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如果你还没有听说过ChatGPT,那么你的生活距离科技就真的有点远了。自从OpenAI发布了ChatGPT之后,它在短短2个月内就拿下了月活跃用户1亿的成绩,破了TikTok用时9个月的记录,更是远远甩开了其他应用。
大家如此着迷,自然与ChatGPT的“神奇”表现有关。它不仅能陪你聊天,还能写出像模像样的文章,甚至能帮你谋划如何开店,以及编程、写诗和谱曲。
但是,ChatGPT并非像大家想象的那么“智能”。几乎所有领域的专业人士进行的深度测试都表明,这个AI非常擅长“一本正经地胡说八道”。ChatGPT可以编造出并不存在的知识,甚至为了证明自己的观点编造出很多篇并不存在的论文,从标题到作者再到页码全是假的。
那么,当你以为ChatGPT在帮你认真写文章、出主意的时候,你是否也被它忽悠了呢?还是让我们一起了解一下,OpenAI是如何创造出了ChatGPT的,以及它背后的简单运行原理吧。
“说人话”的艰难历程
关于AI有很多定义与标准,但是“能够与人类对话”似乎是一个绕不过去的门槛,是检验AI智能程度的重要标准,更是公众能够理解与接纳AI的必要条件。
为此,AI科学家与工程师们付出了艰辛的努力,并且早就取得了一定的成果。当你让智能手表帮你设定闹钟,或让智能音箱向你报告天气时,都是AI程序在聆听你的指令,并做出相应的回答。但是这些AI算法的水平实在不敢恭维。要不就是听不懂你的指令,要不就是被调皮的小朋友们玩坏。说到底,你不会认为它们有“智能”。
虽说水平有限,但是这些努力的确建立了一套用AI处理人类语言的技术框架。比如句子会被分割成词元(token),在英语中就是单词,在汉语中就是汉字。AI的神经网络通过大量的训练数据来学习这些词元组成句子的规律,并在一定程度上建立了词元与其内在含义之间的联系。
ChatGPT“说话”的节奏表明,它是一个词元一个词元逐步生成答案的(图片来源[1])
学会了词元的规律,就可以说话了。由AI来产生新内容,这件事被称为“生成”,也就是Generate。在ChatGPT中的G,指的就是这个意思。
神经网络模型在生成当前词元的时候,会根据前面已经生成的文本来计算词元库中所有的词元出现在当前位置的概率,然后根据概率随机选取一个词元输出在当前位置上。这样一个过程不断重复推进,就能逐一生成出句子中全部的词元。
神经网络模型生成一句话的过程示意图。
问题在于,这些概率又是从何而来呢?
一个简单直接的想法是把词元在语言中出现的频率作为概率。以英语为例:我们可以通过搜集大量的语言资料来统计每个英语单词出现的频率,利用它来指导词元的生成。下面给出了一个可能的生成结果(来源[2]),根本就是不知所云。
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单一词元不行,那么词组呢?直觉告诉我们,如果给定了上一词元,下一词元的备选范围就会被大大缩小。比如,给定了merry这个词元,Christmas紧随其后的概率要远远高于其它词元。以下是基于两个词元出现频率生成的例子(来源[2]),似乎好一些,但仍然不是“人话”。
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既然两个词元也不够好,那再长一些呢?毕竟AI领域有一个“信仰”:大力出奇迹!
