如何用chatgpt有效提问

6人浏览 2026-03-05 03:50
chatGPT
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新一代对话式人工智能,历史上增长最快的消费者应用程序

7个回答

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    怀容东壮
    怀容东壮

    Chat GPT 30个经典实用论文_提问

    【保姆_级】有效提问技巧CHAT GPT 写论文至关重要

    1.在【主题】中如何进行有效的文献综述?

    2.请解释【理论】以及其在【领域】的应用。

    3.简要介绍【主题】的历史发展。

    4.请比较【理论1】和【理论2】在【主题】中的差异和优劣之处。

    5.在【领域】中如何设计一个有效的研究方法?

    6.请总结涉及【领域】的研究伦理问题。

    7.如何根据【数据来源】撰写使用【分析方法】的研究论文?

    8.能否推荐关于【主题】的五篇关键文献?

    9.请描述一个关于【主题】的实证研究实例。

    10.请分析一次与【主题】相关的深度访谈样本。

    11.如何将【理论框架】纳入论文以支持【主题】的分析?

    12.请概述【领域】中【主题】的跨学科研究方法及其重要性。

    13.阐述【主题】研究中定性和定量分析方法的优缺点。

    14.如何撰写有关【领域】的论文方法论部分?

    15.在【主题】研究中如何处理因果关系?

    16.请解释关于【主题】研究中对立观点的观察与方法。

    17.撰写关于【主题】论文研究背景部分应注意什么?

    18.如何在【主题】研究的实践中遵守伦理原则?

    19.请提供关于【主题】的一篇系统综述文章的关键写作要点。

    20.如何利用【数据清理方法】对【主题】数据进行预处理?

    21.如何优化【主题】调查问卷设计?

    22.在【领域】中如何确定论文的研究问题和假设?

    23.请介绍如何使用知识图谱对【主题】研究进行可视化分析。

    24.请提供一份关于【主题】论文结构的详细大纲。

    25.在【主题】的哲学研究中如何引用古典文献?

    26.请介绍一个关于【主题】的政策分析实例。

    27如何分析【领域】数据以发现【主题】的新趋势?

    28.请介绍在研究【主题】时所采用的抽样方法。

    29.从【观点】角度论证【主题】的观点如何?

    30.请简述【研究方法】在【主题】论文中的应用和局限性。

  • 严泰俊雪
    严泰俊雪

    使用 ChatGPT 进行有效提问有几个关键要点:

    1. 清晰明确的问题陈述:确保问题表达清晰,不含歧义。避免使用模棱两可或含糊的语言。具体说明问题的背景和需求,以便 ChatGPT 更好地理解和回答问题。

    2. 简洁明了的问题描述:尽量简洁地描述问题,避免冗长的背景叙述。ChatGPT 擅长处理简单、直接的问题,而过多的细节可能会使其迷失方向或产生误解。

    3. 上下文传递:ChatGPT 是基于上下文理解和生成回答的。如果问题涉及到对之前对话或相关信息的引用,确保在提问时传递适当的上下文,以帮助 ChatGPT 更好地理解问题并给出准确的答案。

    4. 限制回答长度:ChatGPT 的回答往往会有一定的长度限制。如果希望得到更简明的回答,可以提醒 ChatGPT 限制回答的长度,例如“请尽量用简洁的语言回答”。

    5. 多次尝试和迭代:对于复杂问题,ChatGPT 可能需要多次尝试才能给出满意的答案。可以通过与 ChatGPT 的交互来进一步澄清问题或就具体细节进行追问,逐步迭代,直到得到所需的答案。

    虽然 ChatGPT 具备强大的生成能力,但它仍然有一定的局限性。在提问时,需要明确问题的范围和限制,避免对 ChatGPT 提出过于开放或超出其能力范围的问题。由于 ChatGPT 是基于大规模语料库进行训练的,它的回答可能基于统计规律而不一定是准确的或具有权威性的。在使用 ChatGPT 提供的回答时要保持批判性思维,并在需要时进行进一步的验证和确认。

  • 符琦江芸
    符琦江芸

    要有效地使用ChatGPT来提问,可以按照以下步骤进行:

    1. 清晰明确:提问时要确保问题清晰明确,以便ChatGPT能够理解并给予准确答案。避免使用模糊或含糊不清的语言,而要使用简明扼要的句子表达问题。

    2. 上下文注释:ChatGPT是基于上下文生成回答的,因此在提问时,最好提供相关的上下文信息,以帮助ChatGPT更好地理解问题。可以在提问之前提供一些相关背景信息,这样ChatGPT将更容易猜测和推断答案。

