GPT-3是什么

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于GPT-3是什么的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷？具体如何改进？

• 2、艾耕科技CEO韦啸：可信AI助力内容创作实现智能化

• 3、chatgpt的gpt全文是怎样的。

• 4、跑gpt3的条件

一、GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷？具体如何改进？

1） GPT

在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，它和 transformer 的 Decoder 类似。相比较于GPT-1，GPT -2 使用了更大的预料，更大和更深的模型。

从transformer的decoder里移除了decoder对encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的过程。

GPT是一个语言模型，每一个时刻只能看见当前时刻前面时刻的信息，是一个auto regressive的过程。

GPT2，hidden state的大小有变化，根据层数的多少有small，medum，large，extra large的划分。

GPT的训练过程是交叉式的预测下一个单词，测试的时候是输入一个句子生成另外一个句子。

GPT的预训练就是训练一个语言模型。而bert的预训练是masked language model和nsp的任务。

GPT由多个decocer block组成，每一个decoder block由masked self-attention和feed forward neural network组成。

一个timestamp的hidden state经过线性层转换为vocab size大小的embedding， 然后经过softmax，算出每个词汇的概率，找出其中概率最大的词作为预测输出，然后下一个时刻的词作为真实输出，计算两者的cross entropy来训练模型。

每一个timestamp后面的位置都mask掉，设置一个负无群大的值，做softmax的时候，该位置的值就为0。

2）总结

• transformer decoder的构造

• 预训练的时候做语言模型的训练

• GPT2用更多更深的block

• BERT是做NLU，generation做不了

• GPT天生就是语言模型，非常适合做generation的任务，在bert里能做的在gpt里也可以做

除了GPT-2 ，GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式，只不过把模型尺寸增大到了1750亿，并且使用45TB数据进行训练

二、艾耕科技CEO韦啸：可信AI助力内容创作实现智能化

作者 | 维克多

编辑 | 琰琰

7月9日，在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，艾耕 科技 CEO韦啸进行了题为 《可信AI助力内容创作实现智能化》 的报告。他在报告中指出了AI内容生产在“可信”方面遇到的挑战，并给出了三条提高AI内容生产可信性的技术建议：

1.知识图谱沉淀行业专家经验提升可控性；

2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；

3.强调人+机器协同的工作模式。

此外，在报告结束，AI 科技 评论和韦啸进行了一场关于“AI发展路径”的交流，他认为当前人工智能想要取得突破性进展，必须等待其他领域，例如生物学领域，有突破性的发现。

今天的演讲题目是《可信AI助力内容创作实现智能化》，分享一下AI在内容生产方面遇到的可信挑战。回顾互联网的前世今生，从门户网站到搜索引擎、到社交网络、再到超级APP，互联网发挥的核心作用是：分发内容。而内容生产属于互联网的上游，每年制作物联网流通的内容成本超过千亿。

人工智能（AI）作为技术发展的桥头堡，未来十年的技术热点，其一定会在行业里发挥巨大的作用。

目前，AI已经能够生产各种各样的内容，例如强大的GPT-3模型，其内容生成能力一度让人类惊呼。但实际上，GPT-3生成的大量内容都是胡说八道的，没有办法直接使用。这对应的是AI稳定性问题，即生成算法不可控。

可解释性，可调性，是AI生产内容过程中碰到的另一个问题。举个例子，当我们用AI进行视频生产时，无论是半自动还是全自动的方式，采用同一模板生成的视频，在社交平台上获得的点赞数和流量却不一样。至于为什么？用户希望能够有一个解释，即是算法出了问题还是其他方面的问题？这就是内容生产遇到的AI可解释性挑战。

其实，内容生产和内容生成不同，今天AI技术大多仅支持内容生成，内容生产意味着要为产业赋能。内容生成里的专家主要有主编、编辑和运营。而内容生产需要将AI技术有机整合成一个专家系统，包含上述一系列的角色，对于不同角色进行不同程度的赋能，从而提高内容生产的能力。这也是我们一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。

它的逻辑是先依靠电商或者品牌的营销专家，然后基于他们对行业的理解，用知识图谱支撑智能素材库，生产出合适的图、文内容，最后加上运营数据的回流，就可以构成生产力的大幅度提升。

为了让这一AI系统生成的内容更为可信，我们做了如下的尝试：1.知识图谱承载专家经验提升可控性；2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；3.强调人+机器协同的工作模式。AI一定会犯错，人机协同是提高AI可信性的举措之一。

总结一下，如果想搭建一个更为可信的内容生产平台，需要遵守三条原则，第一，坚守向善价值观，不做恶；第二，建立评估体系，保证系统生产的内容可信；第三，明确算法系统的责任。我们可以感受到，互联网充满了不可信的内容，已经对 社会 产生极大负面的价值，我们希望算法设计出之后，其所承担的责任能有清晰的界定和边界。

