| 来源：中信建设证券 编辑：管理员 时间：2023/9/6 |
从应用领域二级分类看，数量最多的是购物和电子商务、金融、自动化。 我们进一步将ChatGPT插件应用领域分为109个应用领域，其中数量最多的是：1）购物和电子商务（39个），如Instacart是在线超市平台，用 户选定超市在线下单后由专人购物并配送；2）金融（35个），如PortfolioPilot用于投资组合管理；3）自动化（31个）：如Zapier提供无代码集成平台，支持与超过 5000 应用程序进行交互。同时，应用于生产力和工 具（25个）、媒体（25个）、教育（24个）、旅游（21个）的ChatGPT插件数量也较多。
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| 信息推荐 |
| » ChatGPT插件数量快速增长，目前已达613个 |
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| » ChatGPT Plus上线代码解释器，功能强 |
| 数据分析方面，代码解 释器可以阅读用户上传的数据，完成数据合并和清理，并基于用户需求建立数学模型进行分析和预测 |
| » ChatGPT访问量展望，ChatGPT与OpenAI仍在迭代，有望带动访问量回升 |
| ChatGPT乃至OpenAI的迭代,推进大模型能力普及;让模型能根据用户自然语言来调用函数;相比此前标准的4k版本,能处理更长的文本 |
| » 谷歌Bard推出,分流ChatGPT |
| 谷歌Bard正式向全球用户开放,进入超180个国家和地区,Bard网页版在23年5月的访问量快速提升,全球访问量达1.42亿次,较4月增长186.92% |
| » ChatGPT访问量下滑,多渠道发展，分流网页版流量 |
| ChatGPT的网页版chat.openai.com在PC端和移动端的访问量出现了下滑,6月全球月访问量较5月下滑9.7%,移动版发布或分流部分高频使用用户 |
| » ChatGPT是AIGC浪潮的一部分 |
| 早期萌芽阶段（1950s-1990s）该阶段AIGC仅限于小范围实验;沉淀积累阶段（1990s-2010s）从实验性向实用性转变; 快速发展阶段（2010s-至今） |
| » ChatGPT模型原理 |
| 收集描述性数据，并训练一个监督学习模型; 收集比较性数据，并训练一个奖励模型;用PPO强化学习算法对奖励模型最优化 |
| » ChatGPT采用监督学习+奖励模型进行语言模型训练 |
| 1、抽样出一个问题及其对应的几个模型输出结果; 2、标记员将这几个结果按质量排序; 3、将排序后的这套 数据结果用于训练奖励模型 |
| » ChatGPT核心技术-RLHF |
| ChatGPT核心技术主要是基于人工反馈的强化学习,让模型从两种反馈模式—人类评价奖励和环境奖励中学习策略，对 模型进行持续迭代式微调 |
