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ChatGPT在搜索引擎的应用前景及影响 |
| 编辑： 来源：哈尔滨工业大学自然语言处理研究所 时间：2023/4/3 |
自 ChatGPT 发布以来，各大科技巨头都投入了J大的关 注度，著名的新闻莫过于谷歌担心 ChatGPT 会打破搜索引擎的使 用方式和市场格局而拉响的红色警报。为此各大科技巨头纷纷行动起 来，谷歌开始内测自己的类 ChatGPT 产品 Bard，百度三月份将面向 公众开放文心一言，微软更是宣布 ChatGPT 为必应提供技术支持，推 出新必应。ChatGPT 和搜索引擎的结合似乎已经不可避免，也许不会马上取代搜索引擎，但基于搜索引擎为 ChatGPT 提供生成结果证据 展示以及利用检索的新知识扩展 ChatGPT 的回答边界已经是可以预 见并正在进行的结合方向。
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ChatGPT在人工智能行业的应用前景及影响
1.代码开发,提高开发效率;2和具体任务相结合显著提升小模型的效 果;3 基于 ChatGPT 指令微调激发的零样本能力,丰富我们的应用场景
ChatGPT有标注策略导致的局限
除英语之外的其它语言在预训练语料库中占比很少;很难纠正ChatGPt的事实性错误,使其使用场景受限;在多模态任务上还无法处理
ChatGPT有大规模语言模型自身的局限
可信性无法保证;无法实时地融入新知识,可回答的知识范围有明显的边界;成本高昂部署困难;在特定的专业领域上表现欠佳;每次生成结果有细微的不同
ChatGPT相较于微调小模型的优点
通过大量指令激发的泛化能力在零样本和少样本场景下具有显著优势,在未 见过的任务上也可以有所表现,在微调小模型的范式下实现的泛化能力
ChatGPT相较于其它大规模语言模型的优点
ChatGPT 使用了更多的多轮对话数据进行指令微调,这使其拥有了建模对话历史的能 力,能持续和用户交互,基于人类反馈 的强化学习调整模型的输出偏好
ChatGPT相较于普通聊天机器人的优点
ChatGPT类似于市场上其他聊天机器人(微软小冰,百度度秘等),可与人类自然交互 简单直接;ChatGPT 的回答更准确, 答案更流畅,能进行更细致的推理,能完成更多的任务
ChatGPT 的未来技术发展方向
无法产生本应产生的正确回复; 对于输入措辞比较敏感;生成的回复通常过于冗长;其模型过于庞大使用成本过高;减少人类反馈信息的 RLAIF
ChatGPT 插件发布带来的十大关注点
定义大模型的toC平台商业模式;开放 API 标准;未来应用内又可反向嵌入 ChatGPT;知识更新问题被解决;很大程度解决准确性问题 |
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