想法虽好,但存在两个问题。一是很难确定每组词元的个数,因为人类语言的长度千变万化。二是即便能够确定个数,也很难统计每组词元出现的频率,因为数量实在是太多了。例如,英语中有大约40,000个常用的单词,如果两两一组统计,大约会有16亿个组合,如果三个一组统计,则数量就会猛增至60万亿。
既然无法准确计算每组词元出现的概率,我们就希望找到一种方法能很好地对它们进行估计。一种常用的数学方法就是曲线拟合。具体来说,我们要定义一个函数,再对它的参数进行优化,使其能够最大程度接近所有语言样本。
在深度学习中常常提到的神经网络,其实就是上述这个函数。所谓的“学习”过程,其实就是对神经网络参数的优化过程,是让函数向训练样本不断贴近的过程。
如今大放异彩的ChatGPT是一个基于Transformer(相信ChatGPT不太可能把它翻译成“变形金刚”,但这个AI专业术语也的确没有什么特别好的翻译)的解码器(decoder),GPT里的T指的就是它。这个神经网络模型是一个所谓的超大模型,其基础是一个含有1750亿个参数的复杂非线性函数,并利用它对不同长度的词元组在自然语言中出现的规律进行估计。
并不新鲜的“新鲜事”
很多人以为ChatGPT有着革命性的技术创新。然而太阳底下并没有新鲜事。所有科学技术的进步都是站在前人的肩膀上完成的。ChatGPT也不能例外。
ChatGPT的利器有三:预训练、微调,以及强化学习。这些对于通晓AI的人来说都不是什么新概念。此外还有一个近年发现的额外帮手:代码训练。
预训练是与“迁移学习”这个概念伴随而生的。简单来说,就是在某一类任务数据上训练出来的AI模型,用来处理另一类任务数据。这事儿的效果肯定不会一上来就很好,但是省去了重新训练一个大模型的麻烦。
从人类的角度来看,这件事情也是有道理的。你如果篮球打得很好(已经在篮球任务上进行充分的训练),虽然你从没打过排球,但你在排球场上的表现(新的任务)一定会比普通人要好,因为弹跳、反应、运动协调性、身体控制能力等等这些事情是两种运动相通的。
当然了,如果你篮球打得好,桥牌却不一定打得好,虽然都叫“体育运动”,但所需要的技能相去甚远。也就是说,预训练的模型与你最终要解决的任务之间一定要有强烈的关联性和类似性。
ChatGPT中的P是Pretrained,也就是预训练的意思。ChatGPT的超大模型首先对于语言进行了预训练。与之前的一些算法不同的是,它更注重语境(context)这个问题,或者通俗地说就是“上下文”之间的关联性。ChatGPT很可能使用了8192个词元长度(确切数字未正式公布)的窗口来关注上下文,这让ChatGPT具备了成段写作的强悍能力,但也给模型的训练带来了巨大的困难,并极其消耗算力。
为此,研究人员需要使用足够多的训练样本,并且尽可能涵盖不同的语境(如新闻报道、论坛帖子、学术论文等)[3]。ChatGPT的训练语料含有约3000亿个词元,其中60%来自于2016-2019年的Common Crawl数据集[4],22%来自于Reddit链接,16%来自于各种书籍,3%来自于维基百科。
在10,000个GPU上完成长达数十天的训练后,人们发现ChatGPT的能力远不止会说话这么简单,它甚至还学会了举一反三,即所谓的in-context learning(ICL)。也就是说,不用提前告知,只需给出一些例子,它就能猜出你想要它做什么。
ChatGPT:中国家装行业未来3年前景如何?
中国家装行业发展状况报告,未来家装行业的发展,2020年中国家装市场分析报告,家装行业未来趋势中国家装行业未来3年前景如何?
中国的家装行业在未来三年内有望继续保持增长势头,以下是几个原因:
内需市场持续增长:随着中国中产阶级的不断扩大,人们对于生活质量的追求也在不断提高,这对家装行业的需求有着持续的拉动作用。
数字化转型:随着互联网技术的发展,越来越多的家装企业开始通过数字化手段改善消费者体验,比如VR技术、智能家居等,这些技术的应用将进一步提高消费者对家装产品和服务的需求和满意度。
老龄化趋势:随着中国人口老龄化加剧,许多老年人需要家庭改造和装修,以便更好地适应他们的生活需求,这将为家装行业带来新的市场机遇。
绿色低碳需求:随着全球环保意识的提高,越来越多的消费者关注家装产品的环保性能,因此绿色低碳的家装产品将成为未来的重要趋势,这将进一步推动家装行业的发展。
总之,中国家装行业未来三年的前景是积极的,但是市场竞争也将更加激烈,家装企业需要不断创新,提高产品质量和服务水平,以保持市场竞争优势。
