智能聊天本地化 本地化的定义

chargpt是什么

Chargpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。

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通俗一点说就是一个聊天机器人。它是GPT-3模型的变体,ChatGPT经过了训练,可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应,具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题,而且通常会得到有用的虚弊答案。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。

以ChatGPT为例,该模型在大量文本对话数据集上进行训练,并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。

Chatgpt的特别功能:ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。ChatGPT可以进行微调,以回答特定类型的问题,例如与特定领域或主题相关的问题。ChatGPT可以用于创建灶咐与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身。ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应。

Chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型,OpenAI是一个研发机构,于2015年由硅谷投资者山姆·阿尔特曼和亿万富翁埃隆·马斯克作为非营隐誉纯利机构成立,并吸引了包括风险资本家皮特·蒂尔在内的其他几个人的投资。2019年该集团创建了一个相关的营利性实体,以接纳外部投资。

chatbots有哪些潜力?

ChatGPT其实并没有创新性可言,其出圈的关键在于选对了落脚点。也有人认为,市场对于ChatGPT过于乐观了。

为此,本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题,旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT,而本文,要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。

ChatGPT本质上是一个对话模型,主要以文字方式互动,不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外,还可以处理相对复杂的语言,可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来,被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作,更有甚者还用来写论文。可以看出,ChatGPT对各行各业都有所影响,那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢?

ChatGPT让AI行业生机勃勃,在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业:毫末智行CEO顾维灏认为,ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型,让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别,并稳定地输出最优解。

如果将ChatGPT作为车机系统,可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案,识别率可以达到90%以上,但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话,就得运用到NLP(自然语言处理)技术,而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统,一方面可以让车机更容易理解“长难句”,让驾驶更具趣味性

金融行业:招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市,ChatGPT首次诠释“人生逆旅,亲情无价”》的推文睁斗型,被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软,曾在发布会上演示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF,利用ChatGPT实时总结核心点,并于Lululemon三季度财报做对比,各项指标对比结果飞速呈现。可以预见,ChatGPT如果用于金融领域,可以极大提高效率,减少出错。

翻译行业:随着全球化的加深,企业和个人越来越需要在全球销搭范围内进行业务,这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”,一来可以减少翻译人员的工作量,提高翻译效率;二来可以学习翻译历史数据,在此基础上生成翻译,改善翻译质量;三来由于ChatGPT可以自动完成翻译,可以降低翻译公司的人力成本。

ChatGPT的未来

ChatGPT的优势在于,可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实悉猜,甚至还有“自己的想法”,但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的,需要大量的语料来拟合真实世界,因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。

ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化,必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公,由于需求量大,或许可能成为技术应用首先发展的领域。

地平线余凯:到2025年时高速NOA仍会是量产主力

易车讯 日前,地平线创始人及CEO余凯博士表示,目前L2++城区NOA还存在技术挑战,基本几十公里就需要接管一次,在研发上至少三年才会有较好的进展,因此到2025年时高速NOA仍会是量产主力。

聚焦核心需求 

自动驾驶应回归真正用户价值

眼下,ChatGPT正取得智能计算有史以来最大的进展;而同样与智能计算相关的自动驾驶,却没有进展如此神速。余凯指出:“两者面临的挑战截然不同,自动驾驶中的用户安全要求严苛,容错率要达到几乎为零。同时车端的能源供给与散热等现实困难,使得自动驾驶无法采用类似ChatGPT云端计算中那样庞大的模型与计算量。”

余凯认为:“实际上,现阶段的自动驾驶场景,绝大部分用户核心功能需求,是提供轻松的驾驶体验,缓解用户开车的紧张与疲劳。当前短期内并不需要也不能实现真正的无人驾驶,行业正在回归商业本质,陆续落地的以高速NOA为代表的L2+级高级辅助驾驶,正在为用户创造价值。”

行业无须焦虑

为用户优先完善高速NOA

去年,“高速NOA”已进入量产元年,今年部分业内领先车企将会陆续推出城区NOA。余凯指出:“目前L2++城区NOA还存在技术挑战,基本几十公里就需要接管一次,在研发上至少三年才会有较好的进展,因此到2025年时高速NOA仍会是量产主力。”

