1.从周五到周末ChatGPT已经疯传开来，其对话能力让人惊艳。从玩梗、写诗、写剧本，到给程序找bug，帮人设计网页，甚至帮你生成AIGC的提示词，一副无所不能的样子。可以去Twitter上看BenTossell梳理的一些例子，或者自己去试试！一位MBA老师让ChatGPT回答自己的管理学题目，结论是以后不能再布置可以带回家的作业了。很多人用了以后无法自拔，就如这位所见：
Musk问ChatGPT怎么设计Twitter(不得不说还挺有创意）：
2.有人让ChatGPT参加了智商测试，得分83;SAT测试得分1020，对应人类考生52%分位。要知道ChatGPT并没有对数学方面做过优化，已经是相当不错的结果了。
Maverick Protocol：已支持通过Stargate在ETH主网和BNB Chain之间跨链MAV代币:7月15日消息，Maverick Protocol发推称，已支持通过Stargate在ETH主网和BNB Chain之间跨链MAV代币。[2023/7/15 10:56:37]
3.ChatGPT的提升点
相比之前的GPT-3，ChatGPT的提升点在于能记住之前的对话，连续对话的感觉让人舒服。
ChatGPT可以承认错误，如果你认为他的回答不对，你可以让他改正，并给出更好的答案。
ChatGPT可以质疑不正确的前提，GPT-3刚发布后很多人测试的体验并不好，因为AI经常创造虚假的内容，而现在再问“哥伦布2015年来到美国的情景”这样的问题，AI已经知道哥伦布不属于这个时代了。
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”；当然，尽管OpenAI非常小心，这种准则还是可能被聪明的提问方式绕开。
Qredo更新产品路线图，计划陆续集成Polkadot、BNB Chain等:3月17日消息，数字资产管理平台Qredo更新产品路线图，计划在二季度集成 Polkadot、BNB Chain、Avalanche、Fantom、Terra、Near 网络，引入计算托管策略、自托管计算审批者、Power DeFi API，稳定币铸造等功能。同时在下半年集成 Elrond、Stellar、Cosmos、Ripple 网络并推出法币通道、移动软件开发 SDK 等功能。[2022/3/17 14:01:27]
4.ChatGPT的训练方法
当下大模型的工作范式是“预训练-微调”。首先在数据量庞大的公开数据集上训练，然后将其迁移到目标场景中，通过目标场景中的小数据集进行微调，使模型达到需要的性能。微调/prompt等工作从本质上对模型改变并不大，但是有可能大幅提升模型的实际表现。人类问问题方式对于GPT-3而言不是最自然的理解方式，要么改造任务，要么微调模型，总之是让模型和任务更加匹配，从而实现更好的效果。
ChatGPT是22年1月推出的InstructGPT的兄弟模型。InstructGPT增加了人类对模型输出结果的演示，并且对结果进行了排序，在此基础上完成训练，可以比GPT-3更好的完成人类指令。ChatGPT新加入的训练方式被称为“从人类反馈中强化学习”。
YFX将于6月15日登陆OKExChain主网:最新消息，跨链去中心化永续合约交易平台YFX预计于 2021 年 6月 15日登陆OKExChain主网，YFX将成为OKExChain上首个支持100倍交易的DeFi衍生品DEX。YFX将首先上线 BTC/USDT（USDT结算）永续合约交易市场，用户使用YFX链接OKExChain即可开启去中心化衍生品交易。此外，YFX将于近期发布 OKExChain 专属活动。
OKExChain 是欧易 OKEx 开发的一条开源的高性能去中心化交易公链，旨在推动基于区块链技术的交易业务落地。
YFX是一个基于 ETH （layer2）、BSC、Heco、Tron、OKExChain、Polkadot 的跨链去中心化永续合约交易平台，提供 BTC、ETH 等资产高达 100 倍的永续合约交易服务。[2021/6/11 23:30:57]
ChatGPT是基于GPT-3.5模型，训练集基于文本和代码，在微软AzureAI服务器上完成训练。原先GPT-3的训练集只有文本，所以这次新增了代码理解和生成的能力。
5.为什么ChatGPT的提升这么明显
WeStarter上线项目ChainSwap 参与金额达1.155亿美元:据官方消息，4月22日，WeStarter公开兑换池项目ChainSwap 45分钟参与金额约1.155亿USDT，超3850倍完成，兑换参与地址数3252个，扣除兑换金额后剩余的USDT已可领回，ChainSwap通证TOKEN将于SGT4月23日21:00开放领取，届时请用户前往Westarter即时领取。[2021/4/22 20:48:32]
除了带有记忆能力、上下文连续对话能带给人显著的交互体验提升，ChatGPT的训练方式也值得关注。上述提到的RLHF方法首见于22年3月发表的论文(Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback)，但根据业界的推测，RLHF并未用到InstructGPT的训练中。InstructGPT所用到的text-davinci-002遇到了一些问题，会呈现出模式坍塌(modecollapse)现象，不管问他什么问题，经常收敛到同样的答案，比如正面情绪相关的回答都是跟婚礼派对相关。
这次RLHF的方法得以在ChatGPT上应用，并取得了很好的效果。但RLHF实际上并不容易训练，强化学习很容易遇到模式坍塌，反馈过于稀疏这类问题，训练起来很困难。这可能也是为什么论文在3月发表，ChatGPT在12月才上线，中间需要大量的时间来调优。
链上ChainUP WaaS联盟成为火币Heco生态联盟伙伴，支持Heco生态的建设与发展:据官方消息，链上ChainUP WaaS联盟加入Heco生态联盟合作伙伴，支持Heco生态的建设与发展，为Heco生态项目助力。此次合作将促进链上ChainUP WaaS联盟与Heco优质项目的对接和深度合作。
