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ChatGPT是OpenAI开发的一种基于大范围预训练的语言模型，它在发布后迅速掀起了热潮。与其他模型相比，ChatGPT具有低查重率的特点，使其成为各行业和个人广泛利用的理想选择。

ChatGPT之所以具有低查重率，是由于它的预训练数据源丰富多样。OpenAI在训练ChatGPT时使用了大量的互联网文本数据，从各种来源和领域聚集而来。这些数据包括了大量的对话和对话片断，使ChatGPT在生成回应时能够更好地摹拟真实对话的风格和语言特点。ChatGPT还斟酌了来自社交媒体、新闻报导、论坛讨论等各种文本情势，使其具有了对区别语言风格和表达方式的理解和利用能力。

ChatGPT在训练进程中采取了大范围的数据集和深度学习技术。OpenAI利用了云计算和散布式计算的优势，使ChatGPT能够处理数十亿乃至上百亿级别的语料库。这类大范围的数据训练有助于提高模型的语言理解能力和生成回应的准确性。ChatGPT还使用了先进的深度学习方法，如自注意力机制（self-attention）、Transformer模型等，这些技术能够更好地理解和建模语言的上下文关系，从而生成更联贯、准确的回应。

ChatGPT的低查重率还得益于OpenAI在训练模型时采取的一些策略和措施。为了确保生成的回应符合人类的价值观和道德标准，OpenAI引入了一种称为“刹车”机制的方法。这个机制会对ChatGPT生成的回应进行过滤和挑选，以减少误导性、有害或不准确的内容。OpenAI还通过与人类操作员的合作，对ChatGPT的输出进行纠正和指点，从而进一步优化其回应的质量和准确性。

ChatGPT的低查重率还得益于OpenAI对模型利用的监督和调理。OpenAI在发布ChatGPT时，特别强调了模型的局限性，并提示用户在使用中要谨慎。OpenAI还鼓励用户对模型的毛病或有害回应进行反馈和报告，以便对模型进行改进和优化。这类监督和调理能够及时发现和解决模型的问题，提高生成回应的准确性和可信度。

ChatGPT之所以具有低查重率的缘由主要包括多样化的预训练数据源、大范围数据训练和深度学习技术的利用、引入“刹车”机制和人工监督、用户反馈和改进等因素的综合作用。这些因素使得ChatGPT成为一种在各行业和个人利用中备受欢迎的语言模型，具有广阔的利用前景。

ChatGPT掀起热潮的缘由（ChatGPT查重率低的缘由）

ChatGPT强大的缘由是它的自然语言处理技术非常强，它可让你在聊天中使用自然语言与机器人对话。ChatGPT可以辨认文本中的关键词，并以此来回利用户的查询，为聊天提供了更快捷、更准确的回复。

Chat GPT是一种基于Transformer模型的自然语言处理技术，是OpenAI研究团队发布的一种语言模型。它之所以强大，是由于它在大范围语料库上进行了预训练，可以更好地理解和处理自然语言，能够生成自然流畅的语言，并理解上下文的语义和逻辑。具体来讲，Chat GPT之所以强大有以下缘由：

1、大范围预训练：Chat GPT基于海量的自然语言语料库进行了预训练，从而具有了丰富的语言知识和语言模式，可以更好地处理自然语言的复杂性和多样性。

2、Transformer模型：Chat GPT基于Transformer模型，该模型采取自注意力机制来捕捉句子中的上下文关系，能够有效处理长距离依赖关系，并生成联贯的语言。

3、Fine-tuning：Chat GPT可以通过微调的方式，针对特定任务进行优化，进一步提升性能和准确度。

4、集成多种技术：Chat GPT集成了许多自然语言处理技术，如文本编码、语义分析、文本生成等，能够灵活地应对各种任务和需求。

Chat GPT之所以强大，是由于它基于大范围预训练、Transformer模型、Fine-tuning和多种技术的综合优势，可以处理自然语言的复杂性和多样性，生成自然流畅的语言，并在各种自然语言处理任务中表现出色。

ChatGPT热度

“在 AI 技术生态上，生成式大模型已成为自动驾驶系统进化的关键，基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法，将逐渐在车端进行落地部署。”

