书:pan.baidu.com/s/1IQNZ5I33ZjHCwpHVt-00ig?pwd=jrr9
- 大型语言模型（LLM）：
- 构建与任务无关的超大型LLM，从海量数据中学习各种知识。
- LLM应具备强大的自主学习能力，以及足够多的模型参数来存储知识。
- 生成式预训练转换模型（GPT）：
- GPT是ChatGPT背后的核心技术，基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。
- GPT通过“利用人类反馈强化学习（RLHF）”的训练方式，不断提升模型对生成答案的评判能力。
- 云计算与算力支持：
- ChatGPT在云计算服务（如微软Azure AI）的超算基础设施上进行训练，消耗巨大的算力。
- 算力如同电力一般，是支撑大型语言模型训练和运行的关键。
- 自然语言处理（NLP）：
- ChatGPT在自然语言处理的系列任务方面（如文本理解与生成、对话问答、机器翻译等）有显著进步。
- NLP技术是ChatGPT实现与人类进行自然语言交互的基础。
- 人类偏好知识注入：
- 将人类偏好知识注入GPT模型，使模型能够听懂人类语言，并具备判断标准。
- 新型人机交互接口：
- ChatGPT提供了一种较为理想的新型人机交互模式，用户只需开口表达诉求，AI即可理解并帮助解答。
- 模型参数与规模：
- ChatGPT拥有多达1750亿个模型参数，并在不断迭代中提升性能。
- 模型参数的规模和数量对模型的性能和准确性有重要影响。
- 大数据支持：
- ChatGPT的训练离不开大数据的支持，主要使用的公共爬虫数据集拥有超万亿单词的人类语言数据。
- 语料库与训练数据：
- GPT模型的训练语料来自多个来源，如Common Crawl语料库、WebText语料库、书籍和报刊杂志等。
- 模型评估与优化：
- 对GPT模型进行定期评估和优化，以确保其性能和准确性。
- 评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。
- 语义搜索与理解：
- ChatGPT能够大幅提升语义搜索能力，准确找到满足用户需求的咨询结果。
- 自动化内容生产：
- 在媒体领域，ChatGPT可以自动化生产大量稿件，其独创性和创造力不输专业人员。
- 教育应用：
- ChatGPT在教育领域的应用广泛，包括高校教学、学龄前儿童和中小学阶段的教学辅助等。
- 金融领域应用：
- ChatGPT在金融领域能够大幅提升语义搜索能力，面对复杂多变的投资理财咨询，能够准确找到满足用户需求的咨询结果。
- 商业变现与实战应用：
- 探讨ChatGPT在商业领域的变现模式和实战应用案例。
- AIGC（人工智能生成内容）：
- ChatGPT与AIGC的结合，为内容创作和生产带来了革命性的变化。
- 提示词的使用：
- 掌握如何使用提示词来引导ChatGPT生成更符合需求的回答或内容。
- 多模态交互：
- 虽然ChatGPT主要侧重于文本交互，但未来可能向多模态交互（如语音、图像等）方向发展。
- 隐私保护与数据安全：
- 在使用ChatGPT时，需要关注隐私保护和数据安全问题，确保用户数据的安全性和隐私性。
- 伦理与道德考量：
- ChatGPT的应用和发展需要遵循伦理和道德原则，避免滥用和误用带来的负面影响。
这些关键技术或概念共同构成了ChatGPT及其相关技术体系的核心内容，对于理解和应用ChatGPT具有重要意义。