HAT:ChatGPT的崛起

近期，OpenAI發布了ChatGPT，是一個可以對話的方式進行交互的模型，因為它的智能化，得到了很多用戶的歡迎。ChatGPT也是OpenAI之前發布的InstructGPT的親戚，ChatGPT模型的訓練是使用RLHF也許ChatGPT的到來，也是OpenAI的GPT-4正式推出之前的序章。

一、什么是GPT?

GenerativePre-trainedTransformer(GPT)，是一種基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型。它用于問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話AI。

2018年，NLP的預訓練模型元年，GPT-1誕生，此時的GPT-1僅是一個語言理解工具而非對話式AI。2019年GPT-2采用更多的網絡參數與更大的數據集進行訓練，此時的GPT-2展現出普世且較強的能力，并在多個特定的語言建模任務上實現了彼時的最佳性能。隨后，GPT-3出現，作為一個無監督模型，幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務，例如面向問題的搜索、閱讀理解、語義推斷、機器翻譯、文章生成和自動問答等等。GPT-3的出現使人們看到了通用人工智能的希望。

Michael Saylor：監管機構已經得出結論，大多數加密代幣是未注冊的證券:金色財經報道，Micro Strategy聯合創始人兼執行主席Michael Saylor在接受采訪時表示，監管機構反對穩定幣有效地允許數十億美元在 \"暗池 \"中流通，從而逃避銀行系統的控制和制裁。穩定幣對他們來說是個問題，我不認為他們會改變自己的觀點。

Saylor認為，監管機構已經得出結論，大多數加密代幣是未注冊的證券，被其發行人操縱，他們沒有發布關于這些資產的適當披露信息。此外，FTX的崩潰是一個催化事件，使監管機構決定，加密貨幣交易所、加密貨幣證券和穩定幣并不真正符合一個穩定的世界金融體系。

但Saylor認為，一旦監管機構清理 了加密貨幣行業，比特幣將受益。[2023/5/24 15:21:51]

ChatGPT的到來，也被視為文本生成器GPT-3的下一個迭代，為GPT-4到來拉開序幕。

Web3社交媒體Metalk將于6月12日啟動Chat2Earn用戶增長計劃:據官方消息，Metalk將于6月12日2PM（GMT）開放Dialoger-Metalk Genesis NFT預售，并同步推出Metalk Chat2Earn用戶增長計劃，用戶在Metalk應用中每日完成“聊天”、“答題”、“互動”等對應任務，將獲得平臺治理代幣$Meta獎勵。

據悉，Metalk由拳王麥克.泰森（MikeTyson）擔任社區大使，是一款集NFT加密社群、財富值、MNS域名為一體的Web3原生炫富社交應用。[2022/6/11 4:18:46]

ChatGPT是一種大型語言模型，通過大量在線信息進行訓練并創建其響應。注冊ChatGPT后，用戶可以要求人工智能系統回答一系列問題，這些問題包括開放性問題：例“生命的意義是什么？”加密貨幣值得投資“？”“什么是HackerMovement”等。

Chainlink創始人：Chainlink Lab正在啟動一項完整研究項目:美國東部時間8月29日，由Chainlink主辦的“Smart Contract Summit（智能合約峰會）”在線上舉行，會議主題包括下一代 DeFi 應用、企業級應用前景、關于去中心化技術可擴展性和隱私的最新研究等。會上，Chainlink創始人兼CEO Sergey Nazarov發表演講，他表示：如今有超過80億美元被鎖定在DeFi智能合約中，其中大部分使用的是Chainlink技術作為信息支柱，為投資者及其算法提供價格、需求、供應和抵押代幣等信息。此外，他還提到，除了已對隱私預言機解決方案DECO完成收購，Chainlink Lab正在啟動一項完整研究項目，Ari Juel也將以首席科學家頭銜加入Chainlink Labs。[2020/8/30]

二、ChatGPT如何工作？

聲音 | OKEx CEO：OKB和OKT完全不同價格也不會相互影響 OKB和USDK未來均會轉至OKChain運行:2月11日，OKEx CEO Jay Hao發微博表示，OKT是OKChain的底層幣，是DPOS共識的必要組成部分，發行機制為創世塊和每年增發，每年增發1%-5%左右，其價值支撐是OKChain之上的應用DEX，DeFi等發展的情況。OKB是OKEx的平臺幣，其價值支撐是OKEx 平臺的業績和回購，發行機制為一次性發行和季度銷毀，是絕對通縮的。兩者完全不是一個東西，價格也沒有互相影響。OKT的創世塊發行會100%空投給okb的持有人，OKB、USDK未來都會從ERC20轉到OKChain上運行。[2020/2/12]

談到ChatGPT的算法模型，其前身InstructGPT仍值得關注。

2022年初，OpenAI發布了InstructGPT。開發人員通過結合監督學習+人類反饋強化學習，提高GPT-3的輸出質量。在這種學習中，人類對模型的潛在輸出進行排序，強化學習算法則對產生類似于高級輸出材料的模型進行獎勵。

訓練數據集以創建提示開始，其中一些提示是基于GPT-3用戶的輸入，比如“解釋什么是HackerMovement”或“給一個小學生解釋Hacker”。

開發人員將提示分為三個部分，并以不同的方式為每個部分創建響應：

1.人類作家會對第一組提示做出響應。開發人員微調了一個經過訓練的GPT-3，將它變成InstructGPT以生成每個提示的現有響應。

2.下一步是訓練一個模型，使其對更好的響應做出更高的獎勵。對于第二組提示，經過優化的模型會生成多個響應。人工評分者會對每個回復進行排名。在給出一個提示和兩個響應后，一個獎勵模型學會了為評分高的響應計算更高的獎勵，為評分低的回答計算更低的獎勵。

3.開發人員使用第三組提示和強化學習方法近端策略優化進一步微調了語言模型。給出提示后，語言模型會生成響應，而獎勵模型會給予相應獎勵。PPO使用獎勵來更新語言模型。

與其他AI聊天機器人不同，本著構建更加負責任的強人工智能原則，ChatGPT可以回答后續問題、承認錯誤、挑戰不正確的問題并拒絕不適當的請求。

三、ChatGPT等AIGC工具對內容生態的挑戰

不可置疑的是AIGC對很多領域產生了積極的影響。如，文本創作、音樂創作、游戲文本生成等。隨著AIGC工具的成熟，其甚至可自主編程、拼接生成新的協議。

但，此類工具向內容生態提出一個全新的問題即：如何應對AIGC的真實性。以ChatGPT為例：

1.在訓練的強化學習階段，對于問題，并沒有真相和問題標準答案的具體來源。

2.訓練模型更加謹慎，可能會拒絕回答。

3.監督訓練可能會誤導/偏向模型傾向于知道理想的答案，而不是模型生成一組隨機的響應并且只有人類評論者選擇好的/排名靠前的響應。

人工智能生成的答案有數千個，而這些答案通常需要具有專業知識的人詳細閱讀，才能確定答案實際上是錯誤的，這些錯誤信息很容易破壞以志愿者為基礎的高質量問答社區。

紙質新聞時代，每個事實都必須包含權威的一手或二手資料來源，但現在已經很少有出版物有事實核查員，這就把責任推給了記者和編輯。信息爆炸時代，以人為媒介傳播的虛假信息尚且讓審核機制“頭疼”，很難想象當人工智能開始傳播虛假信息，所帶來的挑戰。尤其是在這個輿論時常反轉的時代，只要一個消息聽起來合理，許多人就會認為這是正確的。

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