language models (LLMs) that – in effect – found freedom with the November 2022 launch of OpenAI’s ChatGPT with its extremely easy-to-use / speedy user interface. In addition, relatively new AI company founders making new tech advances increasingly more powerful, accessible, and economically viable. OpenAI’s ChatGPT – based on user / usage / monetization metrics – is history’s biggest ‘overnight’ success (nine years Internet 1.0 revolution – where technology started in the USA and steadily diffused globally – ChatGPT hit the world stage all at once, growing in most global regions simultaneously. Meanwhile, platform

function ，平台负责将 Rust 编译成 Wasm ，并运行在 WasmEdge 安全容 器中 • 平台封装了一些常用 LLM 和 SaaS 的 API ，并发布成了 crate ，比如 ChatGPT 、 telegram 、 GitHub 、 Discord 、向量数据库比如 qdront 。 • 整个 serverless 平台是为 Rust 和 WebAssembly 设计的 视频演示如何使用 code! • Telegram ChatGPT 机器 人 • PR Review 机器人 使用 Rust 构建基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 1. 通过不同的 prompt 扮演不同的角色，并且拥有短期记忆 2. Chat with images 3. Chat with text 这个机器人可以： 使用 Rust 构建基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 Cargo.toml "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 telegram 机器人的基础设置 "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人 Open AI 的基础设置 获取 chat_id "0.1.0" 基于 ChatGPT 的 Telegram 机器人

Encoder Representations from Transformers,双向编码生成Transformer)， GPT仅采用上文 预测单词（BERT采用了基于上下文双向的预测手段）。 注：ChatGPT的表现更贴近人类意图，部分因为一开始GPT是基于上文的预测，这更贴近人类的话语模式，因为人类言语无法基于将来的话来做分析。 图：GPT-1模型相比于Transformer模型有了显著简化 Transformer架构 GPT的发展 40 ChatGPT核心技术优势 资料来源：《Training language models to follow instructions with human feedback》论文 ◼ InstructGPT与ChatGPT属于相同代际的模型，ChatGPT只是在InstructGPT的基础上增加了Chat属性，且开放了公众测试 ◼ ChatGPT提升了理解人类思维的准 ChatGPT提升了理解人类思维的准确性的原因在于利用了基于人类反馈数据的系统进行模型训练 （注：根据官网介绍，GhatGPT也是基于InstructGPT构建，因而可以从InstructGPT来理解ChatGPT利用人类意图来增强模型效果） 步骤1：搜集说明数据，训练监督策略 图：基于人类反馈强化的核心训练流程如下所示： 步骤2：搜集比较数据，训练一个奖励模型 步骤3：搜集说明数据，使用增强学习优化模型 搜集说明数据（基于

要的是理解两者之间的关系。 AGI
和产品对我们来说并不是⼿段和⽬的的关系，两个都是⽬的。同时，在追求
AGI
的过程中，我认为 所谓的数据⻜轮是很重要的，尽管它是⼀个⽼套的概念。 像
ChatGPT
这样的产品，还没有完全建⽴起基于⽤⼾数据的持续进化。我觉得这很⼤程度上是
base
model
还在进化，进化了⼀代，之前的⽤⼾数据就没什么⽤了。这跟发展阶段有关系
⸺
现 在“吃”的是 的？因为刚刚你也提到了模型是⼀个⿊盒，并且其实⼈类到现在还没有弄清楚⾃⼰的⼤脑是怎么⼯作 的。 杨植麟：可解释性核⼼是个信任的问题。建⽴⼀个信任的⼼智是很重要的，对应的应⽤场景甚⾄可能 和
ChatGPT
的也会不同，⽐如
long-context
和搜索的结合。
当模型完全不
hallucinate
或者概率⾮常低，就不需要解释了，因为它说的东西都是对的。⽽且解释有 可能也只是
alig 开始的时候只有很少的内存。第⼆点就在于
AI
的终极价值是个性化。