    3. 限定范围:在提问时,可以明确指定你希望ChatGPT回答的内容范围,以避免得到不相关或不准确的答案。可以在问题中指定特定的时间、地点、人物等关键词,以限定ChatGPT的搜索范围和答案的准确性。

    4. 追问和澄清:ChatGPT有时可能会给出模棱两可或不完整的答案。为了得到更准确的回答,可以通过追问或澄清问题来与ChatGPT进行进一步的交互。根据ChatGPT的回应,可以提出更具体或更明确的问题,以便获得更有用的答案。

    5. 多样化提问:为了获取更全面、多样化的信息,可以尝试提问多个相关但略有不同的问题。ChatGPT可能会在不同的问题和角度下给出不同的答案,这将有助于增加对特定问题的理解和了解。

    6. 评估答案准确性:ChatGPT是一个生成式模型,它会根据已有的数据和模式生成答案。提问时应该对ChatGPT给出的答案进行评估和验证,以确保其准确性和可靠性。可以通过参考其他来源、查阅相关资料或进行交叉验证来确认答案的正确性。

    要有效地使用ChatGPT进行提问,关键是清晰明确地表达问题,并提供正确的上下文信息。需要注意限定问题范围、进行追问和澄清,并评估答案的准确性。这些方法将有助于更好地与ChatGPT进行交互,获取准确、有用的答案。

  • 蒋宗刚河
    蒋宗刚河

    如何减肥呢?其实减肥只要改变饮食结构和养成良好的生活习惯就能瘦下来,做到下面六点,减肥很简单。

    1、少吃或不吃所有精米精面做的食物,不吃各种加工的零食,甜品,饮料,奶茶等等,少喝酒,因为上面这些食物都是造成肥胖的主要原因。用红薯,土豆,芋头,淮山等粗粮来代替主食。多吃新鲜的蔬菜,每天要吃一斤以上的蔬菜,补充足够的膳食纤维。可以吃一些低糖的水果,比如说李子,猕猴桃,葡萄等等。水果尽量餐前吃,不要餐后吃,如果要餐后吃,就在餐后两个小时再吃。

    2、多吃点好油,比如说猪油,椰子油,亚麻籽油,橄榄油等等,这些好油每天吃50毫升左右,吃好油是不会长胖的,像生酮饮食就是要多吃好油才容易瘦下来的。炒菜和油炸东西用猪油和椰子油比较合适,因为这两种是饱和脂肪,不容易产生有害物质。尽量不要用植物油来炒菜,比如说亚麻籽油,橄榄油,植物油在高温的情况下很容易变成反式脂肪,吃反式脂肪容易肥胖,对心血管影响也不好。少吃在市场买的精加工植物油,比如说花生油,调和油,玉米油等等,这些油含有很多的反式脂肪。包括你们喜欢吃的饼干,糕点,甜点等都含有很多的反式脂肪,而且一些甜点里面也含有很多的果糖,属于糖油混合物,这种东西更容易肥胖。如果是吃快餐的话,尽量想办法用开水或汤水把菜的油涮一遍。

    3、多吃鱼肉豆蛋奶等高蛋白质食物,鸡蛋一天吃半斤以上更好,不用担心胆固醇太高,我们还经常一天吃一斤鸡蛋,胆固醇对人体有很多的好处,缺少胆固醇还会造成很多身体的问题。每天肉类也吃半斤以上,适当吃一些豆制品,像豆腐,豆浆。减肥的人蛋白质食物能多吃就多吃,身体的蛋白质越充足,就能够制造足够多的酶帮助脂肪代谢出来。

    4、食物尽量做到多样化,不要总是吃你喜欢吃的那几样食物。如果一天能吃到10种食物以上更好,食物种类越多越好,只有这样吃,你每天才能够摄取得到比较充足的营养素,才能帮助身体制造足够的酶,代谢身体多余的脂肪,你才容易瘦下来。但是尽量吃新鲜天然的,不要经过深加工的。比如说新鲜的蔬菜水果肉类,核桃,松仁,瓜子,巴旦木,水煮蛋,鲜牛奶,酸牛奶等等。

    5、每天保持一个好的心情,不要让自己每天为一点小事而生气,消极的情绪和很大的心里压力,很容易造成激素失调。而过多的激素,皮质醇和胰岛素过多,很容易引起肥胖,大部分都是腹部肥胖。所以说如果经常感觉到心情不好和压力大的时候,静下来做深呼吸或者冥想,做10—20分钟,慢慢地心情就平静下来了。尤其是在工作学习压力很大的时候,每隔一个小时左右就要做一次深呼吸或冥想,这样既可以预防肥胖,你的工作效率也会提高很多。

