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。
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。
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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