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自然語言模型是大語言模型的核心。自然語言模型是大模型的核心，支持許多類型的語言任務(wù)的執(zhí)行。ChatGPT和各大主流AIGC模型主要基于大語言模型，通過深度學(xué)習(xí)算法來處理和生成自然語言。自然語言模型發(fā)展經(jīng)歷了基于規(guī)則、基于統(tǒng)計(jì)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)階段，Transformer的出現(xiàn)為以Bert和GPT-3為代表的大語言模型的誕生奠定了模型基礎(chǔ)。

AI到AGI，ChatGPT開啟人工智能新紀(jì)元。ChatGPT結(jié)合自回歸語言模型+zero shot prompting，帶來AI范式突破，實(shí)現(xiàn)AI到AGI的轉(zhuǎn)變。相比fine tuning技術(shù)，prompting技術(shù)能更好的完成生成類任務(wù)。 ChatGPT在RLHF的幫助下，找到了GPT-3.5和人類自然語言的合理接口，解鎖了模型的應(yīng)用場(chǎng)景，改變了人機(jī)交互方式。

GPT跨越式發(fā)展，探索未來更多可能性。各代GPT青出于藍(lán)勝于藍(lán)，更新迭代過程中涌現(xiàn)了諸多能力。GPT-4.0更是突破了GPT-3.5僅支持執(zhí)行文本類任務(wù)的局限性，賦予ChatGPT更優(yōu)異的上下文理解能力、推理能力、演繹能力，甚至圖文理解能力。GPT也在不斷的更新迭代中持續(xù)突破，解鎖更多能力。

多行業(yè)結(jié)合，下游應(yīng)用遍地開花。ChatGPT以其高級(jí)的生成能力和復(fù)雜任務(wù)處理能力，以從重資產(chǎn)的模型層到輕資產(chǎn)的中間層和應(yīng)用層為架構(gòu)，為游戲行業(yè)、視頻類行業(yè)、生物醫(yī)藥行業(yè)等其他行業(yè)錦上添花。在ChatGPT的幫助下，各行各業(yè)真正的做到了提高效率、減少成本并實(shí)現(xiàn)了功能上質(zhì)的改變，讓更多用戶受益。

風(fēng)險(xiǎn)提示：AI技術(shù)更新迭代緩慢、專業(yè)領(lǐng)域落地效果不及預(yù)期、版權(quán)糾紛、倫理問題、算力建設(shè)緩慢等風(fēng)險(xiǎn)。

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