强化学习为 OpenAI 和 Microsoft 创建了有效的防御策略,拓宽了 ChatGPT 的护城河

在这篇博客中,我将回顾使用强化学习 (RL) 创建和改进大型语言模型(例如 ChatGPT)的过程。然后,我将展示 OpenAI 和 Microsoft 如何使用 RL 来防止竞争对手在生成 AI 市场上与他们竞争。然后我会建议新创业公司攻坚堡垒的策略。首先,让我们回顾一下阻止攻击者到达 ChatGPT 城堡的“护城河”的含义。

波特五力模型的背景

1979 年,Michael Porter 发表了他关于分析行业竞争性质的开创性论文。我们现在将此过程称为波特的五力分析。我们可以使用下图可视化任何给定市场中的一组压力点。

对任何市场施加压力的力量的图表。力量越大,市场就越小

OpenAI对 ChatGPT 的高级访问收取每月 20 美元的适度费用。还有一个拥有超过1 亿用户的免费版本。OpenAI 正在使用这些用户作为获得反馈并改进其模型的方法。

当我们客观地看待 ChatGPT 时,确实没有其他公开可用的工具能接近其功能。尽管用户界面很原始,但与竞争对手相比,生成的文本质量令人惊叹。这是唯一一款通用且用途广泛的型号。

所以眼下,我们只能把OpenAI放在上面的生成AI圈里。但这将会改变,我们将理解为什么微软向 OpenAI 投资 10B 美元。

对于此分析,我们将忽略买家的议价能力,因为没有竞争。供应商的议价能力是微软 Azure 中的 NIVIDA GPU 硬件和 OpenAI 中的软件开发商。从长远来看,这些都不容忽视,但就目前而言,有足够的钱来购买硬件和支付给 OpenAI 开发人员的费用。这就留下了我们需要考虑的一种力量:新进入者的威胁。存在ChatGPT替代品的威胁&#

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