爆火的ChatGPT太强了！写代码、改bug，可取代Stack Overflow了
机器之心报道
机器之心编辑部
关于 AI 的问题，可以直接问 AI。
OpenAI 新上线的 ChatGPT 可谓是火爆出圈，这个对话模型可以回答后续问题，承认错误，挑战不正确的前提，还能帮你修改代码中的 bug……
只要和它聊上几句，一会儿功夫它就能把问题给你解决了。例如用户要求：「ChatGPT 帮我解释一下文中正则表达式的含义。」ChatGPT：安排。密密麻麻的解释了一大段内容，应该是解释清楚了。
由于ChatGPT的性能过于优秀，网友们纷纷开始整新活，仿佛不把ChatGPT玩出百十个花样不罢休。更有人毫不夸张的说，这哪是个机器，这简直就是一个活脱脱的 Stack Overflow 啊。
显然，这位推特用户也有同样的感受「在短期内，我已经预见到一些网站将受到极大的威胁，Stack Overflow 就是其中之一。自从 GitHub Copilot 和现在的 ChatGPT 出现后，我使用网站的次数已经大大减少了。」
「我刚刚与 ChatGPT 就现代物理学的历史进行了大约 20 分钟的对话。如果我在高中和大学期间有这样一位老师……OMG。我认为我们基本上可以重新审视大规模教育的概念。我们所知道的大学将不复存在。」一位网友表示。
马斯克都忍不住说了一句：「ChatGPT 非常好。我们离强大到危险的 AI 不远了。」
编程问答机器
作为一种对话式大型语言模型，ChatGPT 最擅长的就是回答用户提出的问题，最关键的是 ChatGPT 具备与编程相关的基础知识。这就让 ChatGPT 成为类似于 Stack Overflow 的编程问答工具，只不过回答问题的是个 AI。
首先，ChatGP 可以轻松回答与计算机相关的问题：
另一方面，从网友的试用情况看，ChatGPT 在编程方面非常「聪明」，例如提问：「打印出一只大狗」，ChatGPT 就回答了一整段程序，该程序能用字符拼接成狗的形状：
当用户命令 ChatGPT 找出一段程序的 bug 时，它不仅可以清晰地描述 bug 及原因，还能自动修复 bug，写出一段正确的程序：
会考试的 ChatGPT
让模型去参加考试已经屡见不鲜，不知道 ChatGPT 参加考试的话表现会怎样。有人表示，ta 已经替大家试验过了，ChatGPT 通过了 2022 年的 AP computer science A 考试。最后得分 32 分，满分 36。
这门考试的难度等同于大学 CS（计算机科学）专业课第一学期难度，下面是考试内容的部分截图，看起来通过考试还是有些难度的。
https://gist.github.com/Gaelan/cf5ae4a1e9d8d64cb0b732cf3a38e04a
还有网友让 ChatGPT 参加了完整的 SAT 考试。SAT 全称为 Scholastic Assessment Test，也叫学术能力评估测试，与 ACT 考试 (American College Test) 相似，被称为「美国高考」，考试总分为 1600 分，分为阅读（400 分）、文法（400 分）和数学（800 分）三个部分，另有总分为 24 分（阅读理解 8 分，文章分析 8 分，英语写作 8 分）的作文（选考）部分。ChatGPT 拿到了 1020 分。根据美国大学委员会的数据，1020 这个分数段大概排在前 52% 的位置。
会编写游戏的 ChatGPT
让 ChatGPT 编写个小游戏不知道能不能用，对 ChatGPT 来说，这不是个事。有用户在不到一个小时的时间里，就从头生成了一个小游戏，最关键的是用户零编码，只需输入提示就可以。如果中间有问题，告诉 ChatGPT，它会帮你解决。
例如用户表示：为一款关于挖掘宝藏的游戏想出 5 个名字，名字的首字母拼写为 GPT。
ChatGPT：Gold Pit Treasure, Great Pit Treasure,Grand Pit Treasure,Grave yard Pit Treasure,Glittering Pit Treasure.
用户：我想启动一个名为 GPT（Graveyard Pit Treasure）的项目，这样我们就可以一起开发游戏了。我想使用实时视图，而不是使用 ecto。我应该使用什么命令?
