本文给大家分享的是OpenAI探秘黑客世界ChatGPT被冒名“喵喵GPT”，网友：传奇再现的相关内容！

你是否听说过OpenAI的ChatGPT被冒名“喵喵GPT”的传奇故事？

这是一场关于网络安全与技术革新的较量，也是一次对人工智能影响力的深度探讨。

网友们纷纷表示：“传奇再现”，这究竟是怎么回事？让我们一起揭开这个神秘的面纱，探索黑客世界的秘密。

ChatGPT被黑客攻击“入侵”OpenAI会如何应对？

切断API，不让他们用？不，不。

这些极客采取的做法可以说是剑走偏锋——反手一记“无间道”。

不过，OpenAI并没有选择立即阻止这些黑客，因为如果团队这样做，黑客会立即发现异常，然后改变策略继续攻击。

这时，团队中有一个“大聪明”我们做了一个妙招:我们做了一个妙招:“catGPT”，每个token都是“meow”……

“陷阱”布局成功后，黑客兄弟再次向ChatGPT提问时，画风就是这样的阿姨：是的，不管你问什么，答案都是“喵言喵语”：喵，我不知道。

黑客兄弟一开始不知道自己已经落入了“陷阱”，还发帖描述了自己神奇的经历。

黑客团伙中很快就有人注意到了异常:两个代-理商都有同样的情况；我想我们已经结束了(暴露了)。

团伙中也有人在Discord社区这样讨论:兄弟，你觉得OpenAI发现我们在用模型(拿盗版API)，然后开始拿“猫语promt”来回答我们吗？

如果是这样，那就太搞笑了！

众所周知，OpenAI成员早已潜入Discord社区，观望黑客的对话……

黑客们终于找到了真相，后知后觉，终于在Discord中给Open人工智能团队发言:我很失望。我知道Open人工智能有人在读这篇文章。

你们有千载难逢的机会给我们一个机会“RickAstley”(发现被骗时使用的桥段)，你竟然做了一只猫。

OpenAI成员对此表示：“收到，下次我们会的”。

上面这个有趣的故事，其实是一位OpenAI工程师EvanMorikawa在一次技术分享活动中曝光的。

看完这个故事后，不少网友纷纷感慨道：绝对传奇！

故事虽然精彩有趣，但言归正传，也从侧面反映了大模型时代存在的安全隐患。

正如Evan在活动中所说：随着模型变得越来越强大，它们可能会对坏人造成更大的伤害，我们在这里的警惕性确实需要翻倍。

Evan还在活动中与OpenAI分享了两个、与ChatGPT相关的ChatGPT“隐秘的故事”。

让我们继续往下看。

OpenAI：如果GPU足够，发布早就提前了。

Evan首先回顾了ChatGPT最初爆发的盛况：从内部决定发布到后来意外走红，就连马斯克也发推讨论等等。

随之而来的是大量用户的涌入，当时他们自己也很担心，因为凭借GPU的能力，他们根本无法承受这么大的负荷。

然后Evan在现场展示了他们为ChatGPT提供动力的计算机，包括8台英伟达A100GPU：每个GPU还附加了特殊的HPM高带宽内存；最重要的是，他们还需要所有的GPU相互通信：Evan表示，每个环节的性能都会影响ChatGPT的最终体验。

接下来，Evan站在这个时间节点上，回顾并总结了OpenAI最初在GPU上遇到的瓶颈。

1、GPU内存不足

由于ChatGPT模型非常大，因此需要占用大量的GPU内存来存储模型的权重。GPU上的高带宽内存非常昂贵和有限，不足以同时服务于大量的用户请求。这是第一个瓶颈。

2、计算效率低下

在早期阶段，通过简单的GPU利用指标监控存在问题，并没有充分考虑到tensor操作的内存访问模式。

GPU计算能力没有得到充分利用，浪费了宝贵的计算资源。

3、难以扩容

ChatGPT流量激增，但受整个GPU供应链的限制，GPU服务器数量无法在短时间内扩大，因此必须限制用户访问。无法自动扩展已成为一个重大挑战。

4、负载特性的多样化

随着用户使用模式的变化，不同模型和请求类型的GPU计算模式和内存访问模式需要不断调整，难以优化。

5、分布式训练很难

GPU之间的通信和数据交换已成为训练架构的新瓶颈。

可以看出，当Open人工智能开始使用GPU部署大型模型服务时，由于缺乏经验，它确实遇到了一些系统级的困难。但通过不断调整策略和深入优化，ChatGPT可以稳定运行。

Evan还透露，如果不是因为GPU短缺，去年产品和功能的发布速度会更快。

我们已经准备好了，但我们也知道负载无法处理。

基于上述挑战，Evan分享了Open人工智能总结的经验教训：将问题视为系统工程挑战，而不仅仅是研究项目；需要优化各系统组件的协同工作，如缓存、网络、批处理等。

要深入了解硬件的底层细节及其对系统的影响，如GPU内存带宽、ops/bytes等对性能的影响；不能停留在表面指标上。

系统不断-根据模型和场景变化进行调整；不同的模型结构和使用场景会对系统提出不同的要求。

应考虑硬件的各种限制，如内存和计算能力平衡、扩展限制等，这将影响产品路线图；传统的云扩展经验不能简单地应用。

将ChatGPT视为初创公司

至于团队方面，Evan也有一些介绍。

ChatGPT启动时，应用工程团队只有30人左右，发布10个月后才扩展到近100人。

Open人工智能一直在寻找员工增长和保持高人才密度之间的平衡，他们最初希望团队尽可能小，以保持高效的迭代文化。

随着产品规模的增长，只有少数人支持许多功能，因此会有一定的风险，因此决定进行一定的扩张。

Evan对于团队建设的分享，有一个值得关注的观点。

也就是说，他认为：不要把ChatGPT当成OpenAI的一个部门。

三年前，他们试图用API做类似ChatGPT的事情，所以在Evan看来，——

ChatGPT更像是一家嵌套在三年前的大型初创公司；这家三年前的初创公司嵌套在一家八年前的初创公司（OpenAI）。

接下来，如果公司还有新产品，Evan希望能保持这种模式。

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