ChatGPT的崛起_BNB

近期，OpenAI發布了ChatGPT，是一個可以對話的方式進行交互的模型，因為它的智能化，得到了很多用戶的歡迎。ChatGPT也是OpenAI之前發布的InstructGPT的親戚，ChatGPT模型的訓練是使用RLHF也許ChatGPT的到來，也是OpenAI的GPT-4正式推出之前的序章。

一、什么是GPT?

GenerativePre-trainedTransformer(GPT)，是一種基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型。它用于問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話AI。

2018年，NLP的預訓練模型元年，GPT-1誕生，此時的GPT-1僅是一個語言理解工具而非對話式AI。2019年GPT-2采用更多的網絡參數與更大的數據集進行訓練，此時的GPT-2展現出普世且較強的能力，并在多個特定的語言建模任務上實現了彼時的最佳性能。隨后，GPT-3出現，作為一個無監督模型，幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務，例如面向問題的搜索、閱讀理解、語義推斷、機器翻譯、文章生成和自動問答等等。GPT-3的出現使人們看到了通用人工智能的希望。

Wework創始人新項目Flowcarbon與電動車充電網絡C+Charge達成合作:9月8日消息，Wework創始人區塊鏈項目Flowcarbon宣布與基于實用Token的電動車充電網絡C+Charge達成戰略合作伙伴關系，通過其GNT實用Token提供鏈上碳信用，給予電動汽車車主更多激勵渠道和方式。[2022/9/8 13:16:01]

ChatGPT的到來，也被視為文本生成器GPT-3的下一個迭代，為GPT-4到來拉開序幕。

ChatGPT是一種大型語言模型，通過大量在線信息進行訓練并創建其響應。注冊ChatGPT后，用戶可以要求人工智能系統回答一系列問題，這些問題包括開放性問題：例“生命的意義是什么？”加密貨幣值得投資“？”“什么是HackerMovement”等。

BSC（幣安智能鏈）宣布更名為BNB Chain:據幣安官方博客消息，BSC（幣安智能鏈）將更名為BNB Chain。此次更名旨在突出其與BNB的聯系以及BNB生態系統的去中心化演變，并展示BNB如何在其應用場景方面超越幣安生態。不變的是，BNB Chain仍然是一個社區驅動、開源且去中心化的生態系統。BNB Chain旨在通過發展MetaFi概念成為虛擬世界經濟體系的基礎設施提供商。BNBChain旨在通過發展MetaFi概念成為虛擬世界經濟體系的基礎設施提供商。BNB Chain包括BNB信標鏈（原幣安鏈）和BNB智能鏈（原幣安智能鏈），BNB代表“Buildand Build”，是BNB鏈上的gas與鏈上治理代幣。

BNBChain生態系統協調員SamyKarim表示，“BNB Chain將支持包括GameFi、SocialFi和元宇宙等在內的大規模應用。從單鏈到多鏈，BNB Chain改進了擴展解決方案，并將原BSC的驗證節點從21個擴展到41個。”[2022/2/15 9:53:50]

二、ChatGPT如何工作？

DBS Digital Exchange交易總額突破8.18億美元 創歷史新高:金色財經報道，根據星展銀行旗下DBS Digital Exchange披露的最新數據顯示，該平臺2021財年交易總額突破11億新加坡元（約合8.18億美元），創下歷史新高。DDEx 目前是一個僅限會員的交易平臺，僅為企業和機構投資者、合格投資者和使用星展銀行提供銀行服務的家族辦公室提供加密貨幣服務。自2021年8月推出以來，DDEx交易勢頭開始回升，四季度交易額接近8億新加坡元（約合5.94億美元），是三季度的五倍。據此前相關報道，星展銀行首席執行官 Piyush Gupta 在財報電話會議上表示，該銀行計劃在 2022 年底之前推出零售數字資產交易。[2022/2/15 9:52:55]

談到ChatGPT的算法模型，其前身InstructGPT仍值得關注。

OKEx CEO：OKExChain有100%開源等八大關鍵特征:OKEx CEO Jay Hao剛剛發推表示，OKExChain有8個關鍵特征。具體而言為：

1.100%開源和開放節點的公鏈；每個人都有權成為驗證器/代理節點，完全去中心化。

2.以交易為中心。

3.核心是基于社區的鏈上治理。

4.容易訪問。允許用戶輕松建立自己的流動性池和數字資產交易對訂單。

5.OKExDEX允許用戶無縫發行數字資產，創建交易對，并在AMM和訂單簿上自由交易。

6.具有EVM兼容性，未來將支持所有現有的以太坊智能合約。

7.預言機集成將作為加密衍生品交易的流動性池和訂單簿業務喂價引入。

8.支持跨鏈機制。每種主流數字資產都將被支持并遷移到OKExChain上。[2020/9/14]

2022年初，OpenAI發布了InstructGPT。開發人員通過結合監督學習+人類反饋強化學習，提高GPT-3的輸出質量。在這種學習中，人類對模型的潛在輸出進行排序，強化學習算法則對產生類似于高級輸出材料的模型進行獎勵。

訓練數據集以創建提示開始，其中一些提示是基于GPT-3用戶的輸入，比如“解釋什么是HackerMovement”或“給一個小學生解釋Hacker”。

開發人員將提示分為三個部分，并以不同的方式為每個部分創建響應：

1.人類作家會對第一組提示做出響應。開發人員微調了一個經過訓練的GPT-3，將它變成InstructGPT以生成每個提示的現有響應。

2.下一步是訓練一個模型，使其對更好的響應做出更高的獎勵。對于第二組提示，經過優化的模型會生成多個響應。人工評分者會對每個回復進行排名。在給出一個提示和兩個響應后，一個獎勵模型學會了為評分高的響應計算更高的獎勵，為評分低的回答計算更低的獎勵。

3.開發人員使用第三組提示和強化學習方法近端策略優化進一步微調了語言模型。給出提示后，語言模型會生成響應，而獎勵模型會給予相應獎勵。PPO使用獎勵來更新語言模型。

與其他AI聊天機器人不同，本著構建更加負責任的強人工智能原則，ChatGPT可以回答后續問題、承認錯誤、挑戰不正確的問題并拒絕不適當的請求。

三、ChatGPT等AIGC工具對內容生態的挑戰

不可置疑的是AIGC對很多領域產生了積極的影響。如，文本創作、音樂創作、游戲文本生成等。隨著AIGC工具的成熟，其甚至可自主編程、拼接生成新的協議。

但，此類工具向內容生態提出一個全新的問題即：如何應對AIGC的真實性。以ChatGPT為例：

1.在訓練的強化學習階段，對于問題，并沒有真相和問題標準答案的具體來源。

2.訓練模型更加謹慎，可能會拒絕回答。

3.監督訓練可能會誤導/偏向模型傾向于知道理想的答案，而不是模型生成一組隨機的響應并且只有人類評論者選擇好的/排名靠前的響應。

人工智能生成的答案有數千個，而這些答案通常需要具有專業知識的人詳細閱讀，才能確定答案實際上是錯誤的，這些錯誤信息很容易破壞以志愿者為基礎的高質量問答社區。

紙質新聞時代，每個事實都必須包含權威的一手或二手資料來源，但現在已經很少有出版物有事實核查員，這就把責任推給了記者和編輯。信息爆炸時代，以人為媒介傳播的虛假信息尚且讓審核機制“頭疼”，很難想象當人工智能開始傳播虛假信息，所帶來的挑戰。尤其是在這個輿論時常反轉的時代，只要一個消息聽起來合理，許多人就會認為這是正確的。

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