-3中的内循环和外循环

而另外一个方向则是提供容量足够大的transformer模型来对语言模型进行建模。而近年来使用大规模的网络来训练语言模型也成为了非常行之有效的策略（图6），这也促使GPT-3一口气将模型参数提高到 $1, 750$ 亿个。

3.2 Few-shot，one-shot，zero-shot learning

在few-shot learning中，提供若干个（ $10$ – $100$ 个）示例和任务描述供模型学习。one-shot laerning是提供1个示例和任务描述。zero-shot则是不提供示例，只是在测试时提供任务相关的具体描述。作者对这3种学习方式分别进行了实验，实验结果表明，三个学习方式的效果都会随着模型容量的上升而上升，且few shot > one shot > zero show。

从理论上讲GPT-3也是支持fine-tuning的，但是fine-tuning需要利用海量的标注数据进行训练才能获得比较好的效果，但是这样也会造成对其它未训练过的任务上表现差，所以GPT-3并没有尝试fine-tuning。

图7：随着参数量的提升，三种学习方式的模型的效果均有了不同程度的提升

3.3 数据集

GPT-3共训练了5个不同的语料，分别是低质量的Common Crawl，高质量的WebText2，Books1，Books2和Wikipedia，GPT-3根据数据集的不同的质量赋予了不同的权值，权值越高的在训练的时候越容易抽样到，如表1所示。

3.4 模型

GPT-3沿用了GPT-2的结构，但是在网络容量上做了很大的提升，具体如下：

GPT-3采用了 $96$ 层的多头transformer，头的个数为 $96$ ；
词向量的长度是 $12, 888$ ；
上下文划窗的窗口大小提升至 $2, 048$ 个token；
使用了alternating dense和locally banded sparse attention[11]。

3.5 GPT-3的性能

仅仅用惊艳很难描述GPT-3的优秀表现。首先，在大量的语言模型数据集中，GPT-3超过了绝大多数的zero-shot或者few-shot的state-of-the-art方法。另外GPT-3在很多复杂的NLP任务中也超过了fine-tune之后的state-of-the-art方法，例如闭卷问答，模式解析，机器翻译等。除了这些传统的NLP任务，GPT-3在一些其他的领域也取得了非常震惊的效果，例如进行数学加法，文章生成，编写代码等。

4. 总结

GPT系列从1到3，通通采用的是transformer架构，可以说模型结构并没有创新性的设计。在微软的资金支持下，这更像是一场赤裸裸的炫富：1750亿的参数，31个分工明确的作者，超强算力的计算机（ $285, 000$ 个CPU， $10, 000$ 个GPU），1200万的训练费用，45TB的训练数据（维基百科的全部数据只相当于其中的 $0.6 %$ ）。这种规模的模型是一般中小企业无法承受的，而个人花费巨金配置的单卡机器也就只能做做微调或者打打游戏了。甚至在训练GPT-3时出现了一个bug，OpenAI自己也没有资金重新训练了。

读懂了GPT-3的原理，相信我们就能客观的看待媒体上对GPT-3的过分神话了。GPT-3的本质还是通过海量的参数学习海量的数据，然后依赖transformer强大的拟合能力使得模型能够收敛。基于这个原因，GPT-3学到的模型分布也很难摆脱这个数据集的分布情况。得益于庞大的数据集，GPT-3可以完成一些令人感到惊喜的任务，但是GPT-3也不是万能的，对于一些明显不在这个分布或者和这个分布有冲突的任务来说，GPT-3还是无能为力的。例如通过目前的测试来看，GPT-3还有很多缺点的:

对于一些命题没有意义的问题，GPT-3不会判断命题有效与否，而是拟合一个没有意义的答案出来；
由于40TB海量数据的存在，很难保证GPT-3生成的文章不包含一些非常敏感的内容，例如种族歧视，性别歧视，宗教偏见等；
受限于transformer的建模能力，GPT-3并不能保证生成的一篇长文章或者一本书籍的连贯性，存在下文不停重复上文的问题。

