Generative AI, OpenAI, and ChatGPT: What are they?(openai generative models)
OpenAI生成模型：首创AI造图新境地
导言：
- OpenAI的Generative models为实现计算机对我们世界的理解和分析提供了新的工具和方法。
- Generative models在机器学习的无监督学习技术中扮演重要角色。
一、Glow：更好的可逆生成模型
OpenAI发布的新工作Glow是一个可逆的生成模型，可以更好地生成各种图象。
Glow的可逆性使其能够有效地处理反向映照和图象还原的问题。
二、OpenAI展现的Generative Pre-trainning Transformer（GPT）架构
GPT（Generative Pre-trainning Transformer）是OpenAI过去5年展现的一个重要项目。
GPT架构被广泛利用于OpenAI的开发项目，包括图象生成和强化学习等领域。
三、OpenAI合作火伴关系
OpenAI与Microsoft合作，共同开发能语言、代码和图象生成的Generative models。
合作带来了创新利用，例如ChatGPT，一种能够理解和回应人类语言的聊天机器人。
四、OpenAI的团队和开创人
OpenAI开创团队由技术和工程领域的顶级人材组成，包括联合开创人兼总裁Greg Brockman。
他们的贡献和领导力使OpenAI成为人工智能领域的重要气力。
五、Generative models在区别领域的利用
Generative models在语言生成方面的利用包括ChatGPT和GPT⑶。
在图象生成方面，OpenAI的项目DALLE⑵提供了更强大的生成模型。
总结：
- OpenAI的Generative models打破了AI在图象生成和语言理解方面的新局面。
- 这些模型不但为人工智能的发展提供了新的思路，还为我们理解和创造这个世界提供了新的工具和方法。
openai generative models的进一步展开说明
由于广泛应用，人工智能（AI）在多个行业获得了显著的影响，例如精确的医学影象分析、高分辨率的天气预报和精确的药物研发。麦肯锡（McKinsey）在2023年的一项调查显示，过去五年中，AI的采取率增加了一倍以上，并且对AI的投资正在迅速增加。另外，ChatGPT等生成式AI工具有潜力改变多个行业中各种工作的履行方式。虽然我们还不清楚其影响的全部范围和潜伏风险，但目前我们可以清楚回答一些问题，并学习一些概念，以更好地理解这个引人注视的利用AI领域，并以成功和负责任的方式利用它。
第一部份：生成式AI模型及其历史
生成式AI模型是深度学习模型的一个子集，可以根据输入提供的信息生成新内容。回顾生成式模型的历史，可以看到它们是如何由数学家、统计学家和计算机科学家逐渐发明出来的。以下是一些重要里程碑的概述。
第二部份：OpenAI和Azure OpenAI
OpenAI是一家成立于2015年的公司，专注于AI研究和开发。OpenAI模型是一组生成式AI模型，可以生成语言、代码和图象。微软与OpenAI合作实现以下三个主要目标：
利用Azure基础设施，包括安全性、合规性和区域可用性，帮助用户构建企业级AI利用程序。
在Microsoft产品中部署OpenAI AI模型的功能，包括Azure AI产品和其他产品。
使用Azure为所有OpenAI工作负载提供动力。
Azure OpenAI服务是Azure认知服务的一个新成员，它提供了对OpenAI强大的语言模型的REST API访问。OpenAI AI模型提供了三个主要种别的功能。
在使用Azure OpenAI服务时，了解关键概念是取得最好体验的关键。以下是一些关键概念：
现如今，生成式AI最著名的例子之一是GPT⑶。GPT⑶是由OpenAI开发的一种语言生成模型，可以生成类似人类文字的文本。它已被用于创建聊天机器人、社交媒体内容乃至短篇小说。
另外一个广为人知的生成式AI例子是Codex，它是GitHub Copilot的动力来源。Codex能够以自然语言解释简单的命令，并代表用户履行这些命令，从而实现对现有利用程序的自然语言界面构建。Codex是GPT⑶的一个分支，其训练数据包括自然语言和公然的GitHub存储库中数十亿行的源代码。它在Python中表现最强，但也精通其他十几种语言，包括JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript和Shell。
