文本生成人工智能的进化（ChatGPT）

许多AI先驱的公司和研究机构一直在积极贡献于生成AI内容的增长，通过引入和应用不同的AI模型来微调输出的精度。

在讨论生成AI在文本和大型语言模型中的应用之前，让我们看看这个概念如何在几十年中发展。

RNN序列化

在研究人员提出了seq2seq算法之后，该算法成为了循环神经网络（RNN）类别的一种，随后被Google、Facebook、Microsoft等公司采用和开发，用于解决大规模语言问题。

元素顺序模型革新了机器与人类交流的方式，然而它也存在一些限制和缺点，比如语法错误和语义不清。

长短时记忆网络

RNN遭受了一个叫做梯度消失的问题。LSTM（长短期记忆）和GRU（门控循环单元）被引入解决这个问题。

虽然在结构上保持不变，LSTM通过防止梯度消失问题，保留语句初始部分的上下文/信息。为了保留语句的一部分，它引入了细胞状态和细胞门，包括遗忘门、输入门和输出门等层。

Transformer 模型

虽然LSTM在NLP演进中是一个巨星，但是它存在训练缓慢和由于单向过程导致的上下文意识缺乏等问题。双向LSTM能够在前向和后向方向上学习上下文，并将它们连接起来。但是，它仍然无法同时向前和向后，而且在处理长序列的文本摘要和问答等任务时仍然存在困难。于是，Transformers应运而生。这个流行的模型提高了训练效率。此外，该模型可以并行处理序列，基于此开发了许多文本训练算法。

把以下英文文本保留HTML结构，翻译成简体中文： UNILM

统一语言模型是由一种变压器模型BERT（双向编码器表示）发展而来的。在这个模型中，每个输出元素与每个输入元素都有连接，并动态计算单词之间的语言关联。通过算法调优和广泛的训练，人工智能内容得到了改进。

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文本到文本转换器使用文本作为输入，生成目标文本。这是一种增强语言翻译模型。它采用了一个双向编码器和一个从左到右的解码器，预先训练了一个无监督和有监督任务混合的模型。

BART

双向自回归变压器是Facebook于2020年提出的一种模型结构。它可以被视为BERT和GPT的一般化形式。它结合了编码器和解码器的思想，具有双向编码器和从左到右的解码器。

GPT: 生成式预训练转换器

GPT是基于Transformer架构的第一个自回归模型。作为GPT，GPT2，GPT3，GPT 3.5（又名GPT 3 Davinci-003）预训练模型的进化，OpenAI将其微调并发布为ChatGPT（基于InstructGPT）向公众开放。

模型的主干是来自人类反馈的强化学习(RLHF)。它不断地接受文本、音频和视频的人类培训。

这个版本的GPT在很大程度上可以像人一样进行对话，这就是为什么这个机器人备受瞩目的原因。随着将人工智能内容扩展的巨大努力，公司正在努力使其更像人类。

谷歌构建并发布了更多的大型语言和生成式AI模型，其中包括基于对话应用程序的语言模型（LaMDA）的BARD、HuggingFace（BLOOM）以及最新的Meta Research LLaMA，该模型已经开源。

ChatGPT 和生成式 AI 模型的应用

随着企业对数据分析的投资不断扩大，利用数据的力量提取关键洞见，我们必须讨论人工智能机器人在数据分析中的作用。

生成 AI 和 ChatGPT 的应用非常广泛。从生成新的文本、回答问题、像人类一样进行对话、协助开发人员生成代码、解释代码、撰写新闻通讯、博客、社交媒体文章和文章（本帖不是由 ChatGPT 写的）到销售报告和生成新的图像和音频，ChatGPT 都可以实现。

正如我们在前面关于生成式人工智能的各种应用的段落中所读到的，不同的模型被运用在相同的地方。我们继续看到来自各种背景和行业的人们使用 ChatGPT 的经验。企业可以在哪里和如何使用 ChatGPT 呢？

正如您所知，ChatGPT是一种语言模型。它的应用主要是在“文本”和需要类似人类对话、会议记录、撰写电子邮件、编写内容以及提高开发人员生产力等任务中。

使用开源AI机器人进行数据分析的关键挑战

大多数数据分析项目都涉及敏感数据。大型组织与客户和政府签署有关数据隐私保护的协议，以防止向开源工具披露敏感信息。

这就是为什么组织必须理解数据工程团队从AI机器人寻求怎样的支持，并确保不泄露敏感信息。

一个已知的风险：人工智能模型不断发展以确保更高的准确度。这意味着一定存在错误的空间。即使经过良好训练以执行某些活动的开放源代码对话机器人，也不会对其提供的输出负责。您需要正确的视角来确保AI获取正确的数据，理解它，并执行应该执行的操作。

负责任的治理和企业政策

技术正在快速演进，整个世界都在利用它进行创新、新工具和升级，犹如眨眼间发生。尝试新的工具来解决关键任务是如此的吸引人。但是，每个组织都必须确保制定正确的政策以负责任地处理像ChatGPT这样的热点或轰动事件。