    6、晚餐在七点钟之前吃完,尽量不要吃夜宵,如果实在饿得不行,那就吃一些比较低糖的蔬果,比如说黄瓜,西红柿,李子,葡萄。夜宵不要吃肉,肉要四个小时消化完,很难消化,尤其是在睡觉的时候更难消化,会产生很多毒素,也会让人变胖。11点钟之前睡觉是底线,在十点钟之前睡觉更好,睡得越早身体产生的瘦素和生长激素就越多,基础代谢就会提高得比较快,就越容易瘦下来。

    做到上面六点,只要是单纯性肥胖瘦下来是很容易的,如果你是其他身体问题引起的肥胖,就先把这方面的身体问题解决了,也就瘦下来了,比如说有甲低,高血糖等。

  • 萧琦凡瑞
    萧琦凡瑞

    百度文心一言是每日更新的一句古诗词,旨在激发读者的思考,增强文人文魂。我期待文心一言能够带给我更多美好的文学体验,更深刻的文化意境,以及更多有趣的历史故事。进入3月中旬,全球科技巨头再次竞相亮相大语言模型赛道。

    一周之内,开发出ChatGPT的美国初创公司OpenAI,对OpenAI投入巨资的科技巨头微软,以及中国互联网龙头企业百度,相继发布了在大语言模型(LLM)领域的最新动态。这也再次引发了全球对该领域的关注。

    当地时间3月14日,OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4,它比GPT-3.5的问答质量和技术都有明显提升。

    3月16日下午,百度开启新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言测试,从而成为第一家加入该赛道竞争的中国企业。

    在发布会现场,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏通过问答的形式,展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等五个使用场景。几个小时后,微软宣布,将把GPT-4接入Office全家桶,新名为“Microsoft 365 Copilot”。

    正如财经E法在2月17日发布的文章(OpenAI独家回应|ChatGPT为何不向所有中国用户开放注册?)所述,中国内地和中国香港的手机号均无法注册ChatGPT账号。虽然OpenAI的应用程序编程接口(API)已向161个国家和地区开放,但不包括中国内地和中国香港。

    一方面,业界普遍关注,在AIGC(生成式人工智能)势不可挡的科技浪潮中,谁将成为下一个弄潮儿?另一方面,在中美科技竞合的敏感期,各方亦颇为关注百度迈出的第一步带来的涟漪,以及中国企业该如何应对。01“真的ready了吗?”

    3月16日,李彦宏身着白衬衫和运动鞋演讲。开场就直面疑问,“最近一段时间,很多朋友问我,为什么是你们真的ready了吗”?

    李彦宏的回答是,虽然百度已投入AI研究十多年,为发布文心一言做了充分准备,但“不能说完全ready了”,因为文心一言对标ChatGPT、甚至是GPT-4,门槛很高,还“有很多不完美的地方”。但他强调“一旦有了真实的人类反馈,文心一言的进步速度会非常快”。

    李彦宏解释,之所以选择当天发布,是因为市场有需求:客户和合作伙伴都希望能早一点用上最新最先进的大语言模型。

    如何理解李彦宏所言的“对标GPT-4的门槛很高”?

    当地时间3月14日,OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。GPT-4是大型的多模态模型,即能够接受图像和文本类型的输入。而GPT-3.5只能接受文本输入。

    在演示视频中,OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)用笔和纸画了一幅网站草图,并将图片输入GPT-4。仅1到2秒后,GPT-4就生成了网页代码,制作出了与草图高度相似的网站。根据OpenAI发布的实验数据, GPT-4模型相较前一代GPT-3.5已取得了巨大的进步,在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。

    浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林认为,文心一言未来还有待全面开放来获得用户检验。无论是通过B端API还是直接向C端用户开放,用户体验口碑都是硬道理。当前ChatGPT没对中国用户开放,在国内市场,百度将获得先发优势。

    对OpenAI和百度的产品均做过测评的艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅表示,GPT系列大模型,包括GPT-4与文心一言本质上都是同一类产品,只是它们各自的数据覆盖范畴和数据模型的积累长短不一。从短期看,OpenAI的产品准备时间相对更加充足,智能程度暂时领先一些。但是对文心一言而言,能在这么短的时间内训练出这样的一个产品,也是非常了不起的。

    张毅也对百度做出更好产品更有信心,他的理由是,从人工智能、大数据、大模型的人才储备来看,中国会更有优势。

    中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端则认为,与海外竞争对手相比,百度最大的优势是立足本土,构建了语言和文化层面理解的护城河。

