ChatGPT商业应用前景研究介绍
最近chatGPT火出了圈，一个月内用户破亿，成为增长最快的互联网产品；科技界、互联网各大巨头纷纷入局。我们一起看看ChatGPT到底有什么用？用在哪里？有什么样的价值？同时也欢迎大家提出问题探讨。
ChatGPT 引领了数字劳动力时代，它将是生产力的第五次革命，在新的一经济时代，用工模式将会快速演变。
目前人员用工模式有全职员工、外包员工、兼职员工三大传统的用工模式。现在出现了第四种用工模式，即数字化的劳动力，打破了人与机器的边界，依托人工智能技术，包括 NLP 相关技术，自主完成或者协助人类完成各种工作，比如前端对客或者员工文案的工作等。或者中后台运营协同的等工作。在传统劳动力跟数字劳动力的结合下，通过 NLP 技术赋能，让传统劳动力爆发出更高效增长力。根据麦肯锡统计到2030 年，数字化,劳动力市场规模可以达到 1.73 万亿水平。chat GPT 的火爆，加速推动这个事件。
劳动数字化全面转变核心在于劳动力它的大脑、认知能力跟分析能力决定了数字劳动力是否能够准确的理解人类的任务指令，是否能够高效准确完成任务。chatGPT 基于人类反馈的强化学习，经过千亿规模的模拟训练，能够有非常好的模型表现，可以融合世界的知识跟规则，使得认知能力跟沟通能力能够取得接近人的水平。chatGPT 的火爆将增强大众对于对话式的 AI 的信心。我们会有更多的研究来加入行列，推动整个对话式的 AI 的发展。
对话式 AI 方向大概分成四类:
第一类是信息查询类的，用户可查询企业相关信息，相当于我数字化劳动力能够替代枯燥重复性的劳动。
第一类是专家咨询类，相当于数字劳动力能够替代部分或者扩充资源稀缺的劳动力。数字化劳动力需要大脑赋能。
第三类是助手类，数字化劳动能够帮助人类去完成任务，帮订机票，帮预定会议等。相当于数字化劳动力能够帮助人类高效完成某些任务的动作。
第四类是交流类，数字化劳动力能够满足人类情感交流的需求，情感的陪伴，或者闲聊的场景等。
在第一个场景精力查询类应用的比较多，比如智能客服机器人，零售，电商银行等售前信息的查询，是通过数字化劳动力去替代重复枯燥的人类的活动，是降本增效。
技术原理
ChatGPT是一种基于自然处理（NLP）的技术，由OpenAI团队开发，它的优点在于可以自动地生成语言，从而帮助用户完成各种文本生成任务。ChatGPT技术的原理很复杂，本将尝试以通俗易懂的方式解释其工作原理和特点。
一、自然语言处理技术
自然语言处理（NLP）是一种涉及计算机和人类语言之间交互的技术，它的目标是使计算机能够理解和处理自然语言。NLP已经广泛应用于机器翻译、文本分类，对话系统等领域，对于提高人机交互的效率和质量具有重要意义。
二、Transformer模型
ChatGPT 技术基于Transformer模型，这是一种新型的神经网络模型，由google团队在2017年提出。Transformer模型是一种基于自注意力机制（self-attention）的模型，它可以有效地解决传统的循环神经网络（RNN)和卷积神经网络（CNN）在处理长文本时的问题。
自注意力机制是指模型在处理一个单词时，会自动地关注该单词相关的其他单词，并计算它们的重要性，这种机制可以有效地处理长文本中的信息，从而捕捉文中的上下文关系。
Transformer模型还包括位置编码和残差连接。位置编码用于将序列中的位置信息嵌入到模型中，以便在计算重要性时考虑单词之间的位置。残差连接用于避免梯度消失问题，使得模型能够更好地学习长期依赖关系。
三、ChatGPT实现步骤
ChatGPT技术是基于Transformer模型的预训练和微调技术，并通过Beam Search算法生成输出文本。
1、预训练
ChatGPT技术首先需要在大规模语料库上进行预训练。在预训练阶段，ChatGPT模型将尝试通过学习上下文关系来自动理解语言的语法、语义、语境等方面的知识。
ChatGPT模型预训练的过程可以分两阶段：
第一阶段是单词向语言模型训练，即模型根据前面的词预测后面的词。例如，如果模型我看到“我喜欢吃”，那么它会预测“面条”。
第二阶段是双向语言模型训练，即模型同时根据前面的词和后面的词来预测中间的词，例如，如果模型看到“我喜欢吃面条”那么它可以预测“面条”和“喜欢”之间的单词是“吃”。
预训练的目的是使ChatGPT模型学会理解自然语言，并将其嵌入到模型的参数中。经过大规模预训练后，ChatGPT模型可以通过微调来应对各种特定的自然语言处理任务。
2、微调
ChatGPT模型在微调阶段将针对不同的任务进行微调。例如，模型可以用于自动生成文本、问答系统、对话系统等。在微调阶段，ChatGPT模型会针对具体的任务进行参数调整，以使模型更好地适应任务的要求。
3、Beam Search算法
ChatGPT技术在生成输出文本时使用Beam Search算法。Beam Search算法是一种贪心算法，用于在候选词集合中找到最有可能的词序列。
具体来说，Beam Search算法会在生成每个单词时，考虑上下文信息和概率分布，从候选词集合中选择最有可能的K个单词，并根据它们的概率分布来计算每个单词的得分。然后，算法将这K个单词作用下一步的输入，并重复此过程，直到达到输出序列的最大长度或遇到结束符号。
Beam Search算法伪代码示例
查看代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class BeamSearch {
//定义一个BeamSize参数，用来指定Beam Search算法每次搜索时保留的节点数量
private int beamSize;
public BeamSearch(int beamSize) {
this.beamSize = beamSize;
}
//定义一个搜索函数
public List<String> search(String start, String end, Map<String, List<String>> graph) {
//定义一个Beam
List<String> beam = new ArrayList<>();
//将起始节点加入到beam中
beam.add(start);
//定义一个visited用来记录已经搜索过的节点
List<String> visited = new ArrayList<>();
//定义一个trace用来记录从起始节点到某个节点的路径