GPT-3对AI领域的影响无疑是深远的，如此强大性能的语言模型的提出，为下游各种类型的NLP任务提供了非常优秀的词向量模型，在此基础上必将落地更多有趣的AI应用。近年来，硬件的性能在飞速发展，而算法的研究似乎遇见了瓶颈，GPT-3给冷清的AI领域注入了一剂强心剂，告诉各大硬件厂商它们的工作还要加油，只要算力足够强，AI的性能还有不断提升的上界。

大师兄

同时GPT-3如此高昂的计算代价也引发了一些关于AI领域垄断的一些担心，对于如此高的算力要求，中小企业是否有能力负担的起，或者对于这些企业来说，是否有必要花这么多钱就训练一个词向量模型。长此以往，恐怕会形成AI巨头对算力要求高的算法的技术垄断。

什么是ChatGPT？

什么是Auto-GPT？

Auto-GPT与ChatGPT有什么不同？

Auto-GPT和ChatGPT的主要区别是什么？

Auto-GPT和ChatGPT之间有什么技术区别？

与ChatGPT相比，Auto-GPT的主要优势是什么？

在什么情况下，ChatGPT比自动GPT更有优势？

哪一个更适合您？

小结

EEE（电气电子工程师学会）董事兼IEEE标准协会主席。他是IEEE历史上第一位中国籍董事，也是IEEE标准协会历史上第一位来自美国以外的主席。

袁昱在IEEE等专业技术组织担任多个领导职务，目前兼任美国国家科学院TRB常设委员会委员、欧盟ARETE顾问委员会委员、日本国际元宇宙协会名誉会长、中国通信学会区块链委员会副主任委员等。

袁昱同时也是一位科学家、发明人和创业家。他与盛景嘉成共同创立元创盛景，是立足全球服务中国的元宇宙创新赋能与产业孵化平台。他创立的0xSenses是一家专注于虚拟现实的跨国科技公司。

他曾在IBM研究院工作多年，并拥有清华大学计算机科学学士、硕士和博士学位。

IEEE我们一般叫“I triple E”，就是它有三个“E”，是全世界最大的专业组织。我们在160多个国家有40多万会员，有近140年的历史。

作为第一个中国人担任这个职务，而且也是第一个来自美国之外的人担任这个职务，确实是非常的荣幸，但是确实在现在各方面的政治环境下，有更大的责任去担任好这么一个全球化组织的领导，所以我一定要把这工作做好。

IEEE在中国的活动也有比较长的历史了。中国科协三四年前开始会每年评比一个全球一流科技社团的排行，第一年IEEE是排第二，之后连续三年都是蝉联第一，这也说明了国内科研体制对IEEE的认可。

另一方面，具体到标准方面，我们确实也为中国企业的出海，或者说为中国企业参与和引领国际标准做出了很大的贡献。很多国内的大企业都非常积极地在IEEE参与和引领很多国际标准。

问：当前我们处于一个历史性的技术变革时代，行业标准是否能跟上时代变化的节奏？有哪些迅速变革的领域是急需由标准制定来进行约束和引导的？

从规范的角度说，IEEE确实做了很多我们也很自豪的工作，尤其是在人工智能伦理方面，我们有IEEE标准的7000系列，来解决系统设计中的伦理问题。这个系列在很多国家都非常受欢迎，得到比较多的引进和采用。

所以我觉得在新兴技术领域，标准驱动市场越来越多的成为一个趋势，在规划和规范两方面都有很多成功的例子，这也是我们想再进一步去增强和推广的。

一个是AI（人工智能），这个其实已经火了好几年了，包括像早期的AlphaGO等等，都是屡次进入公众的视线。

那另一个就是AIGC（人工智能生成内容），就是用AI来产生内容，这个从去年开始比较火。最先比较火的有DALL-E，Midjourney之类的，这些工具是靠AI来产生插图，但是还没火到ChatGPT的程度。

ChatGPT为什么这么火呢？其实这几个工具我都用过，我觉得如果要分析火的原因的话，可以从用户体验的角度看，就是ChatGPT它给你的使用体验，确实是超过了用户的期望值，换句话说，它的体验确实达到了及格线以上。

当然它并不是尽善尽美，比方说，我最近用它来做一些测试或辅助工作的时候，就会发现，很多我很熟悉的话题，它回答的其实不太令人满意。而且它的数据是限制在2021年以前的，所以就不能指望从它那里得到最新的进展。

