openai英文怎么读

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本文目录:

• 1、chatgpt英文

• 2、边缘控制到哭是什么意思

• 3、我们该如何看待人工智能?

• 4、自然语言处理基础知识

一、chatgpt英文

chatgpt英文

ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。

这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

在OpenAI的官网上，ChatGPT被描述为优化对话的语言模型，是GPT-3.5架构的主力模型。

ChatGPT具有同类产品具备的一些特性，例如对话能力，能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。然而，其在短时间内引爆全球的原因在于，在网友们晒出的截图中，ChatGPT不仅能流畅地与用户对话，甚至能写诗、撰文、编码。

ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式，按照预先设计的道德准则，对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意，包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图，都会拒绝提供有效答案。

二、边缘控制到哭是什么意思

就是孤立一个人，把一个人边缘孤独到哭，通过孤立的方式让这个人在精神上被蹂躏，可以看作是一种冷暴力，这种边缘的行为可以是夫妻之间、情侣之间、朋友之间，甚至是校园的学生都会使用到。这种冷暴力不容易被他人察觉，而且即使被人知道也只能从道德层民进行谴责。

三、我们该如何看待人工智能?

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

人工智能无疑为我们的生产生活提供了极大的便利，但也让人们开始担心人工智能是否会对人类产生威胁。

人工智能的发展的确会在一定程度上对人类社会构成威胁，比如说人工智能取代人类的一部分工作会导致失业率升高甚至掀起大规模的失业浪潮，还会导致大批企业倒闭。MIT、斯坦福、OpenAI等机构在去年12月份发布了人工智能指数报告。

报告认为人们对AI能力的预估是“盲目的”:人工智能领域的研发和投资都异常火热，尽管AI在执行某些特定任务方面已经超越了人类，但它在一般智力方面仍然非常有限。我们并不能忽视AI带来巨大的影响，尤其是对工作的威胁:6%的职业最具重复性，有完全自动化的危险，对于剩下的部分，只有部分工作可以由机器完成。

人工智能最为危险之处在于其未知性与不可控性。2017年4月27日，霍金在北京举办的全球移动互联网大会上通过视频发表了关于人工智能的演讲。在演讲中，霍金强调“人工智能崛起要么是人类最好的事情，要么就是最糟糕的事情”。在此之前，霍金已经多次表示“彻底开发人工智能可能导致人类灭亡”。“创造一个可以等同或超越人类的智能的人工智能的结果是:人工智能一旦脱离束缚，以不断加速的状态重新设计自身。人工智能对人类社会带来的影响是好是坏我们并不能确认，但是应该竭尽所能让其可控，保证其朝着有利方向发展。”

人工智能在目前的应用中还是利大于弊的，对于一些重复而枯燥的工作来说，人工智能极大地提高了生产效率。比如对财务从业人员而言，人工智能可能够操作财务流程中高度重复的工作，降低人力时间的耗费，还可以获取较高的数据准确率，根据既定的业务逻辑进行数据处理和判断，降低跨岗位的沟通成本等，所以机器人在操作方面具有人类不可比拟的优势。又比如，物流机器人，它们具有自主学习能力，通过每天的运行，可以不断进行不同场景的训练，从而拥有越来越强的自主判断能力。在各个物流场景，AI机器人可以来回穿梭，互不影响，相互协作，无论环境如何变化，机器人们都能通过自己的智慧来从容应对。这些例子都表明了AI给人们的生产生活提供了极大的便利。

人工智能的发展具有无限的可能性，它可能会完全颠覆我们的想象。我们如何控制人工智能，让它的利大于弊，是我们当下应该思索的问题。

四、自然语言处理基础知识

NLP 是什么？

NLP 是计算机科学领域与 人工智能 领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP 由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。

自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好理解人的语言，包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解。

自然语言生成方向，主要目标是帮助机器生成人能够理解的语言，比如文本生成、自动文摘等。

NLP 技术基于大数据、知识图谱、 机器学习 、语言学等技术和资源，并可以形成机器翻译、深度问答、对话系统的具体应用系统，进而服务于各类实际业务和产品。

NLP在金融方面

金融行业因其与数据的高度相关性，成为人工智能最先应用的行业之一，而NLP与知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分，正在快速进入金融领域，并日益成为智能金融的基石。舆情分析舆情主要指民众对社会各种具体事物的情绪、意见、价值判断和愿望等。

事件(Event )：在特定时间、特定地点发生的事情。主题(Topic)：也称为话题，指一个种子事件或活动以及与它直接相关的事件和活动。专题(Subject)：涵盖多个类似的具体事件或根本不涉及任何具体事件。需要说明的是，国内新闻网站新浪、搜狐等所定义的“专题”概念大多数等同于我们的“主题”概念。热点：也可称为热点主题。热点和主题的概念比较接近，但有所区别。

1. 词干提取

什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。

2. 词形还原

什么是词形还原？ 词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了POS问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。

3. 词向量化什么是词向量化？词向量化是用一组实数构成的向量代表自然语言的叫法。这种技术非常实用，因为电脑无法处理自然语言。词向量化可以捕捉到自然语言和实数间的本质关系。通过词向量化，一个词语或者一段短语可以用一个定维的向量表示，例如向量的长度可以为100。

4. 词性标注

什么是词性标注？简单来说，词性标注是对句子中的词语标注为名字、动词、形容词、副词等的过程。

5. 命名实体消歧

什么是命名实体消岐？命名实体消岐是对句子中的提到的实体识别的过程。例如，对句子“Apple earned a revenue of 200 Billion USD in 2016”，命名实体消岐会推断出句子中的Apple是苹果公司而不是指一种水果。一般来说，命名实体要求有一个实体知识库，能够将句子中提到的实体和知识库联系起来。