海外独⻆兽：OpenAI
其实也有⼀定的
long-context
了。
杨植麟：它还没有把⽤⼾的交互过程真正视为个性化的场景。⽐如，如果我们去
ChatGPT
prompt
某 个东西，
不管是今天还是明天，只要模型版本相同，可能效果基本上差不多，这就是我说的缺乏个性 化。 最终所有东西都是指令遵循。只不过你的指令会越来越复杂。今天你的指令⼀开始可能是
10
个词，但

OpenAI 说起，前一年年底，ChatGPT 的横 空出世，标志着对话式 LLM 开始进入公众视野，为人们 提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月，同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 的台阶，为 LLM 的广泛应用奠定了基础。再之后的 11 月份，OpenAI 再发力，GPTs 的到来，“用户自定义 ChatGPT”的能力，更是让世人领略了 OpenAI 如人意，车翻了又翻。 三、 Claude 2、PaLM 2、Llama 等模型与产品也展现了 LLM 在语言理解和多模态处理能力方面的探索，甚至 Claude 2 还一度被誉为实力可以硬刚 ChatGPT。而 Meta 开源的 Llama 2 更成为了 LLM 领域开源势力的典型代表，它的 出现，犹如一颗投入平静湖面的石子，激荡起层层水波， “Llama 2 一开源，全球范围内进入了百模混战阶段”， 各种应用在原本的基础上增加 AI 能力，使其智能化，但 它的智能只充当了“辅助”角色；在 AI 原生的语境下， LLM 从一开始就是应用的中枢，应用本身的架构、功能、 交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最 经典的“AI 原生”应用。此概念目前还处在萌芽期，明确 的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽。 换一种视角来看，这个概念的提出其实都没技术什么事， 有人称之为“造商业概念”，这里按下不表。

Reserved. 7 众多大语言模型 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 互，例如 ChatGPT 或 Google Bard。生态中的主要竞争者（例如 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 Kubeconform 61. mob 62. MobSF 63. Mocks Server 64. Prisma 运行时防护 65. Terratest 66. Thanos 67. Yalc 评估 68. ChatGPT 69. Codeium 70. GitHub 合并队列 71. Google Bard 72. Google Cloud 工作站 73. Gradio 74. KWOK 75. Llama 2 邮箱才能访问其功能。我们已经试用过它并取得了很好的效果。您可以将 30 多种用户反馈来源连接到这个平台， 它可以分析数据并识别功能请求、常见投诉、用户喜欢的产品特点，甚至列出您的竞争对手。为了获取更多细 节，您可以像向 ChatGPT 或 Google Bard 提问一样，这里的好处是它针对您的数据进行了优化。一旦您确定了 要从用户反馈中解决的问题，Kraftful 会基于所有基础数据（包括验收标准）为您生成用户故事，即使对经验丰

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2 AI 工具梳理 6 2.1 问答 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.1 ChatGPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.2 Claude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.5.1 FlowGPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.5.2 ChatGPT 指令大全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.5.3 SD 提示词手册 . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 问答 2.1.1 ChatGPT ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构。这种模型通过分析大量的文本数据来学习语 言结构和信息，使其能够生成连贯的文本、回答问题、撰写文章、进行对话等。 6 Figure 3: AI 问答工具 ChatGPT 经过特别训练，可以理解和生成人类语言，从而在多种应用场景中提

developing new models and capabilities. Our Applied Team turns those models into products, like ChatGPT Enterprise and our API. And our Deployment Team takes these products into companies to address closely with Legal, Compliance, and IT Security teams to ensure responsible use. They rolled out ChatGPT Enterprise globally, then let people discover their own use cases. “Normally, in a business like hours. The impact was felt across many disciplines and departments: The Credit Risk team Uses ChatGPT to determine creditworthiness faster and 
 more accurately. The Legal team Uses it to answer 40

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