    作为中国公司研发的大语言模型产品,文心一言的中文理解能力备受关注。重要原因是,此前很多评论人士认为,ChatGPT的中文问答能力不如英文问答能力强。

    李彦宏表示,作为扎根于中国市场的大语言模型,文心一言具备中文领域最先进的自然语言处理能力。在现场展示中,文心一言正确解释了成语“洛阳纸贵”的含义、“洛阳纸贵”对应的经济学理论,还用“洛阳纸贵”创作了一首藏头诗。李彦宏称,文心一言的训练数据包括:万亿级网页数据,数十亿的搜索数据和图片数据,百亿级的语音日均调用数据,以及5500亿事实的知识图谱等,这让百度在中文语言的处理上能够独一无二。

    受访专家也指出,由于汉语的特殊性,中国企业在研发大模型时面临的难度更大,但若突破了,也会在提供本土服务时,具备更大的优势。

    法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿日前对媒体指出,语言对话模型训练,需要让机器对文字产生理解,英语比中文稍微容易一些。丁文璿解释,中国人工智能技术所处理的中文语言,大多都是象形词,而英文是解释性的,相较而言词语也并非特别丰富。

    上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授林洲汉认为,未来大语言模型大概率会往多模态、交互式的方向发展,进一步将视觉、语音、强化学习等领域的技术综合进来。李彦宏也表示:“多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。随着百度多模态统一大模型的能力增强,文心一言的多模态生成能力也会不断提升。”

    在多模态生成方面,李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。文心一言在现场用四川话朗读了一段内容,并根据文本生成了一段视频。但李彦宏透露,文心一言的视频生成成本较高,现阶段还未对所有用户开放,未来会逐步接入。

    李彦宏称,文心一言的训练数据包括:万亿级网页数据,数十亿的搜索数据和图片数据,百亿级的语音日均调用数据,以及5500亿事实的知识图谱等,这让百度在中文语言的处理上能够独一无二。

    受访专家也指出,由于汉语的特殊性,中国企业在研发大模型时面临的难度更大,但若突破了,也会在提供本土服务时,具备更大的优势。

    法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿日前对媒体指出,语言对话模型训练,需要让机器对文字产生理解,英语比中文稍微容易一些。丁文璿解释,中国人工智能技术所处理的中文语言,大多都是象形词,而英文是解释性的,相较而言词语也并非特别丰富。

    上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授林洲汉认为,未来大语言模型大概率会往多模态、交互式的方向发展,进一步将视觉、语音、强化学习等领域的技术综合进来。李彦宏也表示:“多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。随着百度多模态统一大模型的能力增强,文心一言的多模态生成能力也会不断提升。”

    在多模态生成方面,李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。文心一言在现场用四川话朗读了一段内容,并根据文本生成了一段视频。但李彦宏透露,文心一言的视频生成成本较高,现阶段还未对所有用户开放,未来会逐步接入。发布会前后,百度的股价经历了大落大起。3月16日,港股百度盘中股价跌幅一度扩大超10%,报120.1港元。截至收盘,百度股价跌幅为6.36%,报125.1港元。但百度股价在美股势头强劲,当日百度美股开盘低开高走,振幅超7%。截至收盘,报138.16美元,涨幅为3.8%。3月17日,百度港股表现强势,盘中一度大涨超15%。截至当日收盘,百度港股涨幅为13.67%,报142.2港元。

    文心一言宣布开启邀请测试一小时内,排队申请文心一言企业版API调用服务测试的企业用户已达3万多家,申请产品测试网页多次被挤爆,百度智能云官网流量飙升百倍。

    文心一言的市场热度持续飙升,资本市场也给予了价值重估。张毅认为,这也代表了公众对大语言模型/生成式AI “既期待,又担忧,然后是希望”的心情。02谁都不能错过的科技革命

    “真的ready了吗?”并不仅针对百度,也是伴随此轮“ChatGPT”热潮以来,公众普遍的疑问。

    李彦宏观察到,从2021年开始,人工智能技术开始从“判别式”向“生成式”转变。

    创新工场董事长兼CEO李开复3月14日在一场趋势分享会上表示,AI 2.0时代的第一个现象级应用,就是以GPT-4为代表的AIGC,又称生成式AI(Generative AI)。李开复表示,AI2.0 是绝对不能错过的一次革命,它将会是一个巨大的平台性机会,这个机会将比移动互联网大十倍。他还表示,AI 2.0也是中国在AI领域的第一次平台角逐机会。

    受访专家普遍认为,此前全世界的AI企业都遇到了一个极大的问题:即使技术储备十分丰富,AI应用并没有给它们带来丰厚的收益。造成这一问题的原因在于,AI产品的应用主要集中在B端(企业用户)和G端(政府用户),AI产品在进入企业或机构时往往流程复杂,这在某种程度上会限制AI产品在市场上的快速扩张。

