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午夜剧场
1时35起，午夜剧场大片放送：《从足球流氓到黑帮崛起》！
精彩赛事
3点31分起， 自由搏击、功夫全能技赛事火烧连营 ！
精彩赛事
9点57分起， WBA超轻量级拳王争霸赛 布罗内尔VS瑟芬 ！
我就是拳王
10时35分起，2018赛季我就是拳王各大赛区精彩呈现！
午间剧场
13时40起，午间剧场带来精彩大片：《美国式搏击》！
经典著作
15时12起，古龙武侠巨著《天涯明月刀》第25集和第26集！
我就是拳王
17时43起，回顾我就是拳王西安、广州、菏泽训练营及决赛赛精彩瞬间。
黄金剧场
23时11起，黄金剧场大片放送：《英雄之战》！
注：此节目单仅为参考，实际以平台播出为准。
中国互联网电视搏击频道观看方法
中国互联网电视搏击频道，全天24小时播出，播出内容涵盖功夫全能技、散打、泰拳、赛法斗、桑搏、空手道等所有主流格斗项目的赛事，同时还有功夫教学、新闻资讯等精彩内容，是搏击迷首选的媒体平台。
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来源：阿法兔研究笔记
ChatGPT是个啥？
近期，OpenAI 发布了 ChatGPT，是一个可以对话的方式进行交互的模型，因为它的智能化，得到了很多用户的欢迎。
ChatGPT 也是 OpenAI 之前发布的 InstructGPT 的亲戚， ChatGPT 模型的训练是使用 RLHF（Reinforcement learning with human feedback）也许 ChatGPT 的到来，也是 OpenAI 的 GPT-4 正式推出之前的序章。
什么是GPT？从GPT-1到GPT-3
Generative Pre-trained Transformer (GPT)，是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话 AI。 2018年，GPT-1 诞生，这一年也是 NLP（自然语言处理）的预训练模型元年。 性能方面，GPT-1 有着一定的泛化能力，能够用于和监督任务无关的 NLP 任务中。 其常用任务包括：
虽然 GPT-1 在未经调试的任务上有一些效果，但其泛化能力远低于经过微调的有监督任务，因此 GPT-1 只能算得上一个还算不错的语言理解工具而非对话式 AI。 GPT-2 也于 2019 年如期而至，不过，GPT-2 并没有对原有的网络进行过多的结构创新与设计，只使用了更多的网络参数与更大的数据集：最大模型共计 48 层，参数量达 15 亿，学习目标则使用无监督预训练模型做有监督任务。 在性能方面，除了理解能力外，GPT-2 在生成方面第一次表现出了强大的天赋：阅读摘要、聊天、续写、编故事，甚至生成假新闻、钓鱼邮件或在网上进行角色扮演通通不在话下。 在“变得更大”之后，GPT-2 的确展现出了普适而强大的能力，并在多个特定的语言建模任务上实现了彼时的最佳性能。
之后， GPT-3 出现了，作为一个无监督模型（现在经常被称为自监督模型），几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务 ，例如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。而且，该模型在诸多任务上表现卓越，例如在法语-英语和德语- 英语机器翻译任务上达到当前最佳水平，自动产生的文章几乎让人无法辨别出自人还是机器（仅52%的正确率，与随机猜测相当），更令人惊讶的是在两位数的加减运算任务上达到几乎 100% 的正确率，甚至还可以依据任务描述自动生成代码。 一个无监督模型功能多效果好，似乎让人们看到了通用人工智能的希望，可能这就是 GPT-3 影响如此之大的主要原因。
GPT-3 模型到底是什么？
实际上，GPT-3 就是一个简单的统计语言模型。 从机器学习的角度，语言模型是对词语序列的概率分布的建模，即利用已经说过的片段作为条件预测下一个时刻不同词语出现的概率分布。语言模型一方面可以衡量一个句子符合语言文法的程度（例如衡量人机对话系统自动产生的回复是否自然流畅），同时也可以用来预测生成新的句子。例如，对于一个片段“中午12点了，我们一起去餐厅”，语言模型可以预测“餐厅”后面可能出现的词语。一般的语言模型会预测下一个词语是“吃饭”，强大的语言模型能够捕捉时间信息并且预测产生符合语境的词语“吃午饭”。 通常，一个语言模型是否强大主要取决于两点：
由于 GPT-3 更强的性能和明显更多的参数，它包含了更多的主题文本，显然优于前代的 GPT-2。 作为目前最大的密集型神经网络，GPT-3 能够将网页描述转换为相应代码、模仿人类叙事、创作定制诗歌、生成游戏剧本，甚至模仿已故的各位哲学家——预测生命的真谛。且 GPT-3 不需要微调，在处理语法难题方面，它只需要一些输出类型的样本（少量学习）。 可以说 GPT-3 似乎已经满足了我们对于语言专家的一切想象。