在最新的毫末 AI DAY 上，毫末智行董事长张凯给出了这一判断，并基于这一判断发布业内首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名“雪湖·海若”。

自去年年末以来， GPT 的热度一直高涨不下，特别是 ChatGPT 的大火更是引发全行业关注。此前，GPT 多利用于文本生成、代码生成或是搜索领域，但由于缺少数据支持，GPT 在自动驾驶行业这一垂类的利用其实不高。

截至业内也唯一毫末一家率先将 GPT 利用到自动驾驶领域，即 DriveGPT 雪湖·海若。 DriveGPT 能为智能驾驶做甚么？

GPT 的全称是生成式预训练 Transformer 模型，本质上是在求解下一个词出现的几率。即根据输入的前叙文本，模型会输出可能出现的下一个字的概率散布，再从中取样出概率较高的字。如此循环往复，直到完全地写完下文。

据官方介绍，DriveGPT 雪湖·海若的底层模型采取 GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与 ChatGPT 使用自然语言进行输入与输出区别，DriveGPT 输入是感知融会后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，行将自动驾驶场景 Token 化，构成“Drive Language”。 Drive Language 基于毫末的 CSS 场景库理论，将驾驶空间进行离散化处理，每个 Token 都表征场景的一小部份，相当于许多个可能在未来出现的平行宇宙，终究完成自车的决策规控、障碍物预测和决策逻辑链的输出等任务。截至毫末从真实驾驶场景库中提取的token序列，范围到达 50 万个。

有了 Drive Language，毫末就能够用人类驾驶的数据对模型进行预训练。 在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接收 Clips 数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，构成对自动驾驶认知决策模型的延续优化。

DriveGPT 雪湖·海若会根据输入真个提示语和毫末 CSS 自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完全驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态辨认进程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。

毫末智行 CEO 顾维灏表示，毫末 DriveGPT 雪湖·海若通过引入驾驶数据建立 RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行延续优化。据毫末方面的说法，在 RLHF 的加持下，Hard Case 通过率提升了 48%。毫末 DriveGPT 雪湖·海若实现了模型架构与参数范围的升级，参数范围达 1200 亿，预训练阶段引入 4000 万千米量产车驾驶数据，RLHF 阶段引入 5 万段人工精选的困难场景接收 Clips。

毫末方面表示，DriveGPT雪湖·海若现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题。“在感知到了周围的世界以后，怎样样把车开得更安全，把车开得更顺滑，怎样样跟周围的交通参与者相互博弈。”顾维灏说道。

毫末判断，DriveGPT雪湖·海若还将在城市 NOH、智能陪练、驾驶捷径推荐、脱困场景中得到利用，终究目标是要实现端到端自动驾驶

毫末在 AI DAY 上宣布，DriveGPT雪湖·海若将在行将量产上市的新摩卡DHT-PHEV首发。

毫末基于GPT技术的探索，毫末衍生出服务于业界的能力和新的商业模式，即向业界开放DriveGPT的能力，4月11日开放单帧自动标注服务，可下降标注本钱，以后还将陆续开放驾驶行动验证、困难场景脱困等功能。 DriveGPT 背后的支持

DriveGPT 雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。

今年 1 月，毫末和火山引擎共同发布了其自建智算中心“毫末雪湖·绿洲 MANA OASIS”。毫末表示，OASIS 的算力高达 67 亿亿次/秒，存储带宽 2T /秒，通讯带宽到达 800G /秒。

只有算力还不够，还需要训练和推理框架的支持，由此毫末进行了三方面升级——

一是训练稳定性优化。毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，可以通过集群调度器实时获得服务器异常，将异常节点从训练 Task group 中删除，再结合CheckPoint 功能，利用 VePFS 高性能存储和 RDMA 网络高效分发，以保障 DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。 二是弹性调度资源的升级。毫末构建了一个大模型延续学习系统，数据以动态数据流的情势结合增量学习，延续不断地将量产回传和挑选的存量数据，传入认知和感知 Pretrain 大模型。

