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AI 板块牛市来临,不容错过的CNTM!

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尽管2022年加密行业经历了Terra和FTX暴雷等黑天鹅事件,导致整个行业信心崩溃,但熊市期间仍然取得了一些正面的进展。币圈熊市也是需要热点来点燃市场的热情!

币圈的热点好像就是这样转换的!之前的元宇宙 然后动物园系列 然后 defi 然后链游 GMT axs 之类的!然后就是 NFT 无聊猿 ape之类的 然后就是公链 APT 等等 现在是 ai 这个有几个月热度了 agix都十几倍了!

上周三的2月1号因为CZ在推特喊单AI概念,AGIX大涨,社区也是在一月初就瞄准了AI板块的后起之秀CNTM币!具体情况看下文!

Connected2Me(CNTM)是一个专门为Web3打造的人工智能服务平台,其产品和服务已在全球广泛地被报道与采用,其基于GPT3.5打造的人工智能Web3搜索引擎Jinn即将隆重登场,Make the world Connected2Me!

说一下CNTM币的优势:

1、专为Web3打造

2、基于最先进的人工智能技术

3、类似于ChatGPT,基于ChatGPT的模式打造的搜索引擎

4、由传统的主动搜索变为自动搜索,即根据用户的特征来为其推送其所需的内容

搜索引擎的名字:Jinn(神灯精灵,可以满足人类的各种愿望用来代指在Web3里

用户想要的东西都能通过Jinn获得)



核心技术路线

第一阶段:冷启动阶段的监督策略模型。

靠 GPT 3.5 本身,尽管它很强,但是它很难理解人类不同类型指令中蕴含的不同意图,也很难判断生成内容是否是高质量的结果。为了让 GPT 3.5 初步具备理解指令中蕴含的意图,首先会从测试用户提交的 prompt(就是指令或问题)中随机抽取一批,靠专业的标注人员,给出指定 prompt 的高质量答案,然后用这些人工标注好的数据来 Fine-tune GPT 3.5 模型。经过这个过程,我们可以认为 GPT 3.5 初步具备了理解人类 prompt 中所包含意图,并根据这个意图给出相对高质量回答的能力;

第二阶段:训练回报模型(Reward Model,RM)。

这个阶段的主要目的是通过人工标注训练数据,来训练回报模型。在这个阶段里,首先由冷启动后的监督策略模型为每个 prompt 产生 K 个结果,人工根据结果质量由高到低排序,以此作为训练数据,通过 pair-wise learning to rank 模式来训练回报模型。对于学好的 RM 模型来说,输入,输出结果的质量得分,得分越高说明产生的回答质量越高。

第三阶段:采用强化学习来增强预训练模型的能力。

本阶段无需人工标注数据,而是利用上一阶段学好的 RM 模型,靠 RM 打分结果来更新预训练模型参数。二三阶段迭代:不断重复第二和第三阶段,每一轮迭代都使得 LLM 模型能力越来越强。因为第二阶段通过人工标注数据来增强 RM 模型的能力,而第三阶段,经过增强的 RM 模型对新 prompt 产生的回答打分会更准,并利用强化学习来鼓励 LLM 模型学习新的高质量内容,这起到了类似利用伪标签扩充高质量训练数据的作用,于是 LLM 模型进一步得到增强。

未来发展

1.基于ChatGPT的理论,创建CNTM的GPT平台:Jinn;

2.为Jinn加入双引擎结构:GPT引擎+传统搜索引擎,从而实现Web3的AI搜索功能;

3.将Jinn与CNTM1.0的板块结合,增强金融领域的AI搜索推荐功能;

Jinn=ChatGPT+Sparrow

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