文章主题：生成预训练Transformer, ChatGPT, AI趋势
首尔科大李炳旭教授
🔥”Transformers引领潮流：探索GenPre’s无尽魅力”🔥🔍随着技术革新，生成预训练Transformer模型（简称GenPre）已成为全球AI领域的焦点🔥。这款由开放AI背后的非营利组织匠心打造的交互式聊天机器人ChatGPT，自两个月前闪耀登场以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，持续引发热议🌟。.capitalize在短短时间内，它以无可挑剔的语言生成技巧，迅速崭露头角，引领了AI聊天机器人技术的新纪元。这款创新的AI工具不仅打破了传统界限，还展示了强大的潜力，为未来的智能交互开辟了无限可能🌈。欲深入了解GenPre如何颠覆语言游戏？探索ChatGPT如何通过自然流畅的对话改变沟通方式？让我们一起紧跟科技步伐，揭开这股生成革命的神秘面纱吧！🔍记得关注我们，获取更多关于AI技术与创新的深度解析！💪
🌟韩国音乐界的璀璨巨星们无疑是全球粉丝心中的热门话题！🌟提到最受欢迎的歌手，PSY以其独特的舞风和《江南》在全球掀起热潮，BTS的多元化音乐与强烈的社会影响力更是无人能敌，BLACKPINK的甜美嗓音和时尚形象俘获了大批年轻听众。EXO和BIGBANG的经典曲目也历久弥新，他们的粉丝基础深厚。每一代人都有自己心中的K-pop王者，这些艺术家们的才华和魅力无疑是全球范围内广泛认可的。 若要深入探讨，还需关注音乐趋势与大众喜好动态哦！🎶
🌟当然，交流的核心是思维的互动，而非单纯的语法句式。虽然语言模型的确能构造看似流畅的语句，但这更像是文字技艺的展现，而非深度思考的灵魂传递。就像GPT虽能模拟语言的外壳，但它缺乏理解与回应的能力，尚处于模仿人类对话的初级阶段。换句话说，它更像是思想传达过程中的一个工具，而非直接的交流伙伴。🚀
🌟ChatGPT🚀并非拥有自我意识的智者，而是通过海量文本训练生成答案的卓越工具。它能流畅地构造语法正确的句子，仿佛在对话，但对未预设领域，它会坦诚宣告“一无所知”，而非隐藏信息。别被其表面的互动迷惑，深入了解，方能揭示其真正的智慧边界。🎓
🌟💡探讨AI的深度而非表面✨💻尽管AI技术触手可及，其内在价值与实际应用却超越了简单的理解。 önboarding AI并非只是将其肤浅解读为商业化的消费品，而是要深入挖掘其潜力和限制。🌍💰成本往往决定了哪些创新无法立即进入大众视野，AI亦是如此。我们应如何看待它的发展，从技术突破到社会影响的全面审视？🎯🔍 #AI未来 #商业化探讨
🎉CES回归线下大放异彩！🚀今年1月，全球科技盛宴 CES 时隔三年华丽转身，再次以实体形式呈现，共640多个闪耀展台，涵盖41个细分领域，展示了前沿的科技魅力。其中包括AI企业的身影，他们与三星和LG电子等巨头一道，引领了智能家电潮流。💡人工智能技术在这场家电革命中扮演关键角色，通过精准控制和连接，让家电变得更加智能、高效，为观众带来前所未有的视听盛宴。🏆未来已来，让我们期待更多创新科技改变生活！👨💻👩💻
以CES为中心，通过生物健康、自动驾驶、超连接等分析人工智能技术趋势的文章很多，另外，英国未来学家伯纳德·马尔还介绍了1750个趋势。这种分类必然是主观的，理解整个趋势是有限度的。围绕CES和最近的趋势，我们想看看AI技术持续追求的三个关键词。
首先，它进一步扩大的“超大AI”。开放AI用于GPT的参数多达6000亿个。参数可以视为定义模型的值，但可以定义一个更复杂、更复杂的模型，但需要指数计算量和功率。LG表示，将进一步打造具有6000亿个参数的车型。这种超大的模式正在成为能够调动大量硬件的大企业的专属产品，谷歌、Naver、Kakao等首屈一指的大企业为了制造能够消化更大计算量的型号，正在展开激烈的竞争。
其次，是生成模型的跃进。过去常见的人工智能模型是“鉴别模型”。这是因为，当给定数据时，通常的做法是尽可能从数据中提取信息来“判断”。
相反，生成模型是从无到有的方式。在不规则噪声中生成有意义的图像或信息。电脑可以画画，也可以写小说。写句子时“稳定扩散”（Stable Diffusion），如绘图，回答问题，是利用生成模型的例子，产生互动的应用。
第三个是可解释的模型。随着人工智能在决策中的进一步应用，特别是深度学习的黑匣子性质成为问题。例如，如果深度学习预测特定股票会大幅上涨，并且没有关于为什么预测它的信息，那么仅仅相信人工智能的结果并投入巨资购买股票可能不是一个容易的决定。深度学习的性质是，通过天文参数之间的复杂关系预测某些结果，所有结果都必然会进入黑匣子。因此，“可解释的AI”，一种技术，提供信息，为什么预测结果出那样的结果，越来越受到关注。通常是某些特征变量的哪些值导致了这样的结论，甚至被动员到某种逆向工程中。
虽然今后AI的各种趋势也会反复出现并消失,但AI本来的功能是从数据中提取信息,并以此支援人的决策。其中上述三个关键字将继续作为主要挑战进行研究。
首尔科大 李炳旭教授
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