三是吞吐效力的升级。在 Transformer 的大矩阵计算上，毫末通过对内外循环的数据拆分，尽可能保持数据在 SRAM 中提升计算的效力；在传统的训练框架中，通过引入火山引擎提供的 Logo核心算子库实现融会，端到端吞吐提升 84%。

毫末表示，自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。截至2023年4月， MANA 学习时长超 56 万小时，相当于人类司机 6.8 万年。

在 MANA 发布迭代一年后，在本次 AI DAY 也迎来升级，具体包括：MANA 感知和认知相关大模型能力统一整合到 DriveGPT 雪湖·海若中；MANA计算基础服务针对大模型训练在参数范围、稳定性和效力方面做了专项优化，并集成到 OASIS 中；第三，增加了使用NeRF技术的数据合成服务，下降 Corner Case 数据的获得本钱；针对多种芯片和多种车型的快速交付困难优化了异构部署工具和车型适配工具。

在视觉感知能力上，毫末对视觉自监督大模型做了一次架构升级，将预测环境的三维结构，速度场和纹理散布融会到一个训练目标里面，逼迫模型练好内功，使其能从容应对各种具体任务。目前毫末视觉自监督大模型的数据集超过 400 万 Clips，感知性能提升 20%。顾维灏举例称，在停车场景下，毫末将鱼眼相机也引入到视觉 BEV 的感知框架当中，鱼眼图象通过 2D backbone 提取出视觉特点，经过空间转换映照至 BEV 空间，并在该空间下对障碍物的轮廓边界进行辨认和丈量，目前可做到在 15 米范围内达丈量精度 30cm，2 米内精度高于 10cm。

除用自监督大模型练内功，毫末还公然了在纯视觉三维重建方面的一些进展。

毫末对 NeRF 做了升级，将视觉感知结果转化为可用于 BEV 模型训练的带 3D 标注的真值数据，目前可以做到重建误差小于 10cm。

单趟重建有时会遭到遮挡的影响，不能完全地还原三维空间，因此毫末尝试了多趟重建的方式——行将同一地点区别车辆在区别时间经过的数据合并做多趟重建，由此提升场景还原度，重建效力可提升 5 倍。

重建以后，MANA 可以编辑场景合成难以搜集的 Corner Case。毫末表示，近期训练了一个可以在静态场景做虚拟动态物体编辑的模型，可以控制虚拟物体在场景中依照设定的轨迹运动，由此合成各种 hardcase，例如近距离回车，行人、电动车交互行动等。

2023年将是智驾产品大考之年

“2023 年智驾产品进入全线爆发期。”毫末智行董事长张凯在活动上表示。

张凯判断，城市导航辅助驾驶产将在 2023 年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市导航辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。

行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在末端物流自动配送领域，末端物流自动配送车在商超、快递等场景迎来爆发，2023 年将在这些场景实现可延续商业化闭环。在 AI DAY 上，毫末表示其城市 NOH 已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，行将量产上车。张凯表示，到2024 年，毫末城市 NOH 将有序落地 100 城。

一年以内，从三座城市扩大至百城，毫末给出的目标可以说十分激进。

截至毫末三代乘用车产品搭载车型近 20 款，毫末辅助驾驶用户行驶里程突破4000万千米，HPilot2.0 日均里程使用率 12.6%。

毫末智行流露，目前已与 3 家主机厂（包括长城）签署定点合同，相关项目正在交付中。 结合毫末往届 AI DAY 的动态来看，从发布中国首个数据智能体系 MANA，到建设智算中心雪湖·绿洲，再在其基础上训练出参数范围达 1200 亿作为 DriveGPT 雪湖·海若模型，毫末的闭环思惟始终贯彻其技术始末，并逐步构成数据驱动的闭环。

正如毫末所言，2023 年将是智能驾驶冲刺之年、大考之年。这对毫末来讲，这也是久长技术布局走向落地利用的关键时期；毕竟，毫末要在 2025 年实现城市 NOH 落地 100 城，这其实不是一个简单的事情。

