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6月27日消息，在短短半年内，ChatGPT已成为全球最知名的互联网品牌之一。现在，它的创造者OpenAI有了更大的计划：CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）私下告诉部分开发者，OpenAI想将其打造成一个“超级智能的个人工作助手”。这个助手将能够根据个人和工作场所的需求执行多项任务，比如按照用户的风格起草电子邮件或文件，并提供相关业务的最新信息。

然而，这些功能可能会与微软和Salesforce等客户发生冲突，其中微软还是OpenAI的主要合作伙伴、投资者和云服务提供商，它们也希望利用OpenAI的软件构建人工智能“副驾驶”（copilots）来辅助工作。但根据萨姆·奥特曼和另外两名知情人士透露，构建ChatGPT新功能将成为OpenAI商业化努力的重点。

目前，企业正处于从人工智能服务中赚钱的初期阶段，他们正在寻找能够创造最大价值的产品和商业模式。尽管大语言模型（LLM），比如ChatGPT和其他能够理解对话命令的软件相对较新，但微软已经向Office 365客户收取额外费用，让他们可以使用OpenAI的LLM来自动完成任务，比如根据文本文档创建PowerPoint演示文稿、总结会议或起草电子邮件回复等，费用为原价的40%。

据知情人士透露，去年年底ChatGPT取得了突破性的成功后，OpenAI开始向个人和公司收取升级版的订阅费用。目前已有超过200万订户，预计每年可产生数亿美元的收入。据报道，为了提升ChatGPT的价值，OpenAI还考虑开设应用商店，让客户可以在其中销售定制版本的聊天机器人，用于营销材料起草、欺诈交易识别或客户服务聊天机器人构建等。此外，OpenAI还计划推出一个新的开源LLM，以与Meta等竞争对手发布开源LLM的步伐保持一致，从而降低风险。

据从事人工智能领域的专业人士表示，对OpenAI来说，创建一个可靠的个人助手将需要大量工作。目前，客户通过网络或移动应用访问ChatGPT，所有计算都在云中进行，具体来说是通过微软Azure进行的，它使用了数千个专门的英伟达服务器芯片来驱动聊天机器人。然而，为了实现更个性化的运行方式，类似苹果Siri那样快速响应，未来的OpenAI助手软件可能需要部分存储在用户设备上。一些人工智能从业者表示，这可能需要更多时间来开发，因为在不降低性能的情况下，将人工智能模型制作得足够小是一项具有挑战性的任务。

OpenAI还需要找到一种方法，将庞大的ChatGPT软件代码库压缩成更小的代码块，并获得用户的许可，以训练该软件处理个人数据，比如个人电子邮件、联系人以及存储在Word和Google Docs等商业应用中的信息。如果客户明确同意，微软、谷歌和其他商业应用开发商通常会允许外部开发者使用这些数据，因此OpenAI理论上也可以通过这种方式获取数据。

人工智能代理

上个月，奥特曼在伦敦向软件开发者介绍将ChatGPT打造成个人工作助手的计划时，他并未详细说明具体功能。但显而易见的是，这肯定会包括以独特个人风格起草电子邮件或回复信息。

此外，知情人士表示，OpenAI的员工一直在关注开发者如何利用ChatGPT创建自己的人工智能代理。如果这些代理被赋予目标，比如增加软件产品的销售，它们会想出不同的方式来实现，比如创建应用程序或电子邮件模板，用于接触潜在客户。如果OpenAI将这些功能整合到ChatGPT助手中，这并不令人意外。

本月早些时候，OpenAI进行了一项关键招聘，可能与人工智能助手项目有关。他们任命了Facebook前高管邓修平为消费产品副总裁。邓修平在领英上宣布他的新职位时表示，OpenAI希望开发“辅助能力，以帮助人们提高生产力和创造力”。邓修平曾在Facebook担任Messenger的首席产品经理，后来负责Instagram的产品业务，并先后在Uber和Airtable（一家生产力软件公司）担任产品负责人。

如果OpenAI开发个人ChatGPT助手，将引发与微软的另一场竞争。这两家公司在很大程度上相互依赖，但在向其他企业销售OpenAI软件的通用版本时，它们仍存在竞争关系。微软表示，企业最好通过微软购买OpenAI的软件，因为这样可以获得额外的安全承诺和功能，而不是直接从OpenAI购买。

据报道，多年来微软的研究人员一直在研究如何利用OpenAI的LLM开发更个性化的人工智能助手。微软首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）最近表示，即使OpenAI独自开发ChatGPT助手，微软与OpenAI的协议也允许微软永久使用该初创公司的底层LLM。协议还规定，如果OpenAI未来产生利润，微软将获得其中的很大一部分。