最后，我们有DALL·E，它是一种可以根据自然语言的描写创建逼真图象和艺术品的AI系统。它由OpenAI开发，并于2023年1月发布。DALL·E是一个简单的仅解码器转换器，可以将文本和图象作为单个流的1280个标记（文本为256个，图象为1024个）接收，并自回归摹拟所有这些标记。在其64个自注意层的每一个图象标记都可以关注所有文本标记。
第三部份：ChatGPT及其合适解决的问题
ChatGPT是由OpenAI开发的一种人工智能聊天机器人，于2023年11月发布。它建立在OpenAI的GPT⑶和GPT⑷基础大语言模型（LLM）之上，并使用了监督学习和强化学习技术进行了微调。ChatGPT是生成预训练转换器（GPT）语言模型系列的一员。
GPT⑶由一系列模型组成，可以理解和生成自然语言。这些模型是一种完成模型，这意味着如果我们给它们输入几个单词，它们可以生成在训练数据中可能跟随它们的几个单词。ChatGPT则是一种对话式模型，这意味着在与它交换时以对话的方式进行效果最好。它基于与GPT⑶相同的转换器基础模型，但是使用了对话数据进行了微调。然后，使用了人工反馈强化学习（RLHF）进一步进行微调，RLHF是OpenAI在2023年的InstructGPT论文中引入的一种技术。之前的模型是文本输入和文本输出，意味着它们接受一个提示字符串并返回一个要追加到提示字符串的完成结果。但是，ChatGPT模型是以对话为输入和消息为输出的。模型期望以特定的对话格式进行格式化的提示字符串，然后返回代表聊天中模型生成的消息的完成结果。
该技术中，模型被给予相同的输入两次，提供两个区别的输出，然后请人工排名员选择哪一个输出更好。这个选择然后经过微调再次反馈给模型。这类技术使得模型的输出与人类期望保持一致，对OpenAI最新模型的成功相当重要。GPT⑷则可以用于完成和对话，并且具有全新的基础模型。该基础模型也通过RLHF进行微调，以更好地到达与人类期望的一致性。
GPT模型和ChatGPT之间的主要区分可以总结以下：
为了使用Azure OpenAI服务中的ChatGPT和GPT⑷，您需要完成以下步骤：
Azure定阅：不要钱创建一个Azure定阅。
在所需的Azure定阅中授与对Azure OpenAI的访问权限。目前，对该服务的访问只能通过申请取得。您可以通过在https://aka.ms/oai/access上填写表格申请访问Azure OpenAI。
Azure OpenAI服务资源，其中部署了gpt⑶5-turbo（预览版）或gpt⑷（预览版）模型之一。有关模型部署的更多信息，请参阅资源部署指南。
转到Azure OpenAI Studio，网址为https://oai.azure.com，并使用具有访问OpenAI资源权限的凭证进行登录。在登录工作流程期间或以后，选择适当的目录、Azure定阅和Azure OpenAI资源。
从Azure OpenAI Studio的起始页上选择ChatGPT playground（预览版）。
完成以上步骤后，您可以通过Azure OpenAI Studio的ChatGPT playground来开始探索OpenAI的能力。在这个页面上，您可以快速迭代和尝试各种功能。
希望本文可以帮助您更好地了解区别的生成式AI模型及其历史、OpenAI和Azure OpenAI的区分、ChatGPT和它合适解决的问题的种类，和怎样在这个革命性的计算时期开始使用这些工具。
【参考文献和资源】：Francesca Lazzeri博士在领英上的个人主页。
openai generative models的常见问答Q&A
问题1：甚么是generative models(生成式模型)？
答案：generative models(生成式模型)是一种机器学习模型，它可以通过学习视察数据的散布，来生成新的数据样本。它的主要目标是理解和摹拟现实世界中的数据散布，然后使用这些学习到的知识来生成新的数据。
- 举个例子，对一组包括猫和狗图片的数据集，generative model可以学习到猫和狗图片的共同特点，并基于这些特点生成一张新的猫或狗的图片。
- generative models广泛利用于图象生成、文本生成、语音生成等领域。
- generative models有很多种区别的算法，包括Generative Adversarial Networks (GANs)、Variational Autoencoders (VAEs)等。