GPT-3 存在什么问题？
但是 GTP-3 并不完美，当前有人们最担忧人工智能的主要问题之一，就是聊天机器人和文本生成工具等很可能会不分青红皂白和质量好坏地对网络上的所有文本进行学习，进而生产出错误的、恶意冒犯的、甚至是攻击性的语言输出，这将会充分影响到它们的下一步应用。 OpenAI 也曾经提出，会在不久的将来发布更为强大的 GPT-4：
将 GPT-3 与 GPT-4、 人脑进行比较（图片来源：Lex Fridman @youtube）
据说，GPT-4 会在明年发布，它能够通过图灵测试，并且能够先进到 和人类没有区别 ，除此之外，企业引进 GPT-4 的成本也将大规模下降。
ChatGPT 与 InstructGPT
谈到 ChatGPT，就要聊聊它的“前身”InstructGPT。
2022 年初，OpenAI 发布了 InstructGPT，在这项研究中，相比 GPT-3 而言，OpenAI 采用对齐研究（alignment research），训练出更真实、更无害，而且更好地遵循用户意图的语言模型 InstructGPT。 InstructGPT 是一个经过微调的新版本 GPT-3，可以将有害的、不真实的和有偏差的输出最小化。
InstructGPT 的工作原理是什么？
开发人员通过结合监督学习+从人类反馈中获得的强化学习， 来提高 GPT-3 的输出质量。在这种学习中，人类对模型的潜在输出进行排序；强化学习算法则对产生类似于高级输出材料的模型进行奖励。 训练数据集以创建提示开始，其中一些提示是基于 GPT-3 用户的输入，比如“给我讲一个关于青蛙的故事”或“用几句话给一个6岁的孩子解释一下登月”。
开发人员将提示分为三个部分，并以不同的方式为每个部分创建响应：
核心在于——人工智能需要是能够负责任的人工智能。
OpenAI 的语言模型可以助力教育领域、虚拟治疗师、写作辅助工具、角色扮演游戏等。在这些领域，社会偏见、错误信息和毒害信息存在都是比较麻烦的，能够避免这些缺陷的系统才能更具备有用性。
ChatGPT 与 InstructGPT 的训练过程有哪些不同？
总体来说，ChatGPT 和上文的 InstructGPT 一样，是使用 RLHF（从人类反馈中强化学习）训练的。 不同之处在于数据是如何设置用于训练（以及收集）的 。（这里解释一下：之前的 InstructGPT 模型，是给一个输入就给一个输出，再跟训练数据对比，对了有奖励不对有惩罚；现在的 ChatGPT 是一个输入，模型给出多个输出，然后人给这个输出结果排序，让模型去给这些结果从“更像人话”到“狗屁不通”排序，让模型学习人类排序的方式，这种策略叫做 supervised learning，本段感谢张子兼博士。）
ChatGPT 存在哪些局限性？
如下：
a) 在训练的强化学习 (RL) 阶段，没有真相和问题标准答案的具体来源，来答复你的问题。
b) 训练模型更加谨慎，可能会拒绝回答（以避免提示的误报）。
c) 监督训练可能会误导/偏向模型倾向于知道理想的答案，而不是模型生成一组随机的响应并且只有人类评论者选择好的/排名靠前的响应
想必，现在各位很少能看到地痞流氓这种人了。
在十几年前，还有偶尔听到或者看到黑社会，地痞，流氓，这种人。
现在怎么他们都不见了呢？
他们并没有消失，只是现在国家的法律更加健全。越来越多的人干起来一些钻法律空子的勾当！
他们并没有消失，他们只是换了一个工作环境，他们之中很多人有了自己的公司，和产业。
以前你和他说话，他对你凶巴巴的，但是现在你和他交流，你看不出来他是地痞还是什么，他们现在都是慈眉善目的做着各种慈善工作，办公室里面放着各种锦旗，进进出出的一些外人，看到这些锦旗，都认为他们这家公司不错。
你要是不认识他，都以为他是企业家，但是他们只是用这些来装饰自己的外表。
有句话说的好，当你的工作经验不足时，就用华丽的外表，让他人认为你更加专业。
而我们认为的黑社会，地痞流氓，都是电视剧中的那些形象，拿着刀，到处跑。
如果，今天你看到有人带个金链子，穿个雕，染个黄毛，那顶多让别人看起来是个行为艺术，让别人看起来你更加时尚！
随着时代在发展，社会在进步，他们已经学会了用更隐蔽的方式来捞钱了。
比如说：二手车贩卖，小额贷款，导游，网络诈骗等都有他们存在的身影！
他们把法律研究的透透的！研究合同研究的明明白白的。
还有各种低价的套路，旅行社，去观光中让你无形之中消费啊，景区的回扣，当地的普通商品当纪念品，给大家。假玉石，假手串，让一个普通人迷迷糊糊的就着了道！
这些人赚钱转到手软，专门骗外地游客。变着法子骗大家，你若是着了道，只能自认倒霉，让你有苦也说不出！
所以，虽然现在法律健全了，但是道德任然跟不上，毕竟人的自我修养参差不齐！
如果你被骗过，请评论经过，让路人避避坑！
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