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它通过分析输入的文本，并生成一个有意义的回复，来模拟真实的人类对话。ChatGPT使用深度学习技术，可以自动生成自然语言回复，并且能够使用上下文信息来判断用户的意图，从而更好地与用户交流。总而言之，ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人，它可以自动生成自然语言回复，可以根据上下文信息来提供更准确的回复，可以帮助用户更加自然、有趣地与虚拟机器人进行交流。ChatGPT的优势在于它可以自动生成自然语言回复，可以更好地理解用户的意图，并且可以根据上下文信息来提供更准确的回复。

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2022年年末AI届的顶流选手，当ChatGPT莫属。

短短两周，至少有4个和ChatGPT差不多的问答AI冒出来。

它们看起来也都各具特色，比如有的更擅长5G冲浪（回答时事、解答最新的技术问题），有的更长于“长篇大论”（写博文写故事和广告，想象力非常丰富），有的则在手机上也能提供很好的体验……而且有的不用注册就能玩~

NO.1 YouChat

地址（支持中文，不用注册就能玩）：

这个模型来自一家成立不久的搜索引擎公司。

据介绍，相比ChatGPT，它更了解最新时事。

比如问它推特的CEO是谁，它会告诉你是马斯克，还会展开解释一下他收购推特的事儿。

相比直接甩出参考链接，它会先用更通俗的句子来回答：

它能理解复杂的概念：

解释语言模型如何改变我们的搜索方式：

给出新年flag清单：

不过网友认为它最让人惊喜的地方还是可以解答最新的技术问题，比如机器学习圈最近比较关注的话题“Chain of Thought Prompting”：

当然，你可以针对它进一步提问：

NO.2 Jasper Chat

地址（支持29种语言，需要先花2分钟时间注册）：

该模型从2021年年中之前网上发布的数十亿篇文章、论坛和视频等内容中学习而成。

它可以理解复杂的主题，提供非常多的细节，进行多回合对话，记得你们在之前的聊天内容（划重点）。

网友对它的评价是：擅长“长篇大论”，比ChatGPT更有想象力。

具体而言，你可以先通过提问和命令开始与Jasper Chat的对话，比如“写一篇关于xx的博文/故事”、“写一个关于xx的Facebook广告”、“用简单的术语解释马斯洛的需求层次”……

然后你可以继续完善你的问题，比如“重写你的回答，让它更简洁”、“加点幽默进去，让回答更有趣“、“在每个要点上展开更多细节”、“将这段缩写成一句话”……

最后，你还可以将你们之间的完整对话存成一个文档，进行编辑等操作，然后下载下来。

NO.3 Poe

它来自问答网站Quora。

相比其他几个主要在网页端“玩耍”，它能让你在手机端很好地体验GPT-3的能力。

它看起来就像一个短信App，你可以任意提问，并跟它玩问答游戏。

目前Poe只支持苹果手机，可在应用商店下载，但还未正式开放，所以还仅限邀请使用。

NO.4 Ghostwriter Chat

和Poe类似，还在测试中。

它来自免费代码托管平台Replit，最擅长的是用对话的形式来写代码、调试代码，和CoPilot类似。

其他补充

除了上面这四个，还有如下几个：

Clerkie，和Ghostwriter Chat类似，也是主打文字写代码；

Perplexity.ai，“GPT-3.5+Bing”合体，和YouChat差不多；

HebbiaAI，主要可以通过文字对离线文档的内容进行语义搜索，非常适合用来看pdf文档；

Langotalk，纯对话AI，适合用来练习外语（官方定位也是如此）。

……

看起来，ChatGPT算是带火了对话AI。

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ChatGPT是OpenAI推出的智能AI对话聊天机器人。通过人工智能技术训练的ChatGPT模型，可以使用对话方式进行人机交互。对话格式使ChatGPT可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，它经过训练可以按照提示中的说明进行操作并提供详细的响应。

OpenAI使用与InstructGPT相同的方法，通过来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 来训练该模型，但数据收集设置略有不同。OpenAI使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方――用户和 AI 助手。让人类培训师可以访问模型编写的建议，以帮助AI撰写回复。

为了创建强化学习的奖励模型，AI需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型响应。为了收集这些数据，OpenAI收集了AI 培训师与聊天机器人的对话。随机选择了一条模型编写的消息，抽取了几个备选的完成方式，并让 AI 培训师对它们进行排名。使用这些奖励模型，可以通过近端策略优化来微调模型。OpenAI对这个过程进行了几次迭代。

ChatGPT是从GPT-3.5系列中的一个模型进行微调的，该模型于2022年初完成训练。ChatGPT 和GPT 3.5在Azure AI超级计算基础设施上进行了训练。

ChatGPT 有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案。解决这个问题具有挑战性，因为：

• 1.在模型训练期间，目前没有真实的数据来源；
• 2. 训练模型更加谨慎导致它拒绝可以正确回答的问题；
• 3.监督训练会误导模型，因为理想的答案取决于模型知道什么，而不是人类训练师知道什么。

ChatGPT对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感。例如，给定一个问题的措辞，AI可能声称不知道答案，但只要稍作改写，就可以正确回答。

AI通常过于冗长并过度使用某些短语，例如重申它是 OpenAI 训练的语言模型。这些问题源于训练数据的偏差（训练者更喜欢看起来更全面的更长答案）和众所周知的过度优化问题。

理想情况下，当用户提供模棱两可的查询时，AI会提出澄清问题。但是当前的AI 模型通常会自行猜测用户的意图。

虽然OpenAI努力让AI模型拒绝不适当的请求，但它有时会响应有害指令或表现出有偏见的行为。AI正在使用Moderation API来警告或阻止某些类型的不安全内容，但预计它现在会有一些漏报。AI渴望收集用户反馈，以帮助正在进行的改进该系统的工作。

如上所述，ChatGPT仍然存在许多限制，OpenAI计划定期更新模型以改进这些问题。但也希望通过为 ChatGPT 提供一个可访问的界面，就尚未意识到的问题获得有价值的用户反馈。

鼓励用户通过提供有关问题的模型输出的反馈，以及来自外部内容过滤器的误报。OpenAI对有关在现实世界、非对抗性条件下可能发生的有害输出的反馈，以及帮助我?发现和理解新风险和可能的缓解措施的反馈特别感兴趣。

用户可以选择参加ChatGPT反馈竞赛，有机会赢取高达500美元的 API 积分。可以通过 ChatGPT 界面中链接的反馈表提交反馈。