原标题：跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT（附下载）

今天分享的大模型系列深度研究报告：《跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT》。

（报告出品方：财经年会）

报告共计：20页

海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》

AI进入“大模型时代

GPT-3，Palm,LamdaGopher, OPTBloom，GPT-Neo,威震天-图灵NLG，GLM-130 B,ChatGPT等都在他们的变压器中使用原来的注意层。

AI2.0:模型到数据的转变

AI1.0:模型/编程为中心

训练用的数据是从机器学习发展过程中外生的；聚焦模型特征，算法设计，和定型的结构设计。

AI2.0:数据为中心

数据的规模和质量日益成为获得理想结果的关键要素。模型可以相对固定，主要关注数据的定义、管理、切割、扩充，增加、修正等。使得数据更有效。有计划的标注、分类和迭代数据是关键。专项领域的专家 (SMEs)参加是发展过程的内在组成部分，以专家的知识编码。

AI 2.0

1.基础模型:Transformer成为基础架构，走出NLP，走向计算机视觉领域、AIfor Science(特别是结构生物学蛋白质和RNA结构预测)和人工智能生成内容AIGC。[技术膨胀期]

2.生成式人工智能:Diffusion Models突飞猛进，匹敌GAN。[技术膨胀期]

3.以数据为中心的人工智能: 从模型为中心到数据为中心。[技术萌芽期]

4.因果人工智能:因果关系与人工智能的结合。[技术萌芽期]

5.复合型人工智能:“连接主义”(Connectionism)与“符号主义”(Symbolism) 相结合。[技术萌芽期]

6.神经AI:神经科学与人工智能交叉研究。[技术萌芽期]

DeepMind 突破性进入物理科学，特别在数学和材料科学

构建一个猜测或假设和有关联方面变量的模型。通常用观察到的大规模这些变量的实体价值，用数据主动的猜测产生模型。DeepMind 构建一个由数学家和监督ML模型 (NN)相互作用的两个工作流，数学家提出假设，由两个变量的方程，投入input X(z) and 产出 Y(2))计算机产生大量数据的变量实体，N 模型模拟拟合数据。决定最接近的相关投入 X(2)，数学家进一步微调和优化假设。程序重复，直到假设被大规模数据支持。

德克萨斯A