汽车终端市场分析及展望报告（52页）

行业报告下载 2023年06月23日 06:49 管理员

ChatBOT：基于检索，形成一个大的语料库，在库里检索相似的Query，把对应的内容再返回给用户。其特点可以总结为：基于检索语料库，在相关性、自然度等方面都做得比较差。 ChatGPT：基于大规模语言模型，会在进一步对话数据场景下做优化。ChatGPT实际上是基于instructGPT进一步在对话场景下，基于对上下文、对复杂问题的更好理解，对对话场景的数据进行优化。在相关性、自然度等方面做得较好。因为对情感和对社会联结的处理会很不一样，完成任务相对客观，情感对话相对主观。针对情感对话，模型开发人员会借鉴心理学的理论、话术，力求更好地做情感支持，去倾听、去安抚；情感对话还会面临更多潜在问题，比如伦理问题等。 ChatGPT拥有强大的语言理解能力，但不具备人类独有的创造力、思维力、洞察力等特征。理解能力是情感建立的基础，具有理解能力的ChatGPT，在交流中表现出“同理心”，但不代表ChatGPT拥有自己的情绪和感情。数据标注、算力支撑和先发优势是ChatGPT得以强势发展的三大护城河。

数据标注是ChatGPT发展的“肥料”。ChatGPT底层逻辑仍是基于自回归的机器学习，需要输入大量数据进行模型训练，数据标注属于资本密集和劳动力密集型工作，需要大量人力和财力，但ChatGPT在成本低的同时做到了高效率（0.3美分/条，单条效率为人类的4倍）。此外，随着ChatGPT更新迭代，需要的训练语料呈指数级增长，但许多专业语料并不公开，即使拥有人工标注的能力，一些不掌握核心语料的非巨头厂商也难以进入。算力支撑是ChatGPT发展的“土壤”。数据标注和模型训练都需要强大的算力支撑。标注数据、问题分类和答案预编辑等工作可以借助模型去预测其效果，来回试错，其中对算力侵占是巨大的。依靠微软的强大算力，OpenAI可以在短时间内完成试错，将模型训练成熟。先发优势是保障ChatGPT吸收“肥料”和巩固“土壤”的“根系”。OpenAI把GPT3放出来之后，用户通过API使用ChatGPT，不断向模型输入训练语料。通过对话，人们在使用 ChatGPT时也完成了对其的训练，基于用户反馈，ChatGPT能不断获得query分布，判断各个query的训练成熟度，以此为导向有意识地、有针对性地做数据标注，不断反哺ChatGPT。

汽车终端市场分析及展望报告（52页）