你相当于几代chat-gpt

GPT-3及其半步后继者GPT-3.5（在2023年3月升级为GPT-4之前，它驱动了现在著名的ChatGPT）在某种程度上是朝着AGI迈出的巨大一步，而早期的模型则不是这样。需要注意的是，像GPT-2这样的早期语言模型（基本上自Eliza以来的所有聊天机器人）实际上没有真正连贯回应的能力。那么为什么GPT-3会有如此巨大的飞跃呢？

Gradio发布了Gradio Discord Bot。允许你使用Spaces中的任何演示作为您自己的Discord服务器中的机器人。例如，您可以使用同一个机器人来：语言之间的翻译、文字转语音、文字生成图像。来源：[https://twitter.com/Gradio/status/1605290316935974939](https://twitter.com/Gradio/status/1605290316935974939)Hugging Face现在已经可以使用Docker Spaces。来源：[https://huggingface.co/docs/hub/spaces-sdks-docker](https://huggingface.co/docs/hub/spaces-sdks-docker)OpenAI预测到2024年收入将达到10亿美元。来源：[https://read.cash/@LiquidOcelotYT/openai-forecasts-1-billion-in-revenue-by-2024-7076b3b9](https://read.cash/@LiquidOcelotYT/openai-forecasts-1-billion-in-revenue-by-2024-7076b3b9)Chat GPT推出了更新。现在可以查看以前的历史对话了。来自Rippling联合创始人被删除的推文。微软将会在GPT全力投入。GPT-4比3.5（ChatGPT）好10倍，通过了图灵测试和任何标准测试。

2022年11月，ChatGPT横空出世，背后基于GPT3.5。GPT3.5其实已经不是单纯的LLM基座模型了，据说它跟InstrcutGPT是同源技术，因此下面我们就以InstructGPT为参照介绍ChatBot是怎么炼成的。首先概览式地介绍一下训练ChatBot所需要的几个阶段，有个基本印象阶段0：PT阶段(Pre-train)。这个阶段建立模型的capacity，就是确定模型各方面能力的天花板阶段1：SFT阶段(Supervised Fine-tune)。这个阶段让模型学会conversational format，就是知道了对话应该按什么形式展开。阶段2：RLHF阶段(Reinforcement Learning from Human Feedback)。这个阶段细分为RM(Reward Model)阶段和RL(Reinforcement Learning)阶段，能激发出模型具备多种能力，包括但不限于safty、reasoning和stability我非常喜欢AK的[这张图](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/watch%3Fv%3DbZQun8Y4L2A)，简单清晰把重要信息点都罗列了出来