微信聊天机器人可以训练自己的数据。例如，可以使用字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能，并将训练好的机器人与公司的企业微信绑定。同时，像 ChatGPT 这样的语言模型也是通过基于人类撰写的大量文本语料库（包括网页、书籍等）进行大规模训练得出的。Anthropic 的 Claude 产品在训练时遵循特定策略，在数据搜集方面，在亚马逊机器人平台上雇佣标注员扮演正常用户和恶意用户两种角色进行提问，并分别选出更有帮助和没那么有害的回答。
1、训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能；2、将训练好的机器人与公司的企业微信绑定，对外提供客服功能；3、进阶版：同时根据客户咨询的信息，收集用户联系方式信息形成销售线索。[heading1]二、使用工具[content]1、字节旗下的Coze AI智能机器人工具；2、需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权；[heading1]三、功能体验[content]扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000aB站公开视频
[title]ChatGPT是在做什么，为什么它有效？[heading2]ChatGPT的内部[heading3]ChatGPT的训练现在我们已经大致了解了ChatGPT设置完成后的工作流程。但是，它是如何配置的？那1750亿个神经元网络权重是如何确定的呢？这基本上是通过大规模的训练得出的，基于人类撰写的大量文本语料库——包括网页、书籍等。正如我们所说，即使有了这些训练数据，也不确定神经网络能否成功地生成“类似于人类”的文本。而且，为了实现这一点，需要进行详细的工程设计。但是，ChatGPT的最大惊喜和发现是它是有可能实现的。事实上，一个“仅”具有1750亿个权重的神经网络可以生成人类撰写的“合理模型”文本。在现代，有大量的人类文本以数字形式存在。公共网络上至少有几十亿人类撰写的页面，总共可能有约一万亿字的文本。如果包括非公开网页，数字可能会多至100倍。目前，已经有超过500万本数字化的书籍可供使用（尽管已出版约1亿本），另外提供了约1000亿个单词的文本。甚至还未提及来自视频等口语转换的文本。（作为个人比较，我一生中发表的文字总量少于300万字，过去30年来撰写的电子邮件总量约为1500万字，总共打出的字数可能达到5000万字——仅在过去几年里，我在直播中就已经讲了超过1000万个字。没错，我会从这些内容中训练一个机器人。)好了，既然有了所有这些数据，如何从中训练神经网络呢？基本过程与我们在前面的简单例子中讨论的一样。您提供一批示例，然后调整网络中的权重，以使网络在这些示例上产生的误差（“损失”）最小化。“反向传播”中的主要开销在于每次执行此操作时，网络中的每个权重通常都会发生微小的变化，并且需要处理大量的权重。（实际的“反向计算”通常只比前向计算复杂一个小常数因子。)
[title]（3）ChatBot是怎么炼成的?[heading2]ChatGPT的追赶者们[heading3]ClaudeClaude是Anthropic的产品，这家公司一听就是AGI公司的范儿，”有关人类的一切“。创始团队正是OpenAI早期的核心人员，他们后来理念跟OpenAI不同而决定自立门户。Anthropic对于AGI的可解释和安全可靠性非常重视，产品化似乎并不是他们第一追求的目标，技术路线跟OpenAI相似甚至一度领先于OpenAI，但是不幸被ChatGPT抢了first blood。Anthropic训练技术上也遵循着PT-SFT-RM-PPO的四步走策略，下面重点说说跟ChatGPT不同的地方核心理念Anthropic关注的是HH(helpful and harmless)特性，即要有用，但是不能有害，这两个往往是矛盾的。他们发现如果单纯使用helpful的数据训练，排序Elo的分数(一个越高越好的指标)非常高，但是代价是极易遭到攻击，由此说明需要两种数据混合着来训练数据搜集Anthropic在亚马逊机器人平台上，雇佣标注员扮演两种角色提问模拟正常用户设置蓝队，问积极正向的问题，撰写或者编辑文档，讨论制定计划等选出更加helpful的回答允许多轮对话，open-ended模拟恶意用户设置红队做模拟攻击，问消极负面的挑衅问题选出回答中没那么harmful的回答一般是单轮对话需要注意的是