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ChatGPT停更缘由

如果你使用的是 OpenAI 的 GPT 模型，但由于 OpenAI 的政策更新，致使你没法再使用 chatgpt 等利用程序。那末你可以斟酌转向其他自然语言处理模型（如 BERT、XLNet等），或探索其他类似的模型，如 Hugging Face 的 Transformers，该模型支持多个语言模型，包括类似于 GPT 的模型，同时还支持您将模型放在本地计算机上运行。

您还可使用其他开放源代码NLP平台，如SpaCy，NLTK和Stanford CoreNLP。这些平台大多数都使用各种技术和语言模型，可以帮助您履行自然语言处理任务。

虽然 chatgpt 不能继续使用，但是仍有许多其他自然语言处理模型和平台可供选择。您可以根据您的特定需求和使用情况寻觅最合适您的解决方案。

在国内目前还不能用，ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）的技术，它可以帮助开发人员构建智能聊天机器人。它使用深度学习技术来摹拟人类对话，并且可以根据上下文和历史记录来回答问题。ChatGPT可以帮助开发人员构建更加自然和流畅的聊天机器人，从而提高用户体验。

chatgpt被停用了的解决方法是:

chatgpt镜像不能用的缘由是版本太低。

Chat GPT体验或者很不错的。但是由于不可抗力缘由,大部份人没法体验到。OpenAI没有中国开放注册,注册一般都会提示OpenAI服务在当地不可用，所以chatgpt目前不能在本地部署

有以下解决方法：

1.重新注册，再重新登陆使用

2.使用替换的同类型工具

3.付费请一些人替你用gpt问一些问题

4.提升自己的认知

ChatGPT掀起利用热潮

作为一种人工智能技术，ChatGPT在很多方面对人类都有着积极的影响。

ChatGPT可以通过智能对话与人类进行交换，为人们提供更加智能化的服务和支持。在客服、医疗、金融等领域，ChatGPT可以提供更加高效、精准、便捷的服务，令人们的生活更加便利和舒适。

ChatGPT可以通过学习和训练不断提升本身的能力和水平，为人类带来更高效、更精准的解决方案。在自然语言处理、机器翻译、智能写作等领域，ChatGPT可以利用大数据和机器学习等技术，为人们提供更加智能化的解决方案，提高生产效力和质量。

ChatGPT也能够增进人类对人工智能和科技的认知和理解，推动人类在技术和科学领域的发展和进步。通过与ChatGPT的交互和沟通，人类可以更好地了解人工智能技术的发展趋势和利用领域，为未来的科技创新和社会进步提供更多的想象空间和创新思路。

在使用ChatGPT的进程中也可能存在一些风险和挑战，如隐私保护、数据安全等问题。我们需要在推广和利用ChatGPT技术的进程中，不断加强技术研究和法律监管，确保ChatGPT技术的健康发展和人类的安全和利益。

ChatGPT查重率低的缘由

gpt写论文查重率不高。

从检测的结果，可以发现，初稿的重复率基本上可以控制在30%以下，一般的本科高校要求是20%，比较宽松的是30%。作为论文的初稿，是完全可以接受的。使用AI辅助的流畅程度更好，虽然专业性差点，但是可以后面做小范围的修改。人工智能聊天工具ChatGPT的功能正在被人们充分发掘，学生是最早开始使用这一工具的群体之一，其引发的一些问题也引发了教育界的关注。在海外，已有学校制止使用ChatGPT，由于担心学生可能会用它做弊。在国内，《逐日经济新闻》记者调查发现，网购平台上依然在售卖五花八门的AI工具。

针对这个情况，每经记者采访了北京、上海、四川等地的重点大学的一线教师，他们正密切关注学生对ChatGPT的使用情况。有的老师明确向记者表示，已发现有学生用ChatGPT撰写论文。某位高校老师乃至直言，估计今年开学后会出现一些ChatGPT所引发的学术乱象问题。ChatGPT的优点：

1、自然流畅的对话：ChatGPT通过对海量对话数据的学习，具有自然流畅的对话能力，能够与用户进行逼真的自然语言交互。

2、能够理解语境：ChatGPT能够理解语境，不但能根据上下文生成回答，还可以辨认当前对话的主题，更好地满足用户需求。

3、多语言支持：ChatGPT支持多种语言，可以用于跨语言交互，帮助用户解决跨语言沟通的问题。

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