12月5日，微軟投資的美國 AI 實驗室 OpenAI 創(chuàng)始人兼CEO Sam Altman在社交媒體上宣布，其11月30日發(fā)布的聊天機器人模型ChatGPT，上線短短五天，用戶已經(jīng)突破了100萬。

ChatGPT的技術(shù)原理

整體技術(shù)路線上，ChatGPT在效果強大的GPT 3.5大規(guī)模語言模型（LLM，Large Language Model）基礎(chǔ)上，引入“人工標注數(shù)據(jù)+強化學(xué)習(xí)”（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback ，這里的人工反饋其實就是人工標注數(shù)據(jù)）來不斷Fine-tune預(yù)訓(xùn)練語言模型，主要目的是讓LLM模型學(xué)會理解人類的命令指令的含義（比如給我寫一段小作文生成類問題、知識回答類問題、頭腦風暴類問題等不同類型的命令），以及讓LLM學(xué)會判斷對于給定的prompt輸入指令（用戶的問題），什么樣的答案是優(yōu)質(zhì)的（富含信息、內(nèi)容豐富、對用戶有幫助、無害、不包含歧視信息等多種標準）。

ChatGPT能否取代Google、百度等傳統(tǒng)搜索引擎

針對外界認為ChatGPT能否取代Google、百度等傳統(tǒng)搜索引擎的討論。既然看上去chatGPT幾乎無所不能地回答各種類型的prompt，那么一個很自然的問題就是：ChatGPT或者未來即將面世的GPT4，能否取代Google、百度這些傳統(tǒng)搜索引擎呢？我個人覺得目前應(yīng)該還不行，但是如果從技術(shù)角度稍微改造一下，理論上是可以取代傳統(tǒng)搜索引擎的。

ChatGPT自己卻給出了“否定”回答：ChatGPT并不是搜索引擎。它的目的不是提供信息搜索。相對于搜索引擎通過索引網(wǎng)頁并匹配搜索詞來提供信息，ChatGPT則是通過對自然語言問題的回答來幫助用戶解決問題。因此，它們之間沒有直接的競爭關(guān)系，并不能相互顛覆。

ChatGPT偏任務(wù)型的多輪對話或問答系統(tǒng)，定位于“通用型 AI 技術(shù)助理”。相比蘋果Siri 和小愛同學(xué)的“訂餐、訂票、訂賓館”，ChatGPT更多執(zhí)行開放域任務(wù)，即問答、閱讀理解、推理、頭腦風暴、寫作文、改錯等，可以說是“AI 版的知乎”。

主要有三點原因：首先，對于不少知識類型的問題，chatGPT會給出看上去很有道理，但是事實上是錯誤答案的內(nèi)容。考慮到對于很多問題它又能回答得很好，這將會給用戶造成困擾：如果我對我提的問題確實不知道正確答案，那我是該相信ChatGPT的結(jié)果還是不該相信呢？此時你是無法作出判斷的。這個問題可能是比較要命的。

其次，ChatGPT目前這種基于GPT大模型基礎(chǔ)上進一步增加標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模式，對于LLM模型吸納新知識是非常不友好的。

新知識總是在不斷出現(xiàn)，而出現(xiàn)一些新知識就去重新預(yù)訓(xùn)練GPT模型是不現(xiàn)實的，無論是訓(xùn)練時間成本還是金錢成本，都不可接受。

其三，ChatGPT或GPT4的訓(xùn)練成本以及在線推理成本太高，導(dǎo)致如果面向真實搜索引擎的以億記的用戶請求，假設(shè)繼續(xù)采取免費策略，OpenAI無法承受，但是如果采取收費策略，又會極大減少用戶基數(shù)，是否收費是個兩難決策，當然如果訓(xùn)練成本能夠大幅下降，則兩難自解。以上這三個原因，導(dǎo)致目前ChatGPT應(yīng)該還無法取代傳統(tǒng)搜索引擎。

ChatGPT的結(jié)果令人印象深刻。該模型已經(jīng)完成了各種各樣的任務(wù)，包括提供代碼反饋、寫詩、用不同的音調(diào)解釋技術(shù)概念、為生成人工智能模型生成提示。

然而，該模型也容易出現(xiàn)類似大型語言模型（LLM）所犯的那種錯誤，例如引用不存在的論文和書籍，誤解直觀的物理學(xué)，以及在組合性方面失敗。

基本上，OpenAI創(chuàng)造了一個強大的人工智能工具，但具有明顯的缺陷。它現(xiàn)在需要創(chuàng)建正確的開發(fā)工具生態(tài)系統(tǒng)，以確保產(chǎn)品團隊能夠利用ChatGPT的力量。GPT-3為許多不可預(yù)測的應(yīng)用開辟了道路，因此了解ChatGPT的庫存會很有趣。

文章綜合鈦媒體、夕小瑤的賣萌屋、51CTO