文章主题：ChatGPT, AI大模型, 生成型人工智能, Transformer
一文读懂：有关ChatGPT的十个问题
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1、 ChatGPT现在有多热？
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2、 ChatGPT背后的核心技术？
ChatGPT是一种生成型人工智能，Gartner将其列为“2023年重要战略技术趋势”的第一项。Gartner预测，到2025年，生成型人工智能将占所有生成数据的10%，但目前这一比例不到1%。
ChatGPT背后的支持是人工智能的大模型。腾讯研究院去年发布的《2023数字技术十大前沿应用趋势》报告中详细描述了这一技术点：目前的人工智能大多是针对特定场景应用进行训练的，生成的模型很难迁移到其他应用，属于“小模型”类别。整个过程不仅需要大量的手动参数调整，还需要机器大量的注释数据，这降低了AI研发的效率，而且成本高昂。
大模型通常通过自监督学习的方法在未标记的大数据集上进行训练。后来，在其他场景的应用中，开发人员只需对模型进行微调或使用少量数据进行二次训练，即可满足新应用场景的需求。
这意味着大模型的改进可以惠及所有下游的小模型，大大提高人工智能的应用场景和研发效率，因此，大模型成为行业投资的重点。开放人工智能、谷歌、脸书、微软、百度、阿里巴巴、腾讯、HuaWei和致远研究院推出了大型模型。特别是，OpenAI GPT的三个模型在翻译、问答和内容生成领域的出色表现，向业界展示了实现通用AI的希望。ChatGPT的当前版本是GPT 3.5，它基于GPT3并进一步增强。
ChatGPT使用的核心技术之一是Transformer。这也可以从其全名中看出，
ChatGenerative预训练变压器变压器技术是近年来人工智能技术的最大亮点之一。这是谷歌在2017年提出的使用注意力机制的深度学习模型。它可以根据输入数据的每个部分的重要性分配不同的权重。Transformer的精度和性能优于之前流行的CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等模型，大大提高了模型训练的效果，并使AI能够在更大的模型基础上进一步增强其能力
待续……
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