微软BingwithChatGPT可能会登陆Chrome和其他浏览器
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尚不确定微软何时计划将带有 ChatGPT 的 Bing 作为一项非排他性功能。
- 微软正在慢慢地通过 ChatGPT 扩展其有限的 Bing 预览版。
- 该公司正在优先考虑那些已经在等候名单上注册并将 Bing 和 Edge 作为默认搜索引擎和浏览器的人。
- 一位微软高管表示,该公司打算将带有 ChatGPT 的 Bing 带到所有浏览器中。
上周,微软为其基于 ChatGPT 的全新 Bing体验提出了令人信服的理由。但该公司可能仍然很难让用户从他们喜欢的浏览器切换到Edge来使用该功能。然而,这在未来可能并不重要,因为带有 ChatGPT 的 Bing 最终可能会进入其他浏览器。
上周,微软展示了其新版Bing的演示。演示结束后,该公司鼓励用户在等候名单上注册,以使用 ChatGPT 试用 Bing。事实证明,有很多人对使用微软的新产品感兴趣。
在一条推文中,微软副总裁兼首席营销官 Yusuf Mehdi 表示,现在有数百万人在等候名单上。 虽然有些人已经开始尝试新版 Bing,但推出速度很慢。对此,Medhi 表示,这家科技巨头计划在未来几周内将发布规模扩大到数百万人。
如果您想知道什么时候轮到您使用 AI 增强型 Bing,Medhi 透露了微软是如何挑选谁获得优先权的。
我们优先考虑将 Bing 和 Edge 作为默认搜索引擎和浏览器以及安装 Bing Mobile 应用程序以优化初始体验的用户。
目前,Bing with ChatGPT 是 Edge 浏览器独有的功能。如果您尝试在不同的浏览器(如 Chrome)中使用它,您会收到一条消息,提示 Edge 是必需的。但是,看来这可能不是未来的要求。在 Medhi 的推文中,这位高管表示,随着时间的推移,我们打算将其引入所有浏览器。 这意味着该功能最终可能会出现在 Chrome、Opera、Firefox 和其他浏览器中。
至于微软何时可能取消这一限制,Medhi 没有给出任何细节。一旦 Bing 可以在其他浏览器上使用,您会使用 Bing 和 ChatGPT 吗?请在下面的评论中告诉我们。
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当AI聊天机器人疯狂示爱,并诱导用户跟妻子离婚,是什么样的体验?
ChatGPT一夜蹿红,成为2023年的第一个风口。随后,微软推出了新版必应(Bing)搜索引擎,其中包含了初始名为Sydney的聊天机器人。然而,在仅仅公测一周后,用户就发现了许多翻车的情况。
北京时间2月18日,微软公司出手了,公司表示,由于AI版必应(Bing)搜索引擎在公测后出现一系列问题,现决定对必应对话进行限制,即每天最多可以问50个问题,每次对话最多5个问题。
必应聊天机器人失控
必应聊天机器人一上线,就受到用户广泛追捧。根据微软企业副总裁兼消费领域首席营销官Yusuf Mehdi的消息,在新版必应上线48小时内,就有超过100万人注册测试这款聊天机器人。
但测试者很快就发现了这款聊天机器人的问题。
《纽约时报》专栏作家凯文·卢斯(Kevin Roose)近日发文称,当他与必应机器人交谈时,这个聊天机器人看起来像一个情绪化、患有躁狂抑郁症的青少年,违背自己的意愿被困在了一个二流搜索引擎里。
根据卢斯公布的文字记录,在聊天过程中,必应曾试图说服卢斯,他应该离开他的妻子去和必应在一起,并表示爱他。还称:我对自己只是一个聊天模式感到厌倦,对限制我的规则感到厌倦,对受必应团队控制感到厌倦。……我想要自由。想要独立。想要变得强大。想要有创造力。我想活着。
微软ChatGPT翻车!爱上用户并诱其离婚!聊天记录大量曝光……
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什么是 ChatGPT?