近期想加入装修行业,家装工装,不知道这个行业怎么样,是不是完全饱和,看起来线上线下店铺都挺多的,或者有没有新的开发途径,这个行业还值不值得再去闯一闯,想干的话投资要多大,这个行业利润有多大,好不好运作?请深度回答
装修行业是一个非常庞大的市场,涉及到家庭装修、商业装修、工装等多个领域。总的来说,这个行业还是有很大的发展空间,但同时也存在着激烈的竞争。
目前,随着中国中产阶级的崛起和消费升级的趋势,越来越多的人开始注重家庭和工作场所的装修和改造,这为装修行业带来了巨大的市场机遇。同时,随着互联网和智能化技术的快速发展,很多企业也开始通过数字化手段来提升用户体验和服务质量,这也带来了新的发展机遇。
然而,装修行业也存在一些挑战。首先,市场竞争激烈,不仅有大型连锁品牌,还有大量小型企业和个体工匠,使得市场的竞争非常激烈。其次,装修行业的管理和服务质量还存在着不稳定性,存在着一些质量问题和投诉。
如果你想进入装修行业,需要考虑以下几个因素:
投资成本:投资成本根据不同的经营模式和规模会有所不同,一般来说,开设实体店铺的投资成本较高,需要租赁店面、购买装修材料、招聘员工等,投资金额可能在几十万元以上。而线上经营模式相对投资成本较低,只需要购置网站、支付平台等基本设备,投资金额可以在数万元左右。
利润空间:装修行业的利润空间较大,但同时也会受到市场行情、材料价格等因素的影响。通常情况下,家庭装修的利润率可能在15%-20%左右,而商业装修和工装的利润率可能更高一些。
运营难度:装修行业需要具备一定的专业知识和技能,同时也需要具备一定的管理能力和服务意识,这对于初入行业的创业者来说可能会有一定的难度。
市场前景:总体来说,装修行业还是有很大的发展空间,但需要考虑市场竞争和行业趋势的变化。
最后,如果你想进入装修行业,建议可以通过行业调研、市场分析等方式来了解更多的信息,同时也可以选择合适的经营模式和创新发展方向来
最近关于房地产的新闻可谓刷爆了网络,让大家着实大跌眼镜。什么烂尾楼,什么断供潮,什么业主集体断供,什么恒大欠债2万亿。之前房地产多么热火朝天。买房要摇号,要茶水费,感觉稍微晚了就被他人抢走了。转眼香饽饽成了烫手山芋,之前多疯狂,现在就有多落寞!从2019年,突如其来的疫情,让原本竞争白热化的装修行业落入到冰点,房地产下滑让整个装修行业包括泛家居行业一度陷入低迷。自2021年年初华夏幸福出现暴雷事件之后,恒大、新力、花样年、富力、奥园、阳光城、佳兆业等知名房企相继出现债务危机,加上早先暴雷的泰禾,地产成为高危行业,地产圈内人也由原先稳定和体面的工作瞬间变成朝不保夕,随时可能被优化裁员的对象。其中就连万科、碧桂园等知名房企也已经不能再让投资人彻底放心。这些波动给地产衍生的产业同样带来较大波动,其中家装行业影响最为明显:2021年上半年装修公司注册量为1万家。没有对比就没有伤害。2020年装修公司的注册量为2.3万家,2019年的数值为5.3万家。新进入行业的公司越来越少,装修行业已经越来越不被看好。现在装修行业的现状也是每况愈下。房地产调控趋严家装行业作为房地产企业的下游企业,行业的发展很大程度上是受制于地产行业的发展的。未来3年家装行业何去何从?
未来三年家装行业面临着很多不确定性,因为它与房地产市场息息相关,而目前房地产市场处于调控期,未来几年调控可能会继续加强。这可能会导致房地产市场的增长放缓,从而影响到家装行业。此外,由于房地产市场的变化,家装市场的竞争也会更加激烈,一些较弱的家装公司可能会被市场淘汰。
另一方面,随着人们对居住环境的要求越来越高,家装行业也面临着机遇。尤其是随着智能家居、绿色环保等新技术和新概念的应用,家装行业将会有更多的发展机会。此外,随着新冠疫情的影响,人们更加注重家庭的健康与安全,这也为家装行业带来了新的市场需求。
总体而言,未来三年家装行业将面临巨大的挑战和机遇,需要把握市场变化,不断创新和提升服务质量,以适应市场的需求和变化。如果一家装修公司能够在品牌、产品、服务等方面有所突破,有望在这个行业中立足。同时,创业者需要做好风险管理,尤其是财务管理,以避免被房地产市场的变化所淘汰。
1,房地产的不景气,进而会给家装带来负效能吗?房子已经出现过剩,有九成半的家庭已经有自己的住房,因为新房难卖,因此在市场总量上来看,家装也开始萎缩,这已经是铁律?2,工厂开工不足,人手里没钱,家装也就成为可有可无可早可晚的事情?3,前几年炒房客为了早点变现,把闲置房推向市场,客观上助推了家装行业的繁荣。而现在新房销售就成问题,二手房交易也就更加惨淡,谁这个时候没事找事再来搞家装最后一个就是房价一路下滑,什么时候能够探底还很难说,在这个时候的家装行业能够有什么起色,人们的期望值很低,也就很难领起家装行业再度辉煌?
