近期，OpenAI发布了ChatGPT，是一个可以对话的方式进行交互的模型，因为它的智能化，得到了很多用户的欢迎。ChatGPT也是OpenAI之前发布的InstructGPT的亲戚，ChatGPT模型的训练是使用RLHF也许ChatGPT的到来，也是OpenAI的GPT-4正式推出之前的序章。
一、什么是GPT?
GenerativePre-trainedTransformer(GPT)，是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。
2018年，NLP的预训练模型元年，GPT-1诞生，此时的GPT-1仅是一个语言理解工具而非对话式AI。2019年GPT-2采用更多的网络参数与更大的数据集进行训练，此时的GPT-2展现出普世且较强的能力，并在多个特定的语言建模任务上实现了彼时的最佳性能。随后，GPT-3出现，作为一个无监督模型，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。GPT-3的出现使人们看到了通用人工智能的希望。
Multichain宣布与TomoChain达成Co-Mint合作:7月8日消息，跨链路由协议Multichain与基于PoS投票共识的可扩展区块链的TomoChain达成了Co-Mint合作方案。TomoChain允许Multichian和其他多条跨链桥在其链上对相同的资产进行铸造和跨链。[2022/7/8 2:00:01]
ChatGPT的到来，也被视为文本生成器GPT-3的下一个迭代，为GPT-4到来拉开序幕。
ChatGPT是一种大型语言模型，通过大量在线信息进行训练并创建其响应。注册ChatGPT后，用户可以要求人工智能系统回答一系列问题，这些问题包括开放性问题：例“生命的意义是什么？”加密货币值得投资“？”“什么是HackerMovement”等。
ChainSafe发布以太坊JavaScript库Web3.js v1.5.2版本:区块链协议和基础设施开发公司ChainSafe在推特上表示，以太坊JavaScript库Web3.js v1.5.2版本现已发布，主要更新包括：
- 移除eth.sendTransaction和eth.sendRawTransaction的交易类型默认值；
- 类型：当使用eth.signTransaction时，0x0正在被添加到历史交易中。[2021/8/15 22:15:22]
二、ChatGPT如何工作？
谈到ChatGPT的算法模型，其前身InstructGPT仍值得关注。
ChainUP与Beuion交易平台达成深度合作:据官方消息，近日ChainUP与币元（Beuion）交易平台达成技术与安全方面的深度合作，ChainUP将提供技术咨询、7*24小时运维、风控监测等服务，为币元（Beuion）平台提供技术与安全双重保障。
据介绍，币元（Beuion）是独创完善生态闭环的数字资产交易综合服务平台，坚守“用户利益第一”原则，为平台用户提供全方位一站式服务。目前，币元生态体系包括币币交易、合约交易、区块农场及区块链银行卡等。
ChainUP是领先的区块链技术服务商，目前已为全球500多家客户提供了区块链技术服务，覆盖美国、英国、加拿大、澳大利亚、日本、新加坡、马来西亚、泰国等20多个国家和地区。[2020/6/25]
2022年初，OpenAI发布了InstructGPT。开发人员通过结合监督学习+人类反馈强化学习，提高GPT-3的输出质量。在这种学习中，人类对模型的潜在输出进行排序，强化学习算法则对产生类似于高级输出材料的模型进行奖励。
花旗集团前股票分析师Charles Hayter预测：卖空比特币期货能够“锁定”利润 欧美矿业公司将蚕食中国矿池算力份额:花旗集团(Citi)前股票分析师Charles Hayter预测，由于通过卖空比特币期货能够“锁定”利润，欧美越来越多的风险厌恶性公司会像数字能源公司一样进入“挖矿”行业。一旦形成趋势，西方矿业公司将开始蚕食中国矿池算力份额，目前80%的哈希算力集中在中国。[2017/12/25]
训练数据集以创建提示开始，其中一些提示是基于GPT-3用户的输入，比如“解释什么是HackerMovement”或“给一个小学生解释Hacker”。
开发人员将提示分为三个部分，并以不同的方式为每个部分创建响应：
1.人类作家会对第一组提示做出响应。开发人员微调了一个经过训练的GPT-3，将它变成InstructGPT以生成每个提示的现有响应。
2.下一步是训练一个模型，使其对更好的响应做出更高的奖励。对于第二组提示，经过优化的模型会生成多个响应。人工评分者会对每个回复进行排名。在给出一个提示和两个响应后，一个奖励模型学会了为评分高的响应计算更高的奖励，为评分低的回答计算更低的奖励。
3.开发人员使用第三组提示和强化学习方法近端策略优化进一步微调了语言模型。给出提示后，语言模型会生成响应，而奖励模型会给予相应奖励。PPO使用奖励来更新语言模型。
与其他AI聊天机器人不同，本着构建更加负责任的强人工智能原则，ChatGPT可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的问题并拒绝不适当的请求。
三、ChatGPT等AIGC工具对内容生态的挑战
不可置疑的是AIGC对很多领域产生了积极的影响。如，文本创作、音乐创作、游戏文本生成等。随着AIGC工具的成熟，其甚至可自主编程、拼接生成新的协议。
但，此类工具向内容生态提出一个全新的问题即：如何应对AIGC的真实性。以ChatGPT为例：
1.在训练的强化学习阶段，对于问题，并没有真相和问题标准答案的具体来源。
2.训练模型更加谨慎，可能会拒绝回答。
3.监督训练可能会误导/偏向模型倾向于知道理想的答案，而不是模型生成一组随机的响应并且只有人类评论者选择好的/排名靠前的响应。
人工智能生成的答案有数千个，而这些答案通常需要具有专业知识的人详细阅读，才能确定答案实际上是错误的，这些错误信息很容易破坏以志愿者为基础的高质量问答社区。
纸质新闻时代，每个事实都必须包含权威的一手或二手资料来源，但现在已经很少有出版物有事实核查员，这就把责任推给了记者和编辑。信息爆炸时代，以人为媒介传播的虚假信息尚且让审核机制“头疼”，很难想象当人工智能开始传播虚假信息，所带来的挑战。尤其是在这个舆论时常反转的时代，只要一个消息听起来合理，许多人就会认为这是正确的。
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