上周五(11月17日),以OpenAI首席科学家Ilya Sutzkever为首的董事会成员突然宣布解雇奥特曼,并剥夺了他的董事职位。
当地时间20日,在微软宣布OpenAI前首席执行官Sam Altman将入职该公司后,OpenAI约770名员工中,超700名员工在联名信中指责董事会在此事上处理不当,质疑董事会的能力,要求董事会成员辞职,并恢复Sam的职务,否则这些员工将集体辞职。
联名信还指出,微软公司已保证,只要员工们愿意,他们都将在微软获得职位。
不管这场「逼宫戏」最终将以什么方式收场,也不管未来微软和OpenAI随着Sam的入职微软,会牵扯出多少新的纠纷,ChatGPT的成功都是无法被淹没的。
从去年年底GPT服务推出后短短两个月内就获得了约 1 亿月度用户,创下了用户群增长最快记录;到GPT4模型推出后能力的大幅度提升;到今年11月召开的首届开发者大会上,Sam宣布预估每周有一亿人使用ChatGPT,同时已拥有200多万开发者,其中包括92%以上的财富500强企业;再到OpenAI 推出了GPT-4 Turbo,一个“更强大”且“更便宜”的版本,并宣布要构建自己的”GPT Store”。迭代之快,能力之强,野心之大。
ChatGPT 强在哪?
1、技术进步:
GPT模型是人工智能领域的技术进步之一,GPT3.0出现,看到了从预训练模型,可以走出实验室,应用于实际生产的通用人工智能(AGI)的曙光。
GPT模型所需的训练数据是在海量文本语料库上进行的预先训练,这使得它可以处理并理解自然语言中的一般模式,而不是只针对某个特定领域。生成能力: GPT模型是基于循环神经网络的,使用了Transformer编码器-解码器架构。 它的高级生成能力使其对于各种文本生成任务非常有用,如对话生成、摘要生成、故事生成等。
2、可扩展性和通用性:
GPT模型的最大优势之一是它的可扩展性和通用性,它可以应用于各种不同类型的自然语言处理任务,包括语言生成、文本分类、机器翻译等等。
3、应用范围广:文本、代码、图片、语音、视频...
ChatGPT弱在哪?
1、合规性问题:
当前,整个监管制度还尚未完善,针对GPT的使用场景和范围也存在着颇多的争议,国内企业如希望商用GPT还是会面临很多合规性的问题。在4月11日由国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》中,也明确的提出了服务提供者所需承担的责任及义务。但是中国公民或企业使用ChatGPT时,都存在着数据跨境流动的安全风险。
2、训练成本高:
GPT-3所用到的参数和变量高达1750亿条,之前看过一个很有趣的说法:“GPT每次训练所消耗的电能与美国120个家庭每年消耗的电能相等”。
3、部分场景¥%…&*&(你懂的):
ChatGPT的生成能力固然强大,但其实是经不起质疑的,在一些强调论证推理的场景上,其实并不适用。在我体验过程中,还会给出一个根本不存在的网站链接,并坚信不疑。在深度思考这方面,ChatGPT的内容正确性、专业性其实是无法保证的。
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