AIGC是什么呀？AIGC全稱為AI Generated Content，即人工智慧生成內(nèi)容，所以AI繪圖，AI作曲，AI回答問題都算AIGC。

該系列主要在介紹最近最近幾個超紅的AIGC應用，ChatGPT、StableDiffusion、Mid-Journey、MusicLM的不足之處以及自我的觀看法。

之后也會詳細介紹內(nèi)部演算法以及如何應用這些工具來提高工作上的效率。

ChatGPT

ChatGPT莫過于現(xiàn)在最紅的一個AIGC應用了，是由OpenAI這家公司所訓練的LLM模型（大型語言模型），ChatGPT的出現(xiàn)直接把AIGC熱潮拉到了頂點，上線2個月就吸了1億的用戶， 看下面的圖就知道ChatGPT有多大害處了，Instagram跟TikTok都需要9個月以上才能達到1億的用戶，他2個月就達到了，甚至現(xiàn)在還在繼續(xù)繼續(xù)增長中。

GPT-3 到 ChatGPT

其實ChatGPT來自以前OpenAI就已經(jīng)發(fā)布了GPT-3的大型語言模型了，ChatGPT算的是GPT-3.5，是微調(diào)GPT-3的模型而生成的，在GPT3的時候就已經(jīng)有了很多新聞稿，那時候?qū)I界來說已經(jīng)很震驚了，這次OpenAI直接把ChatGPT建立出APP免費讓大眾使用，因為這樣ChatGPT就直接炸鍋了，雖然說Chat GPT是GPT3微調(diào)的，但是因為ChatGPT的訓練資料比GPT3還有很多出很多，因此性能差異其實很大的（我自己有特別比過ChatGPT跟GPT3 davinci模型，2個的性能真的差異很大的），GPT-4也快問了，聽說是MultiModal模型，除掉了文字以外甚至可以處理影片，實際上很期待啊

LLM (大型語言模型) & RLHF (Reinforcement learning from human feedback)

ChatGPT主要訓練方式就是使用RL(強化學習)做學習，這邊我做的不是很詳細的解釋，我之后會在寫一篇做更詳細的說明，我之前也有寫過RL的基礎演算法教學，有興趣的可以先看一下，這邊就簡單一下RLHF的作法。 1. 預訓練一個語言模型(LM) 2. 訓練獎勵機制的模型，這部分需要人進行幫助標記 3。使用PPO政策的強化學習的方式來進行LM的訓練調(diào)參

ChatGPT的優(yōu)勢 —全知全能

優(yōu)點其實際好象不用特別多說什么，就是全知全能。 你可以把他想像成一個全知全能的聊天機器人，不是說你要叫他幫老婆寫文案，幫你想策畫，甚至寫程式都沒有問題（這邊我來猜猜下面為啥他寫程序也可以這么厲害的原因，除了stack overflow以外，2020微軟件收了github，我猜他也應該有用收的github當作培訓資源料做訓練)，基礎上ChatGPT都可以回答你，可以省去很多尋找結果的時間，可以快速的建立文件草稿、程序模板。 像我們有一個醫(yī)生客戶希望可以提供一個簡單的標記軟件，我直接使用ChatGPT幫我用Python制作一個QT5的標記工具，從頭到尾使用ChatGPT，有錯誤報錯也問他，增加功能也問他，整個制作流程到可以標記花了半天的時間，縮短了很多的發(fā)布時間間，不過這之前提應該是你也要懂程序式語言知道那些地方要怎么做修改并知道要怎么問ChatGPT，而這應該僅限于框架不大的程序。

ChatGPT的不足——頭是道的唱衰王

ChatGPT其實際上有時會很糟糕，而他們會很糟糕的頭是道，讓你感覺得好像真的有其事一樣，對于有的一些消息其實是不對等也不正確的，所以并不能盲目的完全信任ChatGPT給出來的包裹，建議還是需要花一些時間去表達他所回答的內(nèi)容，而ChatGPT的培訓資料才到2021年，如果你問最新的事情基礎上他沒有辦法回答你的，以下為比較常見的問題。

1. 領域?qū)I(yè)知識: 數(shù)學，科學，醫(yī)學等各領域的專業(yè)知識會比容易答錯

2. 個人觀點及主要觀點問題

3. 最新的新聞以及政治敏感問題

結論跟進法

當ChatGPT出來的時候產(chǎn)生了很大的轟動，身邊有很多做NLP的AI公司都開始擔心會影響自己公司本來做的事情，最終如此大型語言模型(LLM)的訓練跟本不是一般公司可以做得到的，而ChatGPT的表現(xiàn)真實的讓人驚艷，不是說是資源收集或者是訓練成本都是非?？植赖模珻hatGPT當初訓練的時候就開花了1 200萬美元，現(xiàn)在一次的推理成本也不小，以目前這種用戶數(shù)每個月光燒云端的錢就非?？膳铝?，雖然現(xiàn)在有ColossalAI可以利用一些方式進行LLM的培訓，但是光資源收集也是很恐怖很花人力成本的事情。

不想去害怕他，而是去利用他

這是我對ChatGPT的想法，目標ChatGPT要取消代理工程師我認為還有點困難，工程師有他的優(yōu)勢，知道怎么去區(qū)分CODE的對錯以及更明白去設計程序架構還有詢問關鍵的問題，反而要學習如何善用ChatGPT讓自己的工作效率提升，甚至可以讓自己變得更全面一點，就像我很熟悉Python但不熟悉JS跟Html的人就可以利了使用ChatGPT幫我快速制作WEB然后串接AI的API ，快速做出DEMO網(wǎng)頁做POC，現(xiàn)在或者許人們都可以使用AI，都可以讓自己成為初級工程師，那我們工程師是不是應該使用ChatGPT試試讓自己自己成為高級工程師還是讓自己更全面呢？

文章源自于作者GGWithRabitLIFE

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