文章主题：ChatGPT, GPT, AI元年
大家好，我是峰兄。
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🎉ChatGPT革命性崛起，全球热议🔥短短几个月，这款由OpenAI引领的创新工具已突破亿级用户大关，其增长速度无人能敌🌍它正以闪电般的速度改变世界，成为日常对话中的必备神器🌟无论科技爱好者还是普通大众，无不被其魅力深深吸引，纷纷感叹“不聊ChatGPT，简直OUT”！今年确实可称为AI元年，背后的原因在于ChatGPT的普及降低了AI门槛，让AI技术触手可及🌈以往高深莫测的AI世界，如今变得唾手可得，每个人都有机会成为AI领域的弄潮儿🌊一个AI驱动创新、人人皆能参与的新纪元正悄然开启！👩💻👨💻欲了解更多关于ChatGPT如何引领AI潮流，以及它如何重塑创业生态，请随时关注我们，我们将为您提供深度解析和最新资讯🔍让我们一起见证这场科技盛宴的精彩演绎吧！🏆
一.什么是ChatGPT?
🌟ChatGPT：🔥语言艺术大师，Transformer的智能魔力🔍💡Chat与GPT，对话中的创新力量——Chat是沟通桥梁，GPT则是超凡的语言生成者。它以Generative Pre-trained Transformer（简称GPT）的身份，引领NLP技术新纪元，用Transformer架构诠释自然语言的魅力。🌍🌐无论中文还是英文，GPT都能自如交流，像一位全球通的会话家，海量训练数据与庞大参数使其见解独到，不仅能回应问题，还能创造内容。💡虽然偶尔带点幽默感，但这正是它接近人类智慧的一面。🤔🔍不同于搜索引擎简单检索，GPT能基于理解生成答案，即使面对未知，也能凭借学习的力量给出独特见解。🚀这不只是一种技术，它是思考的延伸，是人工智能的新篇章。📖SEO优化提示：ChatGPT、NLP、Transformer架构、语言生成、超大规模训练、人机交互、AI智慧
🌟💡知识巨擘，智慧之光🌟——他是你问题的解答者🌍每当你困惑于某个领域，他的广博知识库就像无尽海洋，无论多么深奥的问题都能精准应答。他不仅能理解你的询问，还能以独特的方式进行深度思考，生成的答案总是富有洞察力和创新性。别再期待单一的检索结果——每次提问，都是与智者的一次深度对话。因为他不是简单的数据堆砌，而是能根据上下文灵活变通，给出个性化的解决方案。这样的智能并非机械复制，而是基于理解的智慧展现。他的存在，让你的学习之旅更加丰富多彩，每一次互动都是一次知识的升华。想要获取独一无二的答案？那就试试向这位知识渊博的智者提问吧！他在这里，静候你的光临🌍💪
🌟了解问题背后的玄机！为何向GPT提问时答案千差万别？秘密在于它那庞大到极致的神经网络结构！拥有数百亿乃至数千亿个参数，每个计算路径都可能随机游走，带来独特且多变的回答。就像一个充满创意的智者，有时会一本正经地开怀畅谈，这正是GPT的魅力所在——让交互更具个性与趣味性。别忘了，每一次提问都是与知识世界的深度互动哦！🤔
二.大模型发展这么久，为什么到GPT3.5才具有了真正的智能？
🌟了解GPT全貌！🚀这款创新的语言生成神器，源于Transformer架构，🔥由谷歌引领革命，专为自然语言处理打造。它的拿手好戏包括机器翻译、文本速递和声音转文字，一应俱全！🔍相比LSTM与GRU，它更擅长并行计算，训练时间大大缩短，长序列任务游刃有余。在NL领域，因其高效能已成为翘楚🌟
其实GPT不是OpenAI公司的原创，而是由谷歌公司发明。是不是跟当年操作系统的图形用户界面其实是施乐公司最新发明的，却被乔布斯窃取到并应用到苹果的系统上一样。包括后来的iphone手机，大家也可以搜一下，其实所有的设计都是借鉴了其他公司的产品，但是乔布斯把他们组合并创新成了一件最伟大的艺术品，从而开启了一个全新的移动互联网时代，所以有时候并不一定什么都要原创，站在巨人的肩膀上来微创新，有时候更容易出成果。
上面扯的有点远了，我们回到为什么GPT3.5才算真正的人工智能这个问题上。
2018 年 OpenAI 采用 Transformer Decoder 结构在大规模语料上训练了 GPT1 模型，揭开了NLP模型预训练 微调的新范式。2019 年，OpenAI 提出了 GPT2，GPT2 拥有和 GPT1 一样的模型结构，但得益于更多和更高的数据质量以及新引入的多任务学习方式，语言生成能力得到大幅提升。之后由于 GPT 采用 Decoder 单向结构天然缺陷是无法感知上下文，Google 很快提出了 Encoder 结构的 Bert 模型可以感知上下文，效果上也明显有提升，同年 Google 采用Encoder-Decoder 结构，提出了 T5 模型，从此大规模预训练语言模型朝着三个不同方向发展。
也就是说在GPT3.0之前，谷歌的Bert 模型是远超OpenAI 的GPT模型的。这里补充一个知识点，GPT3.0之前都是开源的，OpenAI由于一些商业等多方面的考虑，从GPT3.5开始，模型都是闭源的。
直到2020 年 OpenAI 提出了 GPT3 将 GPT 模型提升到全新的高度，其训练参数达到了 1750 亿，训练语料超45TB，自此GPT系列模型的数据飞轮便转动起来，超大模型时代开启， NLP 任务走向了预训练 情境学习新路线。由于 GPT3 可以产生通顺的句子，但是准确性等问题一直存在，于是出现了InstructGPT、ChatGPT 等后续优化的工作，通过加入强化学习模式实现了模型可以理解人类指令的含义，会甄别高水准答案，质疑错误问题和拒绝不适当的请求等。
从GPT3.5，GPT突然涌现出了“乌鸦”能力，之前的都可以理解成量变，一种鹦鹉学舌的能力，并没有真正的智能。
可能是大力出奇迹，我感觉跟人脑是一个道理，一个神经元没啥智慧，一百万个、一百亿个可能也没啥智慧，不过增加到一千亿个神经元连接，突然就有智慧了，涌现出了能力。这是一件很玄学的事情，包括现在世界顶级的人工智能专业也无法解释这种现象，我们只能理解成大力出奇迹。
这里拿出一点篇幅来普及一下什么“鹦鹉学舌”的假人工智能，什么是拥有“乌鸦”能力的真人工智能
所谓鹦鹉学舌，就是东施效颦。没有GPT之前，几乎所有的自然语言处理都遵循着这一范式。他没有真的懂你的意思，只是一种模式匹配，比如之前的语音助手，只能识别有限的场景，比如你问他，帮我导航去天安门，他可以给你答案，但如果你让问他火星怎么去，他可能就回答不了你，因为他的数据库里没有这个问题的答案。也就是说，他只能回答在自己的数据库里有对应答案的问题，一旦你的问题超出了他的数据范围，他是没办法给你回复的。无法做到根据现有的数据生成新的数据，但是世界的问题千千万，不可能穷尽所有的可能把所有的问题答案都事先准备好，这也是之前的人工智能大家感觉并不智能的原因，因为他的底层实际上还是在做匹配。我举一个程序员都能理解的例子，比如你要实现一个不同条件得到不同结果的功能，我相信大部分程序员都是这样实现的。
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