6. 命名实体识别

体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，机构名，日期，地名，时间等类别的任务。   

7. 情感分析

什么是情感分析？情感分析是一种广泛的主观分析，它使用自然语言处理技术来识别客户评论的语义情感，语句表达的情绪正负面以及通过语音分析或书面文字判断其表达的情感等等。

8. 语义文本相似度

什么是语义文本相似度分析？语义文本相似度分析是对两段文本的意义和本质之间的相似度进行分析的过程。注意，相似性与相关性是不同的。

9.语言识别

什么是语言识别？语言识别指的是将不同语言的文本区分出来。其利用语言的统计和语法属性来执行此任务。语言识别也可以被认为是文本分类的特殊情况。

10. 文本摘要

什么是文本摘要？文本摘要是通过识别文本的重点并使用这些要点创建摘要来缩短文本的过程。文本摘要的目的是在不改变文本含义的前提下最大限度地缩短文本。

11.评论观点抽取

自动分析评论关注点和评论观点，并输出评论观点标签及评论观点极性。目前支持 13 类产品用户评论的观点抽取，包括美食、酒店、汽车、景点等，可帮助商家进行产品分析，辅助用户进行消费决策。

11.DNN 语言模型

语言模型是通过计算给定词组成的句子的概率，从而判断所组成的句子是否符合客观语言表达习惯。在机器翻译、拼写纠错、语音识别、问答系统、词性标注、句法分析和信息检索等系统中都有广泛应用。

12.依存句法分析

利用句子中词与词之间的依存关系来表示词语的句法结构信息 (如主谓、动宾、定中等结构关系)，并用树状结构来表示整句的的结构 (如主谓宾、定状补等)。

1、NLTK

一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类，分词等很多功能，国外使用者居多，类似中文的 jieba 处理库

2、文本处理流程

大致将文本处理流程分为以下几个步骤：

Normalization

Tokenization

Stop words

Part-of-speech Tagging

Named Entity Recognition

Stemming and Lemmatization

下面是各个流程的具体介绍

Normalization

第一步通常要做就是Normalization。在英文中，所有句子第一个单词的首字母一般是大写，有的单词也会全部字母都大写用于表示强调和区分风格，这样更易于人类理解表达的意思。

Tokenization

Token是"符号"的高级表达， 一般值具有某种意义，无法再拆分的符号。在英文自然语言处理中，Tokens通常是单独的词，因此Tokenization就是将每个句子拆分为一系列的词。

Stop Word

Stop Word 是无含义的词，例如’is’/‘our’/‘the’/‘in’/'at’等。它们不会给句子增加太多含义，单停止词是频率非常多的词。 为了减少我们要处理的词汇量，从而降低后续程序的复杂度，需要清除停止词。

Named Entity

Named Entity 一般是名词短语，又来指代某些特定对象、人、或地点 可以使用 ne_chunk()方法标注文本中的命名实体。在进行这一步前，必须先进行 Tokenization 并进行 PoS Tagging。

Stemming and Lemmatization

为了进一步简化文本数据，我们可以将词的不同变化和变形标准化。Stemming 提取是将词还原成词干或词根的过程。

3、Word2vec

Word2vec是一种有效创建词嵌入的方法，它自2013年以来就一直存在。但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。在商业的、非语言的任务中。

### 四、NLP前沿研究方向与算法

1、MultiBERT

2、XLNet

3、bert 模型

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

BERT提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。BERT的主要特点以下几点：

使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer能更彻底的捕捉语句中的双向关系；

使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标；

使用更强大的机器训练更大规模的数据，使BERT的结果达到了全新的高度，并且Google开源了BERT模型，用户可以直接使用BERT作为Word2Vec的转换矩阵并高效的将其应用到自己的任务中。

BERT的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法为单词学习一个好的特征表示，所谓自监督学习是指在没有人工标注的数据上运行的监督学习。在以后特定的NLP任务中，我们可以直接使用BERT的特征表示作为该任务的词嵌入特征。所以BERT提供的是一个供其它任务迁移学习的模型，该模型可以根据任务微调或者固定之后作为特征提取器。

模型结构： 由于模型的构成元素Transformer已经解析过，就不多说了，BERT模型的结构如下图最左：

对比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是双向的Transformer block连接；就像单向rnn和双向rnn的区别，直觉上来讲效果会好一些。

优点： BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通过预训练和精调横扫了11项NLP任务，这首先就是最大的优点了。而且它还用的是Transformer，也就是相对rnn更加高效、能捕捉更长距离的依赖。对比起之前的预训练模型，它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。

缺点： MLM预训练时的mask问题

[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现

每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）

BERT火得一塌糊涂不是没有原因的：

使用Transformer的结构将已经走向瓶颈期的Word2Vec带向了一个新的方向，并再一次炒火了《Attention is All you Need》这篇论文；

11个NLP任务的精度大幅提升足以震惊整个深度学习领域；

无私的开源了多种语言的源码和模型，具有非常高的商业价值。

迁移学习又一次胜利，而且这次是在NLP领域的大胜，狂胜。

BERT算法还有很大的优化空间，例如我们在Transformer中讲的如何让模型有捕捉Token序列关系的能力，而不是简单依靠位置嵌入。BERT的训练在目前的计算资源下很难完成，论文中说的训练需要在64块TPU芯片上训练4天完成，而一块TPU的速度约是目前主流GPU的7-8倍。

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