ChatGPT：mix phx.new gpt —no-ecto —live
用户：我有一个叫 GPT 的应用。我们要做一款游戏。为这个应用程序写一个 liveview 模块，它有 3 个元素：标题需要写着「GPT: Graveyards, Pits & Treasure」；从 0 开始的 Gems 计数器；一个写着「Dig up the next grave」的按钮。当我点击按钮时，我要么获得 10 个宝石，要么掉进坑中死亡的几率是 50%。如果我死了，gem 计数器就会显示「You fell into a pit. You are dead。」
ChatGPT 给出了一个代码链接，然后给出了一些说明。
在之后的用户和 ChatGPT 的对话中，用户遇到的问题，ChatGPT 逐一帮助解决，最后用户生成了一个在线可玩的游戏，如下图所示。
此外，ChatGPT 虽是一个对话式的语言模型，它本身不能生成多模态内容，但我们可以把它看作一个中间模型，比如把 ChatGPT 和 Stable Diffusion 结合使用。
例如，有网友要求 ChatGPT 生成随机的艺术 prompt，然后把 prompt 作为 Stable Diffusion 的输入，结果生成了一副艺术性很强的画作。
这种不指定具体生成内容，只说明领域的内容生成方式或许能够打开 AIGC 的新思路。
当然，作为一个AI模型，ChatGPT 的性能还有提升空间，特别是对于各种具体应用。研究团队表示，后续将根据用户反馈继续改进 ChatGPT，避免该模型随机生成错误内容。
参考链接：
https://gist.github.com/Gaelan/cf5ae4a1e9d8d64cb0b732cf3a38e04a
https://twitter.com/davidtsong/status/1598767389390573569
国产ChatGPT又开源了！效果大幅升级，在手机上也可以跑
编辑：好困
【新智元导读】近日，元语智能团队又开源了一个ChatYuan系列大模型：ChatYuan-large-v2，支持在单张消费级显卡、PC甚至手机上进行推理使用。
刚刚，「国产ChatGPT」ChatYuan又发新版本了。
更新的ChatYuan-large-v2不仅支持中英双语，还支持输入输出总长度最长4k。
而这也是继此前PromptCLUE-base、PromptCLUE- v1-5、ChatYuan-large-v1 模型之后，元语智能再次推出大模型方向的研究成果。
开源项目地址：
https://github.com/clue-ai/ChatYuan
Huggingface：
https://huggingface.co/ClueAI/ChatYuan-large-v2
Modelscope：
https://modelscope.cn/models/ClueAI/ChatYuan-large-v2/summary
01 什么是ChatYuan-large-v2？
ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型，ChatYuan-large-v2使用了和 v1版本相同的技术方案，在指令微调、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。
ChatYuan-large-v2是ChatYuan系列中以轻量化实现高质量效果的代表模型，仅仅通过0.7B参数量可以实现业界10B模型的基础效果，并且大大降低了推理成本，提高了使用效率。用户可以在消费级显卡、 PC甚至手机上进行推理（INT4 最低只需 400M ）。
同时，为了更好的提升使用体验，团队已经封装了工具，Chatyuan-large-v2实现了本地可运行，下载后可以直接在本地使用h5版本，进行网页交互。
02 v2有什么升级？
在chatyuan-large-v1的原有功能的基础上，v2模型进行了如下优化：
增强了基础能力：原有上下文问答、创意性写作能力明显提升。新增了拒答能力：对于一些危险、有害的问题，学会了拒答处理。新增了代码生成功能：对于基础代码生成进行了一定程度优化。新增了表格生成功能：优化了生成的表格内容和格式。增强了数学运算能力：对基础数学运算如加减法做了优化。扩展输入输出总长度：最大长度token数扩展到4096。增强了模拟情景能力：可以模拟多人对话或者具体场景，在情景下进行内容创作及上下文交互。新增了中英双语对话能力：新增了中英双语交互、英文创作、翻译等功能。拒答能力
计算推理
模拟情景
表格生成
代码生成
03 v2的局限性
由于Chatyuan-large-v1是一个轻量化的大模型，所以仍会存在一些局限和不足，请开发者知悉，包括：
对于推理、计算、代码生成方面基础功能基本实现，仍存在训练不充分的问题，在某些场景下会出现逻辑错误情况，如代码基本能够实现且具备注释能力，但不能保证精简通顺和准确，可视性还需优化。通用知识回答不够精确，事实性知识仍存在不准确的情况。上下文关联信息处理尚有不足。结语
总体而言，v2在上下文理解、内容生成、代码表格生成等方面，较v1开源模型有较大提升，仅仅通过0.7B参数规模即可实现行业内百亿参数规模的基础效果，大幅降低推理成本，提升了使用效率。
元语智能表示，团队会坚定的坚持开源路线，后续将持续开源更好更大的通用大模型，持续构建开源开发者生态，推动国内大模型开源发展，希望各位朋友批评指正。
产品内测邀请
除了本次开源ChatYuan-large-v2模型之外，元语团队正式开启KnowX产品内测，KnowX搭载了ChatYuan线上最新版本的大模型能力，在上下文理解、内容生成、代码生成、逻辑推理计算等方面表现优异，为实现版本的可靠、稳定及进一步优化，现已开启产品内测，名额有限，感兴趣的朋友可在下方链接中申请。
内测申请通道：
https://wj.qq.com/s2/11984341/e00b/
参考资料：
https://mp.weixin.qq.com/s/NahO52ZwFDjU0CMxfgRhQw