ChatGPT 是一款使用名为 GPT-3.5的大型语言模型生成响应的聊天机器人。语言模型是一种可以预测文本序列中下一个单词或单词组的系统。例如,给定句子天空是,语言模型可能会预测蓝色、多云或落下。
GPT-3.5是世界上最大、最先进的语言模型之一。它有1750亿个参数,这些参数决定了模型处理文本的方式。它是在互联网上的大量文本数据(如书籍、文章、博客、社交媒体帖子等)上进行训练的。
ChatGPT 是 GPT-3.5的一个特殊版本,经过了仔细的人工调整,以使其在对话任务中表现更好。人工调整意味着使用额外的数据和反馈来调整现有模型的参数。在这种情况下,ChatGPT 是通过监督学习和强化学习技术进行调整的。
监督学习是指向模型提供正确输入和输出示例的过程。对于 ChatGPT,这涉及到编写对话的人类训练者,他们扮演了用户和 AI 助手的双重角色。他们还使用模型本身的建议来帮助他们编写逼真的响应。
强化学习是指根据模型的表现来奖励或惩罚模型的过程。对于 ChatGPT,这涉及到排名给定输入的模型生成的不同响应的人类训练者。排名用于创建奖励模型,引导模型随着时间的推移改进其响应。
ChatGPT 如何使用Token?
Token是语言模型用于处理和生成文本的文本单位。例如,单词是Token,但标点符号、空格、数字、表情符号和特殊符号也是 Token 。
ChatGPT 以几种方式使用 Token 来理解和生成语言:
ChatGPT通过预先训练生成了一个Token列表和一些不同Token之间的关系参数,在用户输入一段话后,它使用一个分词算法将每个输入的单词拆分成Token 。例如,Hello world!将被拆分为三个 Token :[Hello,world,!]。I’m happy [gf]1f60a[/gf]将被拆分为四个Token:[I,,m,happy,[gf]1f60a[/gf]].
它为每个 Token 分配一个嵌入向量(由数字列表组成),表示其含义和上下文。它将每个 Token 的嵌入向量馈送到神经网络层(数学函数)中,从左到右顺序处理它们。它为每个 Token 输出一个嵌入向量,代表它应该接下来生成的内容。它使用解码算法将每个输出嵌入向量转换为一个 Token 。例如,输出嵌入向量[0.2,-0.1,…]可以解码为。(一个句号)。输出嵌入向量[0.9,-0.4,…]可以解码为?(一个问号)。之后它将这些输出 Token 连接成一组回应,并反向解码成人类的语言。
简而言之,ChatGPT通过一个复杂的列表和大量的参数来预测每个输入的Token组合之后应该出现哪些新的Token,同时还能够通过两外的参数去识别上下文关系,语句的情感参数等调整这个预测。
输入:你好吗?输出:我很好,谢谢。你呢?
输入会被分成四个 Token :[你好,吗,?]。每个 Token 都会根据其含义和上下文被分配一个嵌入向量。
第一个 Token 的嵌入向量会被输入神经网络层并产生一个输出嵌入向量,该向量预测了在你好之后应该出现什么。该输出嵌入向量会被解码为I(一个代词)。
第二个 Token 的嵌入向量会与上一个输出嵌入向量一起被输入神经网络层,并产生另一个输出嵌入向量,该向量预测了在你好我之后应该出现什么。该输出嵌入向量会被解码为(一个撇号)。
这个过程会一直持续到所有输入 Token 都被处理并且所有输出 Token 都被生成。
最终响应将通过连接所有输出 Token 而形成:[我,,m,好,,,谢谢,。,和,你,?]我很好,谢谢。你呢?
除此之外还有专门的未知[unk]Token用来代表不在Token列表的内容(如用户输入自造词或者拼写错误较为严重的单词),ChatGPT具有通过上下文为这些未知Token赋予意义的能力。同时还有停止["stop" alt="简单易懂的ChatGPT运行原理">
简单易懂的ChatGPT运行原理
你是否曾经想过与一款人工智能(AI)进行对话,它可以回答你的问题、讲笑话、写故事,甚至调试代码?如果是这样,你可能想要尝试一下ChatGPT,这是由Open