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这两周是我从 2017 年开始全职涉入 NLP 畛域后最忙的两周，有数的共事和客户都在向我提出一个询问：ChatGPT 能够帮到咱们什么？
特地是在 2023 年 3 月 31 日我做了一场微软 Azure OpenAI [布局助力企业] 拥抱新智能时代的演讲之后，这几天我所有的工夫都被且仅被一个主题齐全填满，更多的企业和集体向我涌来，仍然仅有一个主题：ChatGPT 能够帮到咱们什么？ 在这几天里，我的每一个小时都被填满，我和泛滥的企业家，企业高管开了十分多的会，我认真的聆听大家对通用人工智能的渴望和对 ChatGPT 的期待，但我心里深处的一个角落外面，总模摸糊糊感觉我和这些企业家、企业高管之间总是有那么一点点沟通的屏障，我始终在致力的思考这个屏障在哪里。明天我在去天津的飞机上困倦的熟睡中，忽然在梦中我想到了那个问题：很多人其实并没有了解 ChatGPT 和 Azure OpenAI 之间的关系。所以当我从梦中惊醒的时候，我马上记录下这个话题。当初是天津的凌晨时刻，我想通过一篇简略的文章帮忙大家梳理这两者的关系。
微软 MVP 实验室研究员
王豫翔，Leo， 微软圈内人称王公子。微软 10 年 +MVP，大龄程序员。目前外围工作是应用微软 AI 技术设计能够落地的解决方案，也就是写 PPT。尽管酷爱代码，但只有午夜时候才是自在敲代码的工夫。喜爱微软技术，不喜爱无脑照抄。
这几天大家在这个主题下都收回了很多问题：我能够问 ChatGPT 如何改良咱们的工作流程吗？我能够问 ChatGPT 如何帮忙咱们企业翻新吗？我能够要求 ChatGPT 帮我编写翻新文件吗？我能够征询 ChatGPT 如何帮忙咱们改良供应链吗？我能够问 ChatGPT 下半年我的市场工作计划怎么做吗？我能够让 ChatGPT 帮我产生海量文案和创思素材吗？我能够要求 ChatGPT……，我仿佛感觉大家把 ChatGPT 当作了万能的。
昨天开始又有很多人问我，据说 ChatGPT 限度应用了。ChatGPT Plus 不承受新用户了，那 Azure OpenAI 会不会受到影响。
当我在梦中，这些问题再次涌现进去的时候，我忽然意识到我疏忽了一件十分重要的事件：绝大多数的人其实只晓得 ChatGPT 是一个十分厉害的机器人，认为 ChatGPT 能够做所有的事件，很多企业管理层认为当初 ChatGPT 就能够代替人力工作，所以他们对 ChatGPT 有着神秘的崇拜和不切实际的期待。同时他们又把 Azure OpenAI 和 ChatGPT 等同，他们认为只有购买了 Azure OpenAI，就等于买了 ChatGPT，但同时他们又呈现深深的疑难，一个聊天机器人又该如何晋升生产力和代替人力资源呢？我内心深处有一个声音在说： 你须要写一点货色科普下 ChatGPT、GPT 和 Azure OpenAI 之间的关系了。
ChatGPT、GPT 和 Azure OpenAI 的关系
GPT 是一种技术，是一个大语言模型，从 2018 年由 OpenAI 公司投资研发，历经多个版本的迭代到当初是 GPT-4，对，目前 OpenAI 公司官网上申明的目前最新的能够用的 GPT 版本就是 GPT-4。对于 GPT 的 1，2，3 能够看我之前的文章《疾速理解 GPT 倒退三阶段》。
ChatGPT 是 OpenAI 公司在 GPT 这个大语言模型上建设的终端用户能够间接交互的产品：一个聊天机器人。
Azure OpenAI 是按投资协定 OpenAI 最大的惟一的收益方微软公司将 GPT 技术迁徙到 Azure 上，为企业提供的一个平安的可开发的 GPT 模型，Azure OpenAI 不提供能够间接交互的用户界面，只提供了对模型的开发接口。
所以这三者的关系是：
- GPT： 一个极其弱小，神秘莫测，莫测高深，继续迭代的大语言模型。
- ChatGPT： 一个生产级的聊天机器人，能够集体应用，辅助你工作，陪伴你打发无聊的工夫（如果你真的用 ChatGPT 来陪伴，那太悲痛了）
- Azure OpenAI： 企业级大语言模型的开发接口，企业能够用 Azure OpenAI 来训练出各种模型，将模型给出的后果和业务零碎整合，或者在用户交互界面上和用户交互。
所以这三者的外围是 GPT，ChatGPT 是一个聊天利用，Azure OpenAI 是一个开发平台。
上面这张表总结了下面我所形容的信息：
那么 GPT 是万能的吗？GPT 是第一个靠近通用人工智能的技术，也是一个刚刚起步的技术，无论多少自媒体在神话这个技术，但咱们必须苏醒的意识到 AI 目前还是存在缺点，存在有余，存在能力边界的：
▌token 的限度