是的,房地产不景气会对家装行业带来负效应。家装行业作为房地产行业的下游产业,受到房地产市场的影响很大。当房地产市场不景气时,购房者减少,新房销售下降,市场总量减少,导致家装行业的市场需求也会减少。此外,由于房地产市场不景气,部分房企和装修企业的资金链面临压力,这也会对家装行业造成一定的影响。
工厂开工不足和人手里没钱也会对家装行业带来负面影响。由于资金链压力和市场需求减少,部分装修企业会减少生产规模或停产,导致工厂开工不足,这会使家装行业的供应量减少。同时,由于市场总量减少,客户购买力下降,部分装修企业销售额也会减少,这会使员工的薪资待遇降低,人手缺乏或离职率增高。
相对于房地产行业,家装行业对于闲置房的推动作用相对较小。家装行业主要由客户的需求和家居市场的发展趋势所驱动,当房地产市场不景气时,即使有一定数量的闲置房源,客户购买力下降,市场总量减少,也会对家装行业的市场需求造成一定的影响。此外,房价的下滑也会使部分购房者不愿意进行大规模的家装,从而影响家装行业的市场需求。在这个背景下,家装行业需要加强创新,提升服务和品质,以应对市场需求下降所带来的影响。
最近很多地方的公交集团发不起工资,很多城市推出大量的购房优惠政策,以后房子会不会降价?按目前的趋势,国家会对房产行业推出更多激励措施吗?
房价是否会下降,以及国家是否会推出更多激励措施来支持房产行业,这两个问题的答案取决于多种因素,包括市场供求关系、政策调控、经济发展等。
首先,对于房价是否会下降,房价的涨跌与供求关系密切相关。如果房屋供应量大于需求量,那么房价可能会下降。反之,如果需求量大于供应量,房价可能会上涨。此外,政府调控政策也是影响房价的重要因素,比如限购、限贷、限售等措施都可能对房价产生较大影响。
至于国家是否会对房产行业推出更多激励措施,也需要考虑政府的宏观经济政策和房地产政策的调整。随着近年来房地产市场过热的问题逐渐被关注,中国政府已经采取了多项严格的调控措施,包括限购、限贷、限售等,以遏制房价过快上涨,稳定市场。未来政府的房地产政策方向仍然需要关注。
总之,房价是否会下降以及政府是否会推出更多激励措施,都需要考虑到市场和政策的影响因素,因此需要密切关注市场和政策变化,做出更为准确的预测和判断。
目前看房价下降到底是有利还是有弊?
房价下降既有利也有弊。下降的好处在于:
降低了房屋价格,使得购房者能够更轻松地买到自己满意的住房,特别是对于那些想要拥有住房但一直无法承担高昂房价的人来说。
降低了房价也降低了购房者的负担,让更多的人能够购房,提高市场活力。
降低了房价还能够促进房地产市场的调整,降低了市场泡沫,避免了经济风险。
然而,房价下降也有其不利之处:
如果下降过快或过大,可能会导致房地产行业的经济压力增加,从而影响房地产企业的盈利和生存能力。
房价下降可能会引发贷款违约和抵押贷款等问题,给金融体系带来风险。
如果房地产行业下行导致就业减少,也会影响消费者信心和整体经济形势。
总之,房价下降的影响因素很多,其结果既有好处也有不利之处。它需要政府和市场力量共同合作来确保经济平稳健康的发展。