Map<String, String> trace = new HashMap<>();
//定义一个记录最终路径的List
List<String> result = new ArrayList<>();
//定义一个标志位，表示是否已经找到终点
boolean found = false;
//定义一个循环，一直搜索到找到终点
while (!found) {
//将上一次搜索的结果加入到visited中
visited.addAll(beam);
//定义一个新的beam，用来存储下一次搜索的结果
List<String> newBeam = new ArrayList<>();
//遍历上次搜索的beam，对每个节点进行搜索
for (String node : beam) {
//获取节点node的下一个节点
List<String> neighbors = graph.get(node);
//如果节点node有下一个节点
if (neighbors != null) {
//遍历节点node的下一个节点
for (String neighbor : neighbors) {
//如果该节点不在visited中，则加入到新的beam中
if (!visited.contains(neighbor)) {
newBeam.add(neighbor);
//将该节点的前一个节点记录在trace中
trace.put(neighbor, node);
}
//如果该节点为终点，则将found置为true
if (neighbor.equals(end)) {
found = true;
}
}
}
}
//将新的beam更新为当前beam，并将beam中的节点按照一定的排序规则进行排序
beam = sort(newBeam);
//如果beam的数量大于beamSize，则将多余的节点去掉
if (beam.size() > beamSize) {
beam = beam.subList(0, beamSize);
}
}
//将从终点往回搜索到的路径记录到result中
String node = end;
while (node != null) {
result.add(node);
node = trace.get(node);
}
return result;
}
//定义一个排序函数，用来按照一定的排序规则排序beam中的节点
private List<String> sort(List<String> beam) {
//这里用简单的冒泡排序，可以自定义排序函数
for (int i = 0; i < beam.size(); i++) {
for (int j = 0; j < beam.size() - i - 1; j++) {
if (beam.get(j).compareTo(beam.get(j + 1)) > 0) {
String temp = beam.get(j);
beam.set(j, beam.get(j + 1));
beam.set(j + 1, temp);
}
}
}
return beam;
}
//测试用例
public static void main(String[] args) {
//定义图
Map<String, List<String>> graph = new HashMap<>();
List<String> list1 = new ArrayList<>();
list1.add("b");
list1.add("c");
graph.put("a", list1);
List<String> list2 = new ArrayList<>();
list2.add("d");
graph.put("b", list2);
List<String> list3 = new ArrayList<>();
list3.add("d");
list3.add("e");
graph.put("c", list3);
List<String> list4 = new ArrayList<>();
list4.add("f");
graph.put("d", list4);
List<String> list5 = new ArrayList<>();
list5.add("f");
graph.put("e", list5);
List<String> list6 = new ArrayList<>();
graph.put("f", list6);
//实例化一个BeamSearch，beamSize为2
BeamSearch beamSearch = new BeamSearch(2);
//开始搜索
List<String> result = beamSearch.search("a", "f", graph);
//输出结果
System.out.println("路径为：");
for (int i = result.size() - 1; i >= 0; i--) {
System.out.print(result.get(i) + " ");
}
}
}
==============================================
输出结果：
路径为：a b d f
ChatGPT应用场景非常广泛
1、生成文章，ChatGPT技术可以用于自动生成文章，从而使人们更快地了完全文章编写。
2、机器翻译，ChatGPT技术可以用于自动翻译，从而实现跨语言交流。例如，谷歌翻译就是一种使用了ChatGPT技术的机器翻译系统，它可以将一种语言翻译成另一种语言。
3、对话系统，ChatGPT技术可以用于构建对方系统，模拟人类的语言交互过程。例如，微软的小冰是一种使用了ChatGPT技术的对话系统，它可以与用户进行自然的语言交互，帮助用户解决问题，提供娱乐等服务。
4、推荐系统，ChatGPT技术可以用于推荐系统，从而提高商品推荐的准确性。例如，京东的智能客服就是一种使用了ChatGPT技术的推荐系统，它可以根据用户的历史购买数据、浏览行为等信息，自动推荐相关的商品，提高用户购物体验。
5、智能家居，ChatGPT技术可以用于智能家居，从而实现人机对话，智能控制等功能。例如，小度智能音箱就是一种使用了ChatGPT的智能家居系统，它可以通过语音指令实现家居设备的控制、音乐播放、天气查询等功能。
下面引用国泰君安研究报告：
