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ChatGPT 使用了一种叫“人类反馈强化学习（RLHF）”的训练方法，毫末智行数据智能科学家贺翔对钛媒体APP解释称，GPT是一个大规模通用预训练语言模型，GPT1、2、3主要是参数规模的提升，ChatGPT主要是引入了人类反馈数据做强化学习。
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这种方法的引入可以在训练中根据人类反馈，保证对无益、失真或偏见信息的最小化输出。
恰好自动驾驶决策算法中也有一类叫做模仿学习，就是让机器去学习不同场景下人类驾驶员是怎样做的。
一般来说，人类司机的每一次接管，都是对自动驾驶策略的一次人为反馈；这个接管数据可以被简单当成一个负样本来使用，就是自动驾驶决策被纠正的一次记录。同时也可以被当作改进认知决策的正样本来学习。
“大数据、大参数的大模型能学到更多的潜在知识，包括不同的环境、不同的场景等，相当于学习到了大量的自动驾驶常识，这种常识对自动驾驶决策至关重要。”毫末智行数据智能科学家贺翔对钛媒体App表示。
也就是说，在自动驾驶研发的过程中采用人类反馈强化学习的思想，可以训练出模型来验证、评价机器模型的输出，使其不断进步，最终达到人类的驾驶水平。
所以，可以说基础能力的提升，带来了想象力及可应用场景的扩张。但目前阶段，我们仍然无法准确判断以ChatGPT为代表的大模型会给自动驾驶带来多大的变革，一位行业人士对钛媒体App表示，通过大模型训练而来的优秀泛化能力，可能让世间再无corner case。
ChatGPT是信息科技在当下的大风口，预示着未来数字经济的发展方向，对金融科技产生三个方面的影响。
ChatGPT对金融科技有三个方面的影响：第一个是ChatGPT对金融科技的直接价值，第二个是ChatGPT在金融科技创新中的潜在风险，第三个是ChatGPT对于金融科技创新的间接价值。
ChatGPT主要有两大技术特点。第一个特点是通用性。第二个特点是它处理的是非结构化数据。其实整个社会顷空大部分信息是非结构化数据，而且非结构化数据和我们亮竖的实际应用更接近敬乎大。因此，这是巨大的突破。
ChatGPT是一个超级语言模型，而不是视觉模型，也不是听觉模型，当然也不是硬件方面的革命性突破，这是我们需要了解ChatGPT的一些边界，因为ChatGPT不是万能的。
ChatGPT在金融科技领域的直接应用价值：
ChatGTP作为大语言模型，第一个最重要的应用方向就是智能客服这个领域，因为在金融领域有许多个细分的条线都需要有智能客服和虚拟助手，从投资、信贷、信用卡到个人理财等，每一条线都需要智能客服。我们曾经想做征信领域智能客服系统，但是一直存在技术壁垒。
第二个重要的方向是数据分析。由于金融领域有大量的预测分析工作，金融本身可以视为一个数据行业或信息处理行业，有着大量的预测分析工作需求，很多是一些固定模式的预测分析，这部分可以使用ChatGPT。它有非常好的特点能处理非结构化的信息，可以针对更多的数据处理，而传统的预测方法依赖于结构化数据分析。
第三个方向是欺诈检测。有一些欺诈的模式是固定的，ChatGPT可以被用来检测这些欺诈模式。
第四个方向是财务规划。ChatGPT可以利用金融主体的信息和以往的知识，提供更加个性化的定制服务。
第五个方面是风险管理。风险管理也是我们金融领域非常重要的内容。金融行业存在大量的风险模式，很多风险管理过程也是流程化的，ChatGPT可以有效地提供风险管理的咨询和设计。
正常回答。能说此话，证明你们之间的关系是非常密切的，甚至还可能有一点暧昧关系，同时又像两个小情侣之间的对话，似乎有一日不见如隔三秋的状态，如果双方属于亲密关系，这类语言更像是打情骂俏。说明双方都离不开对方，随时都想腻在一起，只要一见到对方，就像灵药一样，药到病除，如果见不到对方，一天到晚无精打采，这是典型的热恋中的状态。