    张毅认为,AIGC的产品应用方向在C端更有可能产生巨大的商业机会。他分析说,在美国市场,此前C端市场被谷歌、亚马逊、Meta等企业抢占,让微软压力非常大,更需要一款产品来扳回一局。在中国市场,百度的优势和谷歌一样,都有强大的搜索引擎对数据的抓取能力,以及储存、整理、分析能力的基础。中国本身拥有十几亿人口的巨大市场,百度完全可以做得很优秀。

    “百度和微软、谷歌本质上是两个不同市场的竞争,所以我相信文心一言以及系列产品也一定会跑出来。”张毅说。

    李彦宏坚称,文心一言不是“中美科技对抗的工具”。但他也承认,ChatGPT 的成功,加快了百度推出该产品的进度。

    百度CTO王海峰表示,人类进入AI时代,IT技术的技术栈可以分为四层:芯片层、框架层、模型层和应用层。百度是全球为数不多、在这四层进行全栈布局的人工智能公司,在各个层面都有领先业界的自研技术。高端芯片昆仑芯、飞桨深度学习框架、文心预训练大模型以及搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用。王海峰认为,百度全栈布局的优势在于,可以在技术栈的四层架构中,实现端到端优化,大幅提升效率。

    文心一言与ChatGPT一样,都使用了SFT(模型微调)、RLHF(从人类反馈中进行强化学习)以及Prompt(提示)作为底层技术。文心一言还采用了知识增强、检索增强和对话增强技术。王海峰表示,这三项是百度已有技术优势的再创新。

    陈端认为,在当前技术创新的集成性越来越高的当下,全栈式布局的单一公司在内部技术研发统筹能力和后期商业化进行中的协同能力上具有比较优势。

    信心很重要,但差距无法忽视。

    在本月初的两会期间,中国科技部部长王志刚在回应ChatGPT相关的问题时,用足球打比方,指出中国还有很多工作要做。“踢足球都是盘带、射门,但是要做到梅西(足坛巨星利昂内尔·梅西)那么好也不容易。”

    王志刚指出,中国在这方面也作了很多布局,在该领域的研究也进行了很多年,并且有一些

    成果,“但目前要达到像 OpenAI 的效果可能还要拭目以待”他补充道。

    王志刚说,ChatGPT出来以后,引起了大家的关注。实际从技术本身源头来讲,它叫做NLP、NLU,也就是自然语言处理和自然语言理解。ChatGPT之所以引起关注,在于它作为一个大模型,有效结合了大数据、大算力、强算法,计算方法有进步。同样一种原理,做得有区别。比如大家都能做出发动机,但质量是有不同的。

    无论是ChatGPT还是文心一言,其背后的大语言模型是核心竞争力。北京大学王选计算机研究所研究员赵东岩告诉财经E法,国内大模型在数据、训练方法和费用投入方面和OpenAI还有一定差距。

    一位科技系统人士则对财经E法指出,客观而言,中美目前在该领域的基础研究成果差距较大。这些基础研究成果包含自然语言处理(NLP)、数据库、GPU产品,“美国切断GPU芯片(的供应),(中国的)算力就跟不上”。

    大型算力的核心在于高性能GPU芯片。北京航空航天大学软件学院助理教授周号益告诉财经E法,在GPU芯片等计算硬件上,中国与国际的差距在十年左右,硬件水平会严重制约大语言模型以及科学计算类模型的发展。

    周号益认为,在技术和模型上,中国的科技公司与OpenAI并没有代差,差距仅在五年以内,在一些较小的技术领域差距只有2-3年。在数据采集方面,以GPT-3大模型为例,其训练的语料中中文只占5%,中国科技企业对中文语料的积累具有一定优势,因此极有可能在中文领域实现突破。03巨头下一步:构建生态

    对于以ChatGPT为代表的大语言模型赛道如何实现盈利,是各方公认的难题(ChatGPT爆火的冷思考:盈利难题与治理挑战)。

    开发出ChatGPT的OpenAI仍是一家亏损中的创业公司。而2023年1月,投资银行摩根士丹利(Morgan Stanley)的一份分析报告称,ChatGPT的一次回复成本大约是谷歌搜索查询平均成本的6倍-28倍。

    但腾讯研究院高级研究员曹建峰和经纬创投前副总裁庄明浩都认为,ChatGPT能带来多少盈利,并不是OpenAI关注的重点,重点是基于它的模型能长出什么样的服务和应用,从而构建起一个生态系统。“ChatGPT的发展需要一个产业生态,比如它和微软相关应用的融合就是很好的思路。”曹建峰说。

    当地时间3月15日,微软副总裁兼消费者首席营销官余瑟夫·梅迪发文表示,新版必应搜索引擎已经在 GPT-4 上运行。另据OpenAI披露,GPT-4是在微软Azure AI 超级计算机上进行训练的,并将基于Azure 的AI基础架构向世界各地的用户提供 GPT-4服务。