余凯表示:“面对这种发展现状,相关从业者无需过度焦虑,当下真正的产品目标,是把高速NOA、环线的NOA这种封闭道路的自动驾驶体验,在合理的性价比下做到如丝般的顺滑,同时积极投入资金、时间,把城区的NOA真正做到可用,实实在在地为用户创造价值。”

不盲目堆算力 

软硬结合提升L2+体验上限

当前,智驾系统已成为新能源的重要购车依据,成衡量汽车产品竞争力的重要评价指标,其中车载智能芯片在智驾系统中发挥了重要的数字底座支撑作用。余凯对此指出:“芯片算力与用户体验不完全成正比,单纯在芯片上堆算力并不能打造更好的智驾系统。当前智驾系统的算力从几十TOPS到1000TOPS ,但其实最终的用户体验并没有那么大区别。所以现在真正要做的,是通过不断算法优化和更多数据,去提升L2+用户体验,逼近系统工程的上限,为消费者创造价值。”

依托前瞻的算法研究 

打造高阶智驾专用BPU

着眼于为用户带来极致的智驾体验,为市场提供算力与效能、安全并举的创新数字底座,地平线将前瞻性的算法研究,植入芯片架构的设计与研发中,打造出专为高等级自动驾驶而生的计算架构——BPU(Brain Processing Unit),并以此为中心,打造出“芯片+工具链”的开放平台,形成了地平线的底层竞争力。基于最新第三代BPU贝叶斯架构设计的地平线征程5芯片,可以高效地支持Transformer的计算,在Swin Transformer、DETR等算法上,计算效率都优于竞品。

关于下一代BPU,余凯分享到:“最近的ChatGPT给业内很大启发,它通过更大的数据、更大的模型,利用文本历史,去预测下一个词的概率慧帆。同样的事情,也可以发生在自动驾驶上,通过结合当前的交通环境、导航地图、驾驶员整个历史驾驶行为,来预测下一个驾驶动作。从大量的、无监督的、不需要标注的行为里面去机器学习,构建一个自回归的驾驶大语言模型。在下一代BPU上,地平线将构建面向大参数的Transformer的统一的计算架构,而且特别在架构上面优化它的计算效率,降低功耗。”

领跑L2+域控 

征程芯片出货量达280万片

伴随着行业高阶智驾功能的普及落地,地平线在2022年持续在商业进展取得多方面的突破。据高工智能最新榜单数据显示,2022年中国市场乘用车标配L2+NOA功能智驾域控制器芯片方案,地平线以49.05%的市场占比成为行业第一。

余凯介绍到:“目前,地平线已定点量产50多款车型,前装定点120多款车型,车规级智能计算芯片出货量盯碧伏凯携近300万片,征程5芯片成为业界唯二量产的超过100T算力的大算力芯片。一系列的标杆车企、标杆车型合作陆续实现,10月官宣了与大众集团的重量级战略级合作,11月开始交付搭载征程5的理想L8。”

多维开放 

搭建软件生态赋能产业协作

与此同时,地平线还积极致力于软件生态的搭载,为赋能智能驾驶创造用户价值打造开放合作的产业链协作。目前,包括轻舟智航、小马智行、零束科技、禾多科技在内的等多家软硬件生态伙伴,已正相继推出基于征程5的高阶智能驾驶量产解决方案,持续印证地平线高阶智驾产品的技术领先性。截至2022年底,地平线已连接软硬件Tier1、ODM、IDH、芯片、图商、传感器等上下游产业伙伴100余家,围绕征程芯片形成了国内最繁荣的软硬件生态阵容。

余凯还分享了地平线合作模式创新的最新动态:“地平线去年提出了‘ARM 加Android’的开放商业模式,目前已锁定了一家主机厂合作,正在推进中的也有一家。”

提及自动驾驶的未来,余凯还是从用户价值出发,做出了自己理性、冷静的思考:“自动驾驶的十年终局,仍将是L2+++ 。而人与车的关系,将演变为类似人骑马的关系。面对机器与人的关系,我们一定推动分布式的、本地化的,保护用户隐私的智能计算,处理好数据的安全、科技的安全、社会的安全。”

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标题名称:智能聊天本地化 本地化的定义
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