OpenAI上演「逼宫大戏」，大模型这么火？

上周五（11月17日），以OpenAI首席科学家Ilya Sutzkever为首的董事会成员突然宣布解雇奥特曼，并剥夺了他的董事职位。

（图片来源于网络）

当地时间20日，在微软宣布OpenAI前首席执行官Sam Altman将入职该公司后，OpenAI约770名员工中，超700名员工在联名信中指责董事会在此事上处理不当，质疑董事会的能力，要求董事会成员辞职，并恢复Sam的职务，否则这些员工将集体辞职。

联名信还指出，微软公司已保证，只要员工们愿意，他们都将在微软获得职位。

（图片来源于网络）

不管这场「逼宫戏」最终将以什么方式收场，也不管未来微软和OpenAI随着Sam的入职微软，会牵扯出多少新的纠纷，ChatGPT的成功都是无法被淹没的。

从去年年底GPT服务推出后短短两个月内就获得了约 1 亿月度用户，创下了用户群增长最快记录；到GPT4模型推出后能力的大幅度提升；到今年11月召开的首届开发者大会上，Sam宣布预估每周有一亿人使用ChatGPT，同时已拥有200多万开发者，其中包括92%以上的财富500强企业；再到OpenAI 推出了GPT-4 Turbo，一个“更强大”且“更便宜”的版本，并宣布要构建自己的”GPT Store”。迭代之快，能力之强，野心之大。

ChatGPT 强在哪？

1、技术进步：

GPT模型是人工智能领域的技术进步之一，GPT3.0出现，看到了从预训练模型，可以走出实验室，应用于实际生产的通用人工智能（AGI）的曙光。

GPT模型所需的训练数据是在海量文本语料库上进行的预先训练，这使得它可以处理并理解自然语言中的一般模式，而不是只针对某个特定领域。生成能力: GPT模型是基于循环神经网络的，使用了Transformer编码器-解码器架构。 它的高级生成能力使其对于各种文本生成任务非常有用，如对话生成、摘要生成、故事生成等。

2、可扩展性和通用性：

GPT模型的最大优势之一是它的可扩展性和通用性，它可以应用于各种不同类型的自然语言处理任务，包括语言生成、文本分类、机器翻译等等。

3、应用范围广：文本、代码、图片、语音、视频...

（图片来源于网络）

ChatGPT弱在哪？

1、合规性问题：

当前，整个监管制度还尚未完善，针对GPT的使用场景和范围也存在着颇多的争议，国内企业如希望商用GPT还是会面临很多合规性的问题。在4月11日由国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》中，也明确的提出了服务提供者所需承担的责任及义务。但是中国公民或企业使用ChatGPT时，都存在着数据跨境流动的安全风险。

2、训练成本高：

GPT-3所用到的参数和变量高达1750亿条，之前看过一个很有趣的说法：“GPT每次训练所消耗的电能与美国120个家庭每年消耗的电能相等”。

3、部分场景¥%…&*&（你懂的）：

ChatGPT的生成能力固然强大，但其实是经不起质疑的，在一些强调论证推理的场景上，其实并不适用。在我体验过程中，还会给出一个根本不存在的网站链接，并坚信不疑。在深度思考这方面，ChatGPT的内容正确性、专业性其实是无法保证的。

（图片来源于网络）

什么？腾讯云安灯也有大模型？（首先在数据合规这，咱就已经赢了）

在ITSM领域的诸多场景，我们也进行了大模型赋能的探索与尝试，当前腾讯云安灯已上线智能知识库能力，诚邀大家体验！

• 通过AIGC实现「知识智能沉淀」，知识效率大大提升； 当您完成工单后，智能助手会利用大模型自动提取信息，总结工单中的客户问题及解决方案，并将内容沉淀至“AI生成”的知识库。
• 支持「知识自由编辑」，知识转化更精确； 对于知识库中的“AI生成”内容，您可自由删改。经过人工查验编辑后的内容，将进入“人工整理”的知识库。
• 支持「知识自主建设」，知识注入更丰富； 对于知识库，您还可以自主新建或导入内容，将企业自身的有效经验汇总至安灯系统，最大程度地赋能客服、服务客户。
• 支持工单处理时「搜索知识/工单」，解决问题更高效； 腾讯云安灯支持多渠道（应用内/群工作台/员工服务）检索知识库内容，并且可查询相关工单。当您为客户解决问题时，查询知识，解决问题更高效。