Heco生态联盟旨在联合行业内机构共同赋能Heco生态项目，扶持全世界的优质开发者，共同推进Heco生态发展。火币生态链Heco链上数据显示，截至1月25日在其主网上线35天，链上锁定主流资产高达11.5亿美金，Heco日交易量超过100万笔，非零地址数超过170万个，已部署DApp累计48个，已成为链上锁仓主流资产额最高、活跃用户人数最多、发展速度最快的交易所公链。
链上ChainUP WaaS联盟作为企业专享的数字资产托管及金融服务平台，提供主链资产托管、节点服务、主链定制开发、热门币种一键接入、共管钱包、借贷理财等多种功能服务，联盟企业转账 0手续费、实时转帐，同时企业通过WaaS联盟提供的借贷、理财等多种金融服务可有效提升资金使用效率与沉淀资金价值。目前已有超过500家企业加入链上ChainUP WaaS联盟。[2021/1/26 13:33:12]
此外，指令调整的贡献也很大。InstructGPT虽然在参数上比GPT-3少了100倍，它的输出效果比GPT-3以及用监督学习进行微调的模型都要好得多。
根据知乎用户“避暑山庄梁朝伟”的观点：“InstructionTuning和Prompt方法的核心一样，就是去发掘语言模型本身具备的知识。而他们的不同点就在于，Prompt是去激发语言模型的补全能力，比如给出上半句生成下半句、或者做完形填空，都还是像在做languagemodel任务，而InstructionTuning则是激发语言模型的理解能力，通过给出更明显的指令，让模型去理解并做出正确的反馈。”
参考下图，以前大模型的提升重心更多放在了大模型本身和PromptEngineering上，而ChatGPT的迭代重点是右侧的闭环。
action-drivenLLM训练流程图
最后，ChatGPT在过于保守不提供有效回答和提供虚假信息之间做出了较好的权衡。之前Meta用于科研的大模型Galactica上线仅3天就被迫下线，因为提供了过多虚假的信息。这跟Meta的宣传策略也有关，其本意是想帮助研究人员整理信息、辅助写作，但Meta将其模型宣传为“可以总结学术论文，解决数学问题，生成维基文章，编写科学代码，为分子和蛋白质做注解等”，过高期望带来了反效果，科研人员本来就是挑剔的。ChatGPT尽管不能完全避免虚假信息的问题，但可以看出在微调/Prompt方面做了足够细致的工作，一些自相矛盾的提问可以被甄别出来，让用户对其回答更有信心。
6.商业策略也是重要一环
这次ChatGPT是免费不限量向公众开放，用户可以尽情在平台上尝试各种奇异疯狂的想法，而此前GPT-3是根据使用量(token)来收费的。在使用过程中，用户可以提供反馈，这些反馈是对OpenAI最有价值的信息。OpenAI并不急于创收也不缺钱，坊间传言最新一轮估值已经达到数百亿美金，还有金主爸爸微软。
对于AI发展来说，工程的重要性实际上大于科学，创建一个迭代反馈的闭环至关重要。OpenAI很注重商业应用，GPT-3已经拥有大量客户。这些客户跟OpenAI的反馈互动也是推动进步的关键一环。相比之下，谷歌的闭门造车就显得不合时宜，或许是缺乏商业化的文化，或许是受限于投入产出比，谷歌对于大模型的应用一直很“克制”，即便起点很高，但如果一直像Waymo做自动驾驶一样小规模迭代，早晚会被更为开放，获得更多数据的企业超越。
7.后续提升点
RLHF是一种较新的方法，随着OpenAI不断摸索，结合ChatGPT搜集到的用户反馈，模型还有进一步提升的空间。尤其是在道德/alignment层面，需要屏蔽掉这几天大家试验出来的绕过系统限制产生负面信息的方法。
当然也别忘了，OpenAI还有WebGPT这样的工具，可以理解为高阶版网页爬虫，从互联网上摘取信息来回答问题，并提供相应出处。比如下面的问题Howdoneuralnetworkswork，WebGPT利用了GPT-3本身具备的语义理解能力和互联网公开信息，自己结合出了一份答案，不失为一种升级的搜索能力。
在MITTechnologyReview对OpenAI科学家的采访中，他们提到了后续有可能将ChatGPT和WebGPT的能力结合起来。有网友挖掘出了ChatGPT内设的提示词，其中包含browsing:disabled，把浏览网页能力关闭了，也就是说后续有可能加入这个能力。可以设想，ChatGPT+WebGPT可以产生更为有意思的结果，信息可以实时更新，对于事实真假的判断将更为准确。
与WebGPT的这种结合，对应到上面?action-drivenLLM训练流程图?的左半部分，即连接外部的信息源和工具库。事实上网页搜索只是一种可能，还结合利用各种工具，实现更丰富的功能。
在产品层面，是不是有更好的界面和实现方式也值得讨论。同屏对话框形式容易让人产生过高的预期，因为要保障对话的流畅性。在这一点上，GithubCopilot产品就做得很好，Copilot主打的是programmingpair，以伙伴的身份提出建议。从用户角度，这个建议好就接受，不好就不接受；即便提出了很多不被接受的建议，但在随机时间间隔产生的有效建议带来的爽感就会让用户上瘾。如果ChatGPT后续成为写作助手、编剧助手、工作助手等等，类似Copilot的产品形态会容易让人接受。
写在最后
很多人惊叹于ChatGPT的能力，但其实真正惊艳的还在后面。OpenAI最厉害的不是他关于大模型的理解，而是其工程化、迭代反馈的能力，以及alignment(AI跟人类目标的统一）方面的工作。很欣赏OpenAICEOSamAltman的一句话：“Trusttheexponential.Flatlookingbackwards,verticallookingforwards.”?我们就处在即将起飞的这个点上。
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