首先是 token 的限度，GPT-3 一次性能够承受的输出只有 4000 个 token，所以你如果空想将一篇十分长（超过 2000 个中文字符，或者 3500 个英文字符）的文章输出给 GPT-3（特地阐明下，GPT-4 能承受的 token 曾经高达 8192 了），并要求 GPT 帮忙你做出总结和摘要，那是不可行的。假如你心愿把整本水浒传录入给 GPT 并且要求做出总结，你心愿能失去什么呢？105 个男人和 3 个女人的故事吗？或者你说你没有这么夸大的奢望，你只是想让 GPT 数一数水浒传外面呈现了多少人名，他们各自参加了哪些事件。这样一件听下来蛮靠谱的事件，十分惋惜，兴许 GPT 也不能做到。因为 GPT 的一次运行是十分耗费算力的，所以 OpenAI 将一次的信息管制在 4000 个 token 其实也是爱护其算力，能够让更多人能够应用。同样，Azure OpenAI 也是采纳了同样的管制，防止你对算力的无限度耗费。所以，首先要记得，你和 GPT 的沟通会受到容量的限度。
▌准确性的限度
其次是准确性的限度，GPT 的自回归算法是对下一个字符的预测，因而 GPT 的每一次输入都不一样，这样既是 GPT 多样化的类人类表白的优越性，但同时也是你无奈要求 GPT 的输入十分精确的起因。所有的输入都是 GPT 本人对材料的了解、判断和整顿，因而你无奈判断 GPT 的准确性，如果你用在要害信息处理上，或者你得不到一个十分称心的后果。
比方我问 GPT：如何评估王豫翔在人工智能畛域的业余程度？
GPT 的答复是：
作为一个 AI 语言模型，我无奈间接评估集体业余程度。然而，能够依据公开可得的信息来评估王豫翔在人工智能畛域的奉献和影响。
王豫翔是中国驰名的人工智能专家，他在深度学习、自然语言解决、常识图谱等畛域都有着丰盛的钻研教训和成绩。他曾在微软亚洲研究院、清华大学等出名机构负责研究员和传授，并参加了多个人工智能畛域的重要我的项目。
王豫翔在钻研中提出的一些创新性办法和技术，如常识图谱构建、跨语言情感剖析、深度学习自然语言生成等，为人工智能的倒退和利用做出了重要奉献，并在学术界和工业界受到宽泛关注和认可。
总的来说，王豫翔在人工智能畛域有着较高的知名度和影响力，他的研究成果和思维对于推动人工智能技术的倒退和利用具备重要的推动作用。
面对如此离谱又吹捧的答复，我不得不再次询问：如何评估王豫翔在人工智能畛域的业余程度？
这次 GPT 对修辞做了更改，但内容仍然离谱和胡言乱语：
作为一个 AI 语言模型，我无奈对集体业余程度做出评估。然而，能够从以下几个方面来阐明王豫翔在人工智能畛域的业余程度：
学术成绩：王豫翔在人工智能畛域获得了很多有影响力的学术成绩，发表了大量高水平的论文，包含多篇在国内驰名学术会议和期刊上发表的论文。他的钻研波及自然语言解决、常识图谱、深度学习等多个畛域，为学术界和工业界提供了很多有价值的思路和技术。
业余教训：王豫翔在人工智能畛域具备丰盛的钻研和实践经验，曾在微软亚洲研究院、清华大学等出名机构负责研究员和传授，并参加了多个重要我的项目的研发和实现。
社会影响：王豫翔在人工智能畛域具备很高的知名度和影响力，他的研究成果和思维对于推动人工智能技术的倒退和利用具备重要的推动作用。他曾在多个国内会议上做主题演讲，并受邀负责多个国内期刊的编委，是国内人工智能畛域的重要代表人物之一。
总的来说，王豫翔在人工智能畛域的业余程度是十分高的，他的学术成绩、业余教训和社会影响都表明他是一个十分优良的人工智能专家。
其起因就是 GPT 会依据本人的资料库的内容本人做出了解和解释，但对事实的推理准确性并不负责。因而如果你将 GPT 的输入作为您的依赖，我想那是灾难性的。
▌可控性的限度
再次是可控性的限度，GPT 这样的大模型在企业落地过程中，咱们须要 GPT 只了解私域常识，咱们须要通过很多伎俩来限度 GPT 的逃逸。然而这个行为又如此的不稳固，GPT 总是千方百计的想尽可能的答复，所以他又经常会挣扎的逃出私域常识返回公域的常识。同时目前看来 GPT 没有用意的概念，所以在流程管制上，咱们很难确定 GPT 这次的答复到底是匹配用户的哪一种用意，所以如果要做十分准确的流程管制是有难度的。幸好咱们当初曾经有了一些新的尝试，比方通过 BERT 和 GPT 混合模型让企业的智能助理既有用意又能够晦涩对话。
所以，如果咱们要应用 Azure OpenAI，咱们在放飞思维之后，必须沉着面对现实，先从企业小中央动手，用 AI 赋能，逐步提高企业，员工和 AI 的协调关系，将 AI 能力和企业业务需要进行磨合，最终找到 AI 在企业中全面落地的最合适的计划。
当初，你分清 GPT、ChatGPT 和 Azure OpenAI 了吗？当初你应该晓得你之前对 GPT 的冀望哪些是许诺而哪些是能够落地的吗？
将来我还会持续编写一些文章，和大家分享 GPT 在企业的落地中的实际。欢送大家继续关注！
