先做个广告：如需代注册ChatGPT或充值 GPT4.0会员（plus），请添加站长微信：gptchongzhi
人工智能的发展阶段：
推荐使用GPT中文版,国内可直接访问：https://ai.gpt86.top
一、符号主义阶段: 从20世纪50年代到80年代。
人工智能主要关注符号处理和逻辑推理。该阶段的代表性成果是专家系统，它基于规则和知识库进行推理 和问题解决。
二、连接主义阶段: 20世纪80年代末到90年代。
随着神经网络的发展，人工智能开始关注连接主义。神经网络模型通过模拟人脑神经元之间的连接和信号传递来实现学习和模式识别。
三、统计学习阶段: 从20世纪90年代到21世纪初。
统计学习方法成为主流。该方法基于大量的数据进行训练和模式识别，如支持向量机(SVM)和随机森林。
四、深度学习阶段: 21世纪初到2020年末。
随着计算能力提高、可用且质量可靠的海量数据的出现，深度学习在近年来取得了巨大的突破。深度学习 使用深层神经网络进行学习和推理，通过层次化的特征提取实现对复杂数据的表征和理解。
五、大模型阶段: 2021年到现在。
经过前面半个多世纪的积累，人工智能的一个分支，深度学习技术在计算机视觉，自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成果：这一显著成果就是大模型！在大模型的基础上，人工智能开始从纯理论走向日常生活和商业应用。Chat - GPT4 这一标志性产品，点燃了全世界人民极大的热情，吸引了资本的极大的注意力，各路豪杰蜂拥而至。
未来几年的发展态势是涉及更多的跨学科融合，如将人工智能与机器人技术，自动化、物联网和量子计算 等结合，以实现更广泛的应用和创新。最典型的例子就是将Chat - GPT4, 接入波士顿机器人！机器人马上发生了翻天覆地的变化，从只会灵巧动作，到了能够和人类交互。
但与此同时，人工智能的伦理、隐私和安全等问题也得到了广泛的关注，并令很多人担心。但其实完全没有必要，培根和莱布尼茨早在三百年前就论证了人类的意识的来源，是先验的，是生下来就存在每个人的心中的！
六、大模型、LLM、GPT和Chat GPT
大模型：是指具有大规模参数和计算能力的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表示能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。
大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。它们可以通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，并具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。
然而，大模型的训练和推断需要大量的计算资源和存储资源。为了构建和训练大模型，研究人员和工程师通常需要使用分布式计算系统、高性能计算硬件（如图形处理器）以及大规模数据集。此外，大模型也需要更长的训练时间和更多的存储空间。
近年来，大模型的发展已经取得了显著的进展。其中一个重要的里程碑是由OpenAI发布的GPT-3模型，它是目前为止最大的语言模型之一，具有1750亿个参数。大模型的不断发展和应用为人工智能领域带来了许多突破和创新，但也带来了一些挑战，如资源消耗和模型的可解释性等问题。
LLM：Large Language Model大型语言模型通常是指具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如OpenAI的GPT-3 模型。这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。大型语言模型在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。
GPT & Chat GPT: Generative Pre-trained Transformer 和 Chat GPT都是基于Transformer架构的语言模型，但它们在设计和应用上存在一些区别：
1、目标任务：GPT模型旨在生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、摘要等。它通常在单向生成的情况下使用，即根据给定的文本生成连贯的输出。
2、对话交互：ChatGPT则专注于对话和交互式对话。它经过特定的训练，以更好地处理多轮对话和上下文理解。ChatGPT设计用于提供流畅、连贯和有趣的对话体验，以响应用户的输入并生成合适的回复。
3、数据集和训练方式：GPT模型通常使用大规模的文本数据集进行预训练，并通过无监督学习的方式学习语言模式。ChatGPT则使用了包含对话和聊天数据的特定数据集，并针对对话任务进行了有监督的训练和微调。
4、上下文理解：ChatGPT更注重对话中的上下文理解和连贯性。它试图在对话中保持一致性，并考虑先前的对话历史以生成相关的回复。相比之下，传统的GPT模型可能更加独立地生成文本，不考虑上下文的连续性。
总的来说，GPT模型是一种通用的语言生成模型，而ChatGPT是针对对话和交互任务进行了优化的变体。ChatGPT在对话方面具有更好的性能和适应性，使其在聊天机器人和交互式对话应用中更加有用。
“大模型”通过海量数据和超高数量的参数，实现面向复杂问题的“预测”能力。在基于人类自然语言领域取得的巨大突破就是OpenAI 的产品GPT，并且通过针对性的对GPT“再训练与微调”，实现在人类对话领域的爆炸性效果 — Chat GPT。
大模型>LLM>GPT&ChatGPT。现阶段:大家讨论的“大模型”，绝大部分都是围绕着“自然语言”方面的模型应用。
由此不难看出，带给我们无比震撼的产品Chat - GPT只是人工智能庞大算法结出来的一个大果实，未来的发展空间还会非常巨大。
七、应用中的三大要素：
1、数据。海量的，同时是高质量的数据的数据是第一要素，离开了这个，所有的能力都无从发挥。对任何一家公司来说，获得这些数据，都是非常困难，而且投入巨大的。
2、算法。这是对数据进行加工的秘方。虽然现阶段各种开源的算法很多，但都是基础科研性质的，要形成真正能商业化的算法，不但需要大量的资本投入，顶尖的科研人才，还需要能做商业化的大高手。
3、算力。这就是GPU了，Nvidia 的GPU这几年价格飞涨，股价也跟着大涨。最近美国政府又制裁我国，不允许Nvidia 出口GPU给我们，一块A100的GPU，据说已经涨到700万了。想见一个算力中心，投入也是天文数字，真不像有些公司说的那样简单。
来源：召时杨晓军
网友评论