站长之家(ChinaZ.com) 4月19日消息:在日前的 2023 全球元宇宙大会上，GPT 产业联盟宣布正式成立。
该联盟由中国移动通信联合会、中国电信、中国移动、中国联通和中国广电等单位共同发起成立，旨在共同探究智能的本质，探索智能涌现机制，推动更具包容性、安全性和中国自主的通用人工智能的发展，释放原始创新活力，开创智能时代的新机遇与新价值。
在联盟成立仪式上，中国移动通信联合会执行会长、全球元宇宙大会主席倪健中会长表示，AI 大语言模型的竞争已经进入关键时刻。ChatGPT 给中国带来的是行业迭代发展的重大机遇，而非危机。他呼吁接受人工智能的挑战，掌握数智时代的主动权，让中国成为全球「智能」博弈的创新中心。
接下来，GPT 产业联盟将努力探索智能涌现的机制和工程路径，发现智能时代的原始创新机会，发明支撑智能商业价值涌现与流转的技术架构，致力于将人工智能力量打造成为造福人类、影响世界和影响未来的强大数字力量。
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大型语言模型如ChatGPT和Bard在全球范围内引起了广泛的关注，众多公司投资数百万美元用于开发这些人工智能工具一些领先的AI聊天机器人的估值已达到了数十亿美元。这些LLM主要被应用于AI聊天机器人，它们通过整合互联网上的大量信息来学习和为用户提供请求的答案，这些请求通常被称为“提示”。”这项研究为我们提醒了虽然AI技术带来了巨大的机会，但也伴随着一系列潜在的威胁，因此必须谨慎行事。
OpenAI研究科学家HyungWonChung在首尔国立大学做了题为「LargeLanguageModels」的演讲。他在自己的YouTube频道上写到:「这是一次雄心勃勃的尝试，旨在总结我们这个爆炸性的领域。至于哪个AI模型将成为这个新范式的旗舰代表，就让我们拭目以待吧。
备受关注的大语言模型，核心是自然语言的理解与文本内容的生成，对于此，你是否好奇过它们究竟是如何理解自然语言并生成内容的，其工作原理又是什么呢?要想了解这个，我们就不得不先跳出大语言模型的领域，来到机器翻译这里。传统的机器翻译方式是采用RNN循环神经网络。以上就是大语言模型的工作原理了，强大Transformer的实用性还不止于在自然语言处理领域，包括�
【新智元导读】谷歌DeepMind提出了一个全新的优化框架OPRO，仅通过自然语言描述就可指导大语言模型逐步改进解决方案，实现各类优化任务。「深呼吸，一步一步地解决这个问题。这项研究首次提出并验证了使用大语言模型进行优化的有效性，为利用LLM进行更广泛优化任务提供了框架和经验，是这个新的研究方向的开拓性工作，具有重要意义。
大语言模型的生产部署面临着两个主要挑战:一是需要庞大的参数量，二是需要处理超长的上下文信息输入序列。HuggingFace基于他们在提供大型模型服务方面的经验，分享了一些应对这些难题的技术。文章深入剖析了大语言模型优化的关键技术点，对于产业实践具有重要参考价值。
大语言模型在改变人们的生活和职业方面影响越来越大，因为它们实现了编程助手和通用聊天机器人等新应用。这些应用的运行需要大量硬件加速器如GPU，操作成本非常高。更大的模型、更复杂的解码算法和更长的序列会导致更明显的改进。
ChatGPT等大语言模型展示了前所未有的创造能力，但距AGI还有很大的距离，缺少自主决策、记忆存储、规划等拟人化能力。为了探索大语言模型向AGI演变，进化成超越人类的超级人工智能，米哈游与复旦NLP研究团队联合发布了一篇基于大语言模型的“智能体”论文。在模拟社会中，智能体之间会出现自发的社交活动和群体行为。
获得亚马逊40亿美元投资的ChatGPT主要竞争对手Anthropic在官网公布了一篇名为《朝向单义性:通过词典学习分解语言模型》的论文，公布了解释经网络行为的方法。由于神经网络是基于海量数据训练成，其开发的AI模型可以生成文本、图片、视频等一系列内容。理解神经网络行为，对增强大语言模型的安全性、准确性至关重要。
ChatGPT的一声号角吹响了2023年全球大语言模型的竞赛。2023年初以来，来自工业界和研究机构的各种大语言模型层出不穷，特别值得一提的是，中文大语言模型也如雨后春笋般，在过去的半年里不断涌现。”“对大模型能力认知和评测的研究本身，也一定会帮助研究团队理解和加强持续提高大模型的能力。
传统方法中，提高LLMs性能需要通过人工注释来收集更多多样化和高质量的训练数据，但这是一项资源密集型的任务，尤其是对于专业领域言。为了解决这个问题，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和Google的研究人员提出了“ImplicitSelf-Improvementframework”。通过从人类偏好数据中学习改进目标，PIT解决了传统提示方法的限制，并展示了在各种数据集和条件下提高LLMs响应质量的有效性。