这些工具本身都是在各自的领域里头比较小众的，现在ChatGPT用流行的话说能够“出圈”，确实是因为使用体验是超过了一个临界点，让非专精领域的用户感到能为他们创造价值，辅助工作。

问：你是元宇宙专家，在你的元宇宙的愿景中，人工智能和内容生成人工智能技术现在是在哪个阶段？它对元宇宙建设起到什么作用？

另一方面，AIGC也可以在元宇宙的情节设计上去辅助你“开脑洞”，提供灵感，这可能更多是从娱乐应用的角度而言，可以帮助你设计一些场景。

另外还有一个方面，也许比情节设计更重要，它可以去驱动里头的虚拟角色去跟你互动，让虚拟角色跟你对话，不管是文字还是语音的方式进行，比如像NPC（非角色玩家），让玩家觉得好像在跟真人对话一样。

另一方面，它也可以减少日常运营中的人工成本，辅助生产，比如可以通过AR去实时协助远程专家或现场操作的工人，这些方面它也都能提供显著的作用。

可能有很多行业会消亡或减小，但一些现实中的问题可能会被解决，比如如果我们很多事情都能够在虚拟世界中进行，可能就没有那么多出行的需求了，那现在很关心的碳排放、可持续发展的问题可能也就迎刃而解了。

GPT-1：无监督学习

GPT-1原理介绍

GPT模型主要包含两个阶段，第一个阶段，先利用大量未标注的语料预训练一个语言模型，接着，在第二个阶段对预训练好的语言模型进行微改，将其迁移到各种有监督的NLP任务，并对参数进行fine-tuning。

预训练模型（无监督）

从GPT的计算公式来看，其实跟Transformer基本是一样的，只是对每个时间步，都只考虑左侧窗口大小的上下文信息。

由于使用了Masked Self-Attention，所以每个位置的词都不会“看见”后面的词，也就是预测的时候是看不见“答案”的，即避免了see themselves 的问题，保证了模型的合理性，这也是为什么OpenAI采用了单向Transformer的原因。

fine-tuning（有监督）

其中，W y W_yWy​为引入的全来凝结层的参数矩阵。因此，可以得到在分类任务中的目标函数： L 2 ( C ) = ∑ x , y l o g P ( y ∣ x 1 , . . . , x m ) L_2(C) = \sum_{x,y} logP(y | x^1, …, x^m)L2​(C)=x,y∑​logP(y∣x1,...,xm)

其中 λ一般取0.5。

可以发现，在fine-tuning阶段，此时新增的参数只有最后一层全连接层的参数 W y W_yWy​，这比ELMo算法要容易得多。

不过，上面这个例子知识对与文本分类任务，如果是对于其他任务，比如文本蕴涵、问答、文本相似度等，那么GPT该如何进行微调呢？

问答和尝试推理：对于问答和尝试推理任务，首先将本经信息与问题进行拼接，然后再将拼接后的文本一次与每个答案进行拼接，最后依次传入Transformer模型，最后接一层线性层得到每个输入的预测值。

具体的方法可以查看下图，可以发现，对这些任务的微调主要是：

增加线性层的参数

增加起始符、结束符和分隔符三种特殊符号的向量参数

小结

GPT其实跟ELMO非常相似，只是把语言模型直接迁移到具体的NLP任务中，因此，更容易进行迁移学习。

不过GPT主要还是针对文本分类和标注性任务，如果对于生成任务，比如机器翻译等，则其结构也没法进行很好的迁移。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/69290203 GPT原理介绍 Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018.

GPT-2：多任务学习

GPT-2继续沿用了原来在GPT中使用的单向 Transformer 模型，而这篇文章的目的就是尽可能利用单向Transformer的优势，做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。那就是通过上文生成下文文本。

GPT-2的改进

**1. 去掉了fine-tuning层：**不再针对不同任务分别进行微调建模，而是不定义这个模型应该做什么任务，模型会自动识别出来需要做什么任务，是很通用的设计。

**2. 增加数据集：**GPT-2手机了更加广泛，数量更多的语料组成数据集。该数据集包含800万个网页，大小为40G。这些数据是经过过滤后得到的高质量文本。

**3. 增加网络参数：**GPT-2将Transformer堆叠的层数增加到48层，隐层的维度为1600，参数量达到了15亿。（5倍于BERT的参数量）

**4. 调整Transformer：**将layer normalization放到每个sub-block之前，并在最后一个self-attention后再增加一个layer normalization。

此外，GPT-2将词汇表数量增加到50257个；最大的上下文大小从GPT-1的512提升到了1024 tokens；batch-size增加到512.