    谷歌则宣布开放其大语言模型PaLM的API接口,并推出面向开发者的工具MakerSuite。通过PaLM API 接口,开发者们可以将PaLM用于各种应用程序的开发。MakerSuite则可以让开发者快速对自己的想法进行原型设计,并且随着时间的推移,该工具将具有用于快速工程、合成数据生成和自定义模型调整的功能。

    微软迅速跟进。当地时间3月16日,微软宣布将把GPT-4接入Office全家桶。新功能名为“Microsoft 365 Copilot”。

    李彦宏则在发布会上表示,文心一言定位于人工智能基座型的赋能平台,将助力金融、能源、媒体、政务等千行百业的智能化变革。

    根据文心一言的邀请测试方案,3月16日起,首批用户可通过邀请测试码,在文心一言官网体验产品,后续将陆续开放给更多用户。百度智能云即将面向企业客户开放文心一言API接口调用服务。该服务于3月16日起开放预约。

    截至3月18日早11点,排队申请百度智能云文心一言企业版API调用服务器测试的企业用户增加到9万家,百度收到关于文心一言合作的咨询 6588条。

    陈端认为,这一轮的竞争,不仅是商业主体的竞争,实际上也是关乎下一轮国家数字竞争力的竞争。百度的当务之急不完全是技术层面的研发,也需要引领更多初创型企业、生态合作伙伴加盟生态阵营。

    在陈端看来,中国在构建生态系统上具有优势。陈端指出,中国的移动互联网经过多年发展,应用层生态化的配套创新已经非常成熟。应用层的很多中小微创业团队,在过去配合移动互联生态做了大量的局部、垂类场景端的创新,把过去的这种模式以及底层基础设施从移动互联迁移到大模型领域依然适用。04中小企业还有机会吗?

    面对大语言模型的浪潮,中国企业该如何抓住机遇,避免风险?

    布局ChatGPT的企业有两种类型:第一种是传统的互联网大公司,第二种是一些初创企业。

    陈端认为,目前市场上的初创公司已经错过了布局大模型的初始创业阶段。陈端分析说,

    重新打造生成式AI企业,跟时机、底层的生态支撑度,还有创始人自身的阅历、经验、视野、个人IP的自然调动能力都是息息相关的。大模型在前期的投入,不管是算力还是其他的成本,以及时间窗口都很重要。

    陈端表示,百度有能力把自己的其他的产品与文心一言协同,就像微软把Office与GPT-4协同推出Copilot,而“创业者单纯去拼大模型却没有配套生态,这是很成问题的”。

    张毅也认为,对于能够有资金、实力支撑的企业来讲,单独构建大模型产品可能会更受资本和创业者的青睐。但对于中小企业来讲,依托文心一言的开放平台去嫁接自己在细分领域的应用,也是一个不错的选择。

    因为要做出大语言模型,需要长时间,以及巨额资金的投入。

    OpenAI成功的背后,是微软多年来的巨额投入。美国时间2023年1月23日,微软宣布将对OpenAI进行为期数年、价值数以十亿计美元的投资。在2019年和2021年,微软曾向OpenAI两次投资。2019年的投资为10亿美元,而2021年的投资未公开金额。

    AI公司“彩云科技”的创始人袁行远在接受36氪采访时指出,要想跑通一次100亿以上参数量的模型,至少要做到“千卡/月”这个级别,即:用1000张GPU卡,然后训练一个月。即使不用最先进的英伟达A100,按照一张GPU五万元的均价计算,1000张GPU意味着单月5000万的算力成本,这还没算上算法工程师的工资。

    “无论是哪家公司,都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。”李彦宏在发布会上表示,深度学习、自然语言处理,需要多年的坚持和积累,没法速成。大模型训练堪称暴力美学,需要有大算力、大数据和大模型,每一次训练任务都耗资巨大。

    百度提供的数据显示,百度近十年累计研发投入超过 1000 亿元。2022 年百度核心研发费用 214.16 亿元,占百度核心收入比例达到 22.4%。但百度并未透露大模型研发在核心研发费用中的占比。

    李彦宏在发布会上表示,百度对文心一言的定位,是一个通用的赋能平台,金融、能源、媒体、政务等千行百业,都可以基于这个平台来实现智能化变革,实现效率提升,创造巨大的商业价值。李彦宏认为,大模型时代将产生三大产业机会,分别为新型云计算公司、进行行业模型精调的公司和基于大模型底座进行应用开发的公司,即应用服务提供商。

    李彦宏断言,对于大部分创业者和企业来说,真正的机会并不是从头开始做ChatGPT和文心一言这样的基础大模型,这很不现实,也不经济。基于通用大语言模型抢先开发重要的应用服务,这可能才是真正的机会。基于文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人、3D等场景,已经涌现出很多创业明星公司,可能就是未来的新巨头。