AI 科技 评论：请问您如何看待可信AI？

韦啸：可信AI 包括几个方面：稳定性、可解释性、可调性、公平性等等。这意味着可信AI不是一个概念，更多的衡量如何把一个技术更好的赋能各个场景。

关于构建可信AI需要四方面的发力：

1.技术和学术上的突破。机器学习模型中的黑盒性是AI可信问题的源头之一，很多AI技术如自动驾驶，AI医疗影像的应用，背后其实有可解释性，可控制性的缺陷，邢波老师的Petuum，就考虑了如何提升黑盒模型的debuggability。杨强老师主推的联邦学习，又在一定程度上能解决数据隐私问题，所以技术的发展，肯定能够带来更多可信的解决方案。

2.政策、法律衡量责任。一个算法存在开发者和使用者，但算法出错，如何衡量双方的责任，是需要政策制定者考虑的事情。

3.遵守商业道德准则。算法即技术，技术中立，向善的人使用，会产生好的结果，心怀不轨的人使用，会产生恶果。

4.明确可信的目标。所有的算法都针对一个目标进行优化，我们在设立这个目标的时候，能否将可信作为一个目标衡量？

AI 科技 评论：相比深度学习，传统AI模型的可解释性比较好，您如何看待两者的关系？

韦啸：我举个例子，美国人工特别昂贵，很多车主自己动手修车。衡量一个修车匠是否能“打”的一个标准是：修车工具箱里工具种类是否丰富。这个工具箱可能有一些17世纪就有的改锥，也可能有新开发的智能电钻。其实，老改锥还是新电钻都存在于工具箱里，使用哪种锯子修车取决于具体的场景。

类比到AI内容生产领域，GPT-3这一模型确定能够提高基底模型表现，在从语料库提取特征方面，非常高效。但是，有些场景要求生成的内容丝毫不能出错，例如宝马X5的排量是2.4，如果AI生成的是2.5，显然就不符合要求。因此，这时候如果采用经典的PCFG，效果反而会更好。

因此，深度学习也好，传统模型也好，它们都在工具箱里，如何使用，关键要看具体的场景。所以，我们创业者也要摒弃一个观点：新工具不一定比传统工具产生更大的商业价值，毕竟一些比较老的模型研发成本比较低，新模型（深度学习）研发成本比较高。

AI 科技 评论：AI内容生成领域，遇到哪些可信方面的挑战？

韦啸：正如我演讲中提到的，第一是稳定性，我们在用工具创造标题的时候，有些生成的内容质量高，有些却不通顺；第二是可解释性，同一组算法生成的视频，却获得了不同的流量反馈，人工干预也无法总结优化的路径；第三是AI系统一定会犯错，不管什么模型，只要场景足够复杂系统就一定会犯错。这时候需要人机配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。

AI 科技 评论：在实际操作过程中，AI还无法取代人类？

韦啸：在某些特定领域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在发生，例如超市售货，很多时候顾客选品扫码支付不需要和售货员互动，即便如此，无人超市也没有普及，这就侧面说明了售货员还有他存在的价值。但也不得不承认，超市管理中，现在所用到的人力成本比原来要少很多。

AI内容生产也是如此，某些情况下，AI剪辑视频的质量和操作精度已经超过人类了，但是仍然需要人类进行审核、把关。

AI 科技 评论：目前人工智能的发展，呈现出“大”的特点，例如大数据集、大模型，您如何看待？

韦啸：技术发展的路径非常复杂，存在很多不同的道路，大模型只是一条 探索 路径，但肯定不是唯一的路径。之前在和学者进行交流的时候，他们表达的一个观点是：其实人工智能领域也在期待其他学科，例如脑科学的突破，例如直到今天，我们清楚的知道人脑对于一些观察和决策的工作机理，例如颜色是如何被探测和判断的，但是高级的认知例如红色这个概念，大脑如何存储和计算，却没有很好解释。而这些解释上的突破，很有可能为算法的设计提供全新的思路，在大模型之外，为AI的应用打开新的场景。

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三、chatgpt的gpt全文是怎样的。

ChatGPT是一款大型预训练语言模型，它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法进行训练。GPT是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的序列生成模型，它可以学习输入序列中不同位置之间的依赖关系，进而生成具有语言逻辑性的连续文本。

ChatGPT模型的训练数据来源于大量的公共语料库，如维基百科、新闻报道、社交媒体等，并通过多层的Transformer模型进行预训练。在预训练阶段，模型通过学习上下文之间的关系，学会了语言的基本语法、语义和知识，从而可以生成连贯、合理、自然的文本。

ChatGPT模型是一种无监督学习的模型，不需要对输入数据进行人工标注和指导，也不需要针对特定任务进行有监督学习。这种无监督学习的特点，使得ChatGPT模型可以应用于各种自然语言处理任务，如对话系统、文本生成、语言翻译等，并且具有很高的灵活性和扩展性。

总之，ChatGPT的GPT全文是一种基于自注意力机制的预训练语言模型，它通过学习大量的公共语料库，可以生成具有语言逻辑性和语义的自然文本。

四、跑gpt3的条件

1、必须禁止定制自己的开放式聊天机器人功能。

2、需设置内容过滤器以避免用户与Samantha谈论敏感话题。

3、必须部署自动化监控工具监视用户的对话，检测是否滥用GPT3生成的有害或敏感语句。

以上就是关于GPT-3是什么相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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