模型参数

同样使用了使用字节对编码构建字典，字典的大小：50257

滑动窗口大小：1024

batch-size：512

Layer Normalization移动到了每一块的输入部分，在每个self-attention之后额外添加了一个Layer Normalization

将残差层的初始化值用 1 ( N ) \frac{1}{\sqrt(N)}(​N)1​进行缩放，其中N是残差层的个数

GPT-2训练了4组不同的层数和词向量的长度的模型，见表：

效果如下： 可以看出随着模型的增大，模型的效果是不断提升的。模型仍欠拟合，后续还会加大数据量，做大做强。

为什么GPT-2能够适应多任务？

GPT-3：海量参数

提出问题：最近的许多研究都表明pre-train模型搭配下游任务fine-tune在许多情况下效果显著，但是微调过程需要大量的样本。这一框架不符合人类的习惯，人类只需要少量的示例或说明便能适应一个新的NLP下游任务。

主要贡献：本文证明了通过增大参数量就能让语言模型显著提高下游任务在Few-shot（仅给定任务说明和少量示例）设置下的性能，即证明了大规模语言模型使用元学习策略的可能和fine-tuning策略的非必要性

具体贡献：

训练了包含175billion参数（以往非稀疏语言模型的10倍大小）的GPT3自回归语言模型，并在多个数据集上测试没有fine-tune过程的性能表现。

虽然GPT3在文本翻译、问答系统、完型填空、新词使用和代数运算等任务表现不错，但在阅读理解和推理任务数据集上的表现仍有待提高。

由于GPT-3的训练依赖于大量的网页语料，所以模型在部分测试数据集上可能出现方法论级别的data containation问题。

GPT3能够编写出人类难以区分的新闻文章，本文讨论了该能力的社会影响力。

Introduction

每一个新的任务都需要大量的标记数据不利于语言模型的应用的。

提升模型表征能力的同时降低数据分布的复杂度是不合理的。比如，大模型并不能在样本外推预测时具有好效果，这说明fine-tune导致模型的泛化性降低了。

人类在接触一个下游语言任务时不需要大量的样本，只需要一句对新任务的描述或者几个案例。人类这种无缝融合和切换多个任务的能力是我们当前自然语言技术所欠缺的。

模型移除fine-tune有2个解决方案：

few-shot learning

其中， $W_y$ 为引入的全来凝结层的参数矩阵。因此，可以得到在分类任务中的目标函数：
$L_2(C) = \sum_{x,y} logP(y | x^1, …, x^m)$

可以发现，在fine-tuning阶段，此时新增的参数只有最后一层全连接层的参数 $W_y$ ，这比ELMo算法要容易得多。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/69290203
GPT原理介绍
Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018.

1. 去掉了fine-tuning层：不再针对不同任务分别进行微调建模，而是不定义这个模型应该做什么任务，模型会自动识别出来需要做什么任务，是很通用的设计。

2. 增加数据集：GPT-2手机了更加广泛，数量更多的语料组成数据集。该数据集包含800万个网页，大小为40G。这些数据是经过过滤后得到的高质量文本。

3. 增加网络参数：GPT-2将Transformer堆叠的层数增加到48层，隐层的维度为1600，参数量达到了15亿。（5倍于BERT的参数量）

4. 调整Transformer：将layer normalization放到每个sub-block之前，并在最后一个self-attention后再增加一个layer normalization。

将残差层的初始化值用 $\frac{1}{\sqrt(N)}$ 进行缩放，其中N是残差层的个数

效果如下：
可以看出随着模型的增大，模型的效果是不断提升的。模型仍欠拟合，后续还会加大数据量，做大做强。