    “大模型、生成式AI最终的产品形态还不得而知,所以这条路注定是长跑,需要整个科技界在资本、研发、模式创新上密切、持续地跟跑。”张毅说。

    李开复认为,AI2.0会最先应用在能容错的领域,而毫无疑问最大的应用领域现在是内容创造。每个领域都可以把原有的App重写一次,创造出更赚钱的商业模式,最终AI2.0的生成能力会把成本降的几乎到0。

  • 虞秀琛静
    虞秀琛静

    撰文 / 吴 静

    编辑 / 张 南

    设计 / 师 超

    热火朝天的人工智能赛道,被泼了一盆冷水。

    3月29日,未来生命研究所(Future of Life Institute)公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信,呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统,暂停时间至少6个月。马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。

    该公开信写道,广泛的研究表明,具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。

    这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。

    “当人工智能自己修改自己的代码,自我升级、自我进化时,这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。我觉得,留给人类的时间不多了,我认为GPT一定会产生意识,只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。”

    周鸿祎表示,随着大脑、神经元数目的增加,大脑与神经网络连接的数目的增加,到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。就是很多智能功能就出现了,那么意识也随之出现。所以现在大语言模型的所谓的参数,你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数,这个参数现在是千亿万亿,可能人脑至少有100万亿,可能人工智能到达10万亿,可能这个时候意识就会自动产生。

    在AI热潮涌动之时,猝不及防,却遭遇伦理的挑战。

    ChatGPT于2022年11月30日发布。2023年1月末,ChatGPT的月活用户已突破1亿,成为史上增长最快的消费者应用。

    3月15日,OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型,即支持图像和文本输入以及文本输出,拥有强大的识图能力,文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。次日,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携百度文心一言亮相。发布会现场,李彦宏坦言,“不能说我们完全准备文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4,门槛是很高的,全球大厂还没有一个做出来的,百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”

    此言一出,当天,百度港股盘中跌幅一度超过10%。但次日,百度股票再度拉升,涨幅超13%。

    作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业,百度近日备受外界争议,但这丝毫不影响其商业化变现。

    据不完全统计,截至集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为百度文心一言首批生态合作伙伴。后续,这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力,推进智能汽车交互的再升级。

    汽车x文心一言,到底有多大的想象空间?文心一言 VS ChatGPT

    “文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本,但差距也不是很大,可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子,今天大家已经习惯GPT-4,GPT-4的技术跟我们只差一天出来,是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。”

    面对外界对文心一言的一些负面评价,李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。

    诚然,如李彦宏所言,无论是哪家公司,都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理,需要多年的坚持和积累,没法速成。

    深耕AI领域十余年,百度确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司,从高端芯片昆仑芯,到飞桨深度学习框架,再到文心预训练大模型,到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用,各个层面都有自研技术。

    但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距,部分业内人士并不能同意这一观点。3月25日,2023中国发展高层论坛开幕,360集团创始人周鸿祎在演讲中表示,中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间,目前GPT的技术方向已经明确,不存在难以逾越的技术障碍,中国应当坚持长期主义精神,迎头赶上。

    十月怀胎,一朝分娩。但在部分业内人士看来,文心一言还属于半成品,还没到能推出的程度,甚至将其定义为“早产儿”。“但好在通过迭代进步也会很快,只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候,在应用领域很快就能追上去,甚至在规模应用这块比国外走得更快。”业内人士对汽车商业评论如是说,

    “文心一言被迅速推出,是因为市场有需求,大家都有需要,更重要的是我们的客户需要,合作伙伴需要。”在发布会上,李彦宏透露,从我们承认文心一言的存在,短短一个月的时间,就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。

    这一数字目前还在持续攀升。汽车X文心一言

    车企x文心一言,到底能给车本身带来怎样的变化?两者的结合,到底有多大可能性和空间,文心一言之于汽车,将带来“量”的变化,还是“质”的改变?