模糊的界限

开源LLM的快速进步意味着开发者将能够创建自己的人工智能助理。例如，Personal AI是一家成立于2020年的初创公司，他们已经筹集了780万美元的资金。Personal AI使用个人数据训练开源模型和专有LLM，并使模型足够小，可以完全在笔记本电脑或手机上运行。他们希望其软件能够充分了解一个人，以便在会议上模仿或代替他们，或者自动回复工作或个人消息。

Personal AI首席执行官苏曼·卡努甘提（Suman Kanuganti）表示，该公司的软件已经具备足够的智能，可以根据同事在会议期间做的笔记要点，帮助员工回应之前会议的想法。目前已有超过4万人使用该软件实现这一目标，这显示个人电脑和工作电脑之间的界限变得越来越模糊。

然而，人们对人工智能助手的需求和信任仍需观察。一些公司可能更喜欢使用开源人工智能模型而不是OpenAI的专有模型来开发自己的助手软件，因为这样可以在自家服务器上运行模型，从而消除了向OpenAI泄露敏感数据的风险。OpenAI的模型目前是通用的，这意味着模型摄取的任何数据都将成为其知识库的一部分。OpenAI可以通过让客户开发其模型的独特版本来减少数据泄露的担忧，这些版本不会反馈到通用模型中。

OpenAI还需要解决ChatGPT给出错误答案的倾向。加州大学伯克利分校的人工智能教授、数据库软件公司Databricks的联合创始人伊安·斯托伊卡(Ion Stoica)表示，开发高度个性化的人工智能工作模型所面临的技术挑战意味着，这将需要“至少几年”的时间。

一些OpenAI客户已经让ChatGPT以更加个性化的方式运作，每次使用时都提供大量信息。例如，Salesforce已经披露了基于OpenAI技术支持的销售软件，该软件可以为客户起草电子邮件。但每次要求ChatGPT起草电子邮件时，用户都需要在提示中包含客户和产品名称。同样，微软365 Copilot也可以读取整个Word文档或电子邮件线程，以总结文本或将其转换为PowerPoint演示文稿。

斯托伊卡表示，这种被称为“即时工程”的方法可能很“脆弱”因为它的结果会因为用户向ChatGPT提供信息的微小变化而产生巨大差异。此外，以这种方式运行人工智能模型的成本也更高，因为模型必须理解这些信息。

奥特曼和OpenAI发言人拒绝对本文发表评论，微软发言人没有就该公司将OpenAI软件变成个人工作助手的努力置评。

ChatGLM-6B自3月发布以来，在AI社区爆火，GitHub上已斩获29.8k星。

如今，第二代ChatGLM来了！

清华KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布了中英双语对话模型ChatGLM2-6B。

项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BHuggingFace：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

最新版本ChatGLM2-6B增加了许多特性：

– 基座模型升级，性能更强大

– 支持8K-32k的上下文

– 推理性能提升了42%

– 对学术研究完全开放，允许申请商用授权

值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatGLM2以71.1分位居榜首，碾压GPT-4。而最新版本ChatGLM2-6B以51.7分位列第6。

ChatGLM2-6B升级亮点

ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，又增加许多新特性：

1. 更强大的性能

基于ChatGLM初代模型的开发经验，全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。

ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练.

评测结果显示，与初代模型相比，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。

2. 更长的上下文

基于 FlashAttention 技术，研究人员将基座模型的上下文长度由 ChatGLM-6B 的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。

但当前版本的ChatGLM2-6B对单轮超长文档的理解能力有限，会在后续迭代升级中着重进行优化。

3. 更高效的推理

基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B有更高效的推理速度和更低的显存占用.

在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了42%，INT4量化下，6G显存支持的对话长度由1K提升到了8K。

4. 更开放的协议

ChatGLM2-6B权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。

效果

相比于初代模型，ChatGLM2-6B在多个维度的能力上，都取得了巨大的提升。

使用方法

环境安装

首先需要下载本仓库：

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bcd ChatGLM2-6B

然后使用pip安装依赖：pip install -r requirements.txt，其中transformers库版本推荐为4.30.2，torch推荐使用 2.0 以上的版本，以获得最佳的推理性能。

代码调用

可以通过如下代码调用ChatGLM2-6B模型来生成对话：

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')>>> model = model.eval()>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])>>> print(response)你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。>>> response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)>>> print(response)晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:
1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。
如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。
从本地加载模型

在从Hugging Face Hub下载模型之前，需要先安装Git LFS，然后运行：

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

如果checkpoint的下载速度较慢，可以只下载模型实现：

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

然后，手动下载模型参数文件，并将文件替换到本地的chatglm2-6b目录下。

地址：https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/

模型下载到本地之后，将以上代码中的THUDM/chatglm2-6b替换为本地的chatglm2-6b文件夹的路径，即可从本地加载模型。

参考资料：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bhttps://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b