    如果你把上述提问给到文心一言,你会得到以下回答:

    文心一言在汽车上使用,可能会带来以下改变:

    更高的安全性能:文心一言可以通过语言理解和生成,帮助汽车识别和预测道路上的危险情况,从而提高驾驶安全性能。

    更好的语音交互:文心一言可以通过语音交互,让驾驶者更加方便地控制车内系统,例如播放音乐、调节空调温度等。

    更准确的导航系统:文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术,更准确地理解驾驶者的指令,从而更好地导航到目的地。

    更高效的能源利用:文心一言可以通过人工智能技术,优化车载系统的能源利用,例如自动启停、智能空调控制等,从而更加高效地使用汽车能源。

    更好的车载娱乐体验:文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术,为驾驶者提供更好的车载娱乐体验,例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。

    文心一言在汽车上的使用,将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。

    我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后,对汽车的期许。

    作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企,据外媒报道,通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。

    通用汽车副总裁 Scott Miller 表示,一旦ChatGPT 正式上车,通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。

    在他的预想中,ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息,还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动,或在车辆信息娱乐系统上通过视频演示来指导用户如何更换爆胎。这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。

    ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能,而且还可用于汽车功能以外的语音控制。当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时,它还可以执行更广泛的命令。从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”,再到“为我预留一个充电点”,诸如此类语音控制都可以实现。

    虽然通用汽车的ChatGPT集成计划目前还没有发布时间表,也还没有具体说明ChatGPT可以为汽车增加哪些功能,但从目前来看,ChatGPT上车几乎已经成为必然趋势。

    由于目前文心一言还未真正实现“上车”,处于内测阶段。如果参照通用和ChatGPT的合作方式,综合此前车企官宣与文心一言合作的方向,重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时,3月27日,传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消,当天,百度股价一度下跌超4%。

    当天,百度智能云公众号便澄清消息,称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注,已经收到12万家企业的申请测试。为更好地满足现有客户的旺盛需求,百度智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会,进行深度充分的技术交流互动。3月27日之后,百度智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。

    最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。2月14日,集度宣布,将融合百度文心一言的全面能力,打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验,支持汽车实现自然交流的再进阶,打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。

    虽然诸多车企都纷纷表示与百度“文心一言”合作,但长安汽车动作最为迅速。3月18日,长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达,将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型,后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。

    也有业内人士表示,对于车企而言,汽车X文心一言是噱头大过实际功能。截至汽车X文心一言,最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平,就目前来看,这些都属于量的变化,短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变,还有待进一步观察。

    但笔者认为,如果人工智能都能发展到自己有意识的程度,汽车X 最先进的人工智能应用后,其发展前景也或许将远超大家想象。被点燃的大模型竞赛

    遭疯抢的不仅仅是文心一言,还有百度文心一言员工。

    ChatGPT带动人工智能领域再度爆火,百度文心一言发布后,将 AI 浪潮推向高峰。而与之相关的人工智能人才也备受追捧。

    谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员,纷纷跳槽到了OpenAI,谷歌大脑至少失去4名核心成员。有消息称,国内,部分科技公司也把目光投向了百度,盯上了文心一言的内部开发人员。

    人才争夺的背后是人工智能的争夺战,而这最后还是大模型之争。IDC(国际数据公司)中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示,“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。没有对大模型的长期投入,就不会诞生ChatGPT这样的应用。”

    德邦在一份研究报告中称,自ChatGPT推出以来,国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型,有望推动大模型发展,而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。

    国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。“最核心的是数据,到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文,因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明,这也是大型商业化科技企业的核心优势。”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。(图片来源:德邦证券)

    国内大模型厂商主要包括百度(文心大模型)、腾讯(HunYuan大模型)、阿里(通义大模型)、华为(盘古大模型)等企业。在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中,其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。

    百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台;腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台;阿里以通义大模型+M6-OFA;华为以盘古大模型+ModelArts,都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。

    2019年3月,百度率先在发布预训练模型ERNIE1.0,文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系,基础大模型支撑任务与行业大模型的建设,任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化,目前已有36个大模型。

    此前,IDC评估结果显示,百度文心大模型处于第一梯队,产品能力、生态能力达到L4水平,应用能力达到L3水平。

    2022年4月,腾讯首次对外披露HunYuan大模型,协同了腾讯预训练研发力量,完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。

    HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务,降本增效。依靠HunYuan的多模态理解能力,在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用,在为腾讯广告带来大幅GMV提升的也初步验证了大模型的商业化潜力。

    2022年9月,在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上,发布 “通义”大模型系列,并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。主要应用方向是为下游任务提质增效,例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。

    华为云团队于2020年立项AI大模型,并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。华为云官网近期显示,盘古大模型“即将上线”。

    天风证券研报表示,盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型,在预训练阶段学习了40TB中文文本数据,被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。

    显然,大模型竞赛是属于巨头间的比拼,较量才刚刚开始。

    参考研究报告:AIGC专题:国内大模型概览 德邦证券

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    莫蕊阳国

    从学生已有的知识和能力的基础出发设计和实施教学,在教学的过程中注重学习方法的指导,教学的目标要瞄准学生的最近发展区,通过适当的及时的反馈让学生体验学习的成功,及时纠正学习上的错误和方法上的问题,从而帮助学生不断前进,不断完善学习方法和思维。这些要求是实现教师有效教学和学生有效学习完美结合基本原则。

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