文章主题：自然语言处理, 生成型预训练模型, 大模型, AIGC
一、 ChatGPT、大模型与AIGC
1. 什么是ChatGPT
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它的功能很强大，会聊天会写代码，会写邮件也能写文案，不仅多才多艺，而且语言像人类一样十分流畅，完全区分于以往人们诟病的人工智障。这些惊艳的能力使其一经发布迅速风靡全球，甚至现在官方网站已经满负荷无法登录。
在ChatGPT中，Chat代表的是对话环节，而GPT则是Generative Pre-Trained Transformer（生成型预训练变换模型）的简称。这里的Generative一词，意味着生成型，它在自然语言处理领域具有重要的意义。生成型意味着机器可以自行创造从0到1的过程，也就是生成所需的说辞，这与关注已有的文本理解和解析的“理解”概念形成了鲜明的对比。在自然语言理解（NLU，Natural Language Understanding）和自然语言生成（NLG，Natural Language Generation）这两个相互依存的任务中，ChatGPT展现出了强大的能力，它可以学习和理解人类的语言，这是 NLU 的表现；同时，基于它的理解，它又能生成与用户的对话，进行聊天，甚至能够撰写邮件、视频脚本、文案等，这正是NLG的体现。
“Pre-trained”是一个词汇，常被应用于自然语言处理领域。它的含义是“预训练”。与传统的针对特定任务的训练不同，预训练是在大量的通用语料上进行的，从而使模型获得通用的语言知识，形成一个通用的语言模型。一旦获得了预训练模型，就可以在不同应用场景中针对性地对其进行微调和fine-tuning。换句话说，预训练就像一个人在小学阶段学习基本知识并具备一定的人际交往能力，而微调则类似于这个人进入职场后，根据具体工作环境进行知识的补充和行为的适应。”预训练”和”微调”都是实现人工智能模型的有效方法，它们共同为人工智能的发展提供了强大的支持。
Transformer是一种由谷歌提出的深度学习模型，几年前首次亮相。相较于传统语言处理模型，它具有显著的优势。传统模型遵循串行处理方式，也就是按顺序处理句子中的词汇和符号。然而，Transformer彻底改变了这一思维定式，它不再受限于时序计算的逻辑，而是实现了并行学习的可能。这意味着，只要硬件条件允许，我们就能训练出真正庞大的模型。这种并行化的策略为深度学习领域带来了全新的机遇，开启了一个崭新的时代。
ChatGPT是一种令人叹为观止的大型人工智能模型，它的出现不仅挑战了人们对大型模型训练成果的认识，同时也引发了学术界和产业界对未来人工智能发展道路的深度思考。这种突破性的技术进步激发了人们对于AI未来发展的期待与探索，也让我们更加清晰地认识到，大型人工智能模型的训练效果可能远超我们的想象。
2. 什么是大模型
在2021年的八月，李飞飞与其他100多位学者联合发布了一份超过200页的研究报告，《On the Opportunities and Risk of Foundation Models》。在这份报告中，他们提出将大型人工智能模型统一称为”Foundation Models”，这是一种基础模型或基石模型的称谓。这些大型模型拥有庞大的参数规模，需要大量的数据进行训练，同时还需要巨大的算力资源。举例来说，与基于相同技术的ChatGPT所创建的GPT-3相比，其拥有1750亿参数，在处理前其使用的最大数据集容量已经高达45TB。这样的训练费用更是超过了1200万美元，投入的成本之高，让人不禁感到震撼。
大模型在效果和精度上具有优势，这在一定程度上解决了通用性难题。然而，在某些任务中，由于现有AI处理能力的局限性，出现了许多中间领域，每个领域都需特定的模型和算法来处理相应问题，这使得整个处理过程如同小作坊般分散。而大模型则提供了一种新的方式，即“预训练大模型，下游任务微调”，这种方式能够有效地减少衍生出的中间环节，整合碎片化的需求差异，为手工作坊向工业化迈进提供了“以不变应万变”的新思路。同时，这也为实现AI模型大规模商用落地提供了可能性。然而，大模型的成本较高，许多企业难以承受，这也是一个无法避免的问题。
大模型的出现使得AI的生成能力获得大幅提升，基础能力的突破也推动了诸多领域的进一步发展，如AIGC(AI- Generated Content，人工智能生成内容)。ChatGPT就是AIGC能力的一个集中体现，ChatGPT的规模化和商业化应用或将AIGC推到新高度。
3. 什么是AIGC
AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容，ChatGPT会的写小说，写脚本，写代码这种功能，就是AIGC的范畴。在文字之外的其他模态，还有AI绘画、AI配乐等应用，以及逐渐还有跨模态的，比如由文本的描述生成视觉的形容等等。
AIGC在丰富人们文娱生活的同时，也有诸多产业机会。如之前很热的元宇宙，AIGC可以迅速生成元宇宙中需要的海量数字内容，为元宇宙落地提供技术可行性；这几年各大赛事、晚会频频亮相的AI生成“虚拟人”，也是元宇宙落地的一个方向；离现有生活工作近一些的，如AI辅助生成文稿帮助生产力提升，进行低层次任务辅助决策等等。
但随着AIGC的发展，一些问题也随之出现，比如科技伦理，版权归属等等，这些仍有待进一步探索。
二、 ChatGPT特点及应用
上一部分简单介绍了ChatGPT是什么，并由此介绍了其更大的外延部分：技术角度其所属的大模型，以及应用领域其所属的AIGC。现在把视野重新聚焦到ChatGPT本身，来看一看ChatGPT有怎样的特点，有哪些可应用的领域。
1. ChatGPT的特点
ChatGPT的特点，直观来看有这样几点：语言流畅但容易瞎说，老知识记得牢新知识接受慢。
ChatGPT在形式语言能力上的表现是优秀的，即能让你感觉其回答非常流畅自然，就像和人在对话一样，如在微信接口中问他“人类会毁灭吗”，他会回答“……所以只要我们聪明地把握未来发展的脉络，人类可以摆脱各种生存威胁而自由自在地开展生活”，这让人很难辨别与自己聊天的是人类还是机器。此外，ChatGPT的能力来源于庞大的数据集，这些数据包含各个领域，所以ChatGPT的知识会十分“渊博”，从天文地理到诗词歌赋，它都能说个有模有样，甚至能将不同的领域进行融合并加以“思辨”。
但在流畅的语言，渊博的知识背后，ChatGPT还是存在一些“硬伤”，比如认知能力有限（对于一些事情并没有独到的见解，空洞的车轱辘话来回说，复杂或者深入的问题无法应对），推理能力和数理逻辑的欠缺（算十以内加减法对其来说就是巨大的考验）。ChatGPT也无法保证生成的正确性，这时其强大的形式语言能力就是一种灾难，它会一本正经的胡说八道，让人类无法辨别真伪。另外，新知识是会不断涌现的，而ChatGPT这类大模型由于其训练成本高企，也无法一出现新知识就重新训练模型，而采用微调来更新知识的方式，又容易产生新数据导入带来的原有知识灾难性遗忘问题。
ChatGPT虽然表现惊艳，但目前来看，还是只有人类的“外壳”，但没有人类的“灵魂”。如何让ChatGPT具有逻辑能力，说出正确的事情，并且能与时俱进，也是未来要进行探索的课题了。
2. ChatGPT的应用
根据ChatGPT的特点，扬长避短的使用原则就是将其作为帮手而不是全权负责人；用它减少一些工作量而不是完全取代。
ChatGPT的优势在生成流畅语言的能力，所以可以让它做一些基本的文字生成工作，比如写一些视频脚本、合约报告的初稿，或者用其对一些知识及数据进行分析提炼，提供初步的分析报告，之后再人工核实正确性并进行优化，以加强对风险和机会的识别应对速度。文字创作涉及的领域十分广泛，如市场营销、智能客服的话术生成，一些投研行研报告的生成，只要涉及内容创作的领域，都可以用类似的思路来解决。
但ChatGPT在工作中的大规模应用目前仍有待观望。比如涉及到保密和隐私的问题，目前ChatGPT未开源，需要把数据发送到云端进行接口调用，并且为覆盖高昂的模型训练成本，日后开发大模型的公司很可能从开放免费接口到需要付费使用，这就可能涉及到商业数据隐私保护的问题；日常工作中知识更新换代极快，对人类而言很容易学习的知识，对AI来说可能会给已有模型带来灾难；ChatGPT训练代价高企，一般公司无法负担如此巨大的成本，一家模型大家使用又有科技垄断的风险……无论是模型本身的不足，还是社会框架的局限，都使得ChatGPT的大规模落地仍有一定挑战，所以短期内我们或许不会看到大量工作被AI所取代。
三、 大模型将何去何从
ChatGPT的到来，除了刷新了人们对AI智能化水平的认知上限，也给研究机构和企业带来了危机感。
回顾近年来大模型的发展，首先是国外科技巨头的抢滩登陆，从2018年谷歌发布的3亿参数模型BERT开始，OpenAI、微软、英伟达等科技巨头纷纷加入大模型的烧钱大战，不断刷新模型参数的记录；
国内的起步相对较晚，但发展势头猛烈，2021年4月华为云发布盘古系列超大规模预训练模型，包括30亿参数的视觉（CV）预训练模型，以及与循环智能、鹏城实验室联合开发的千亿参数、40TB训练数据的中文语言（NLP）预训练模型； 2021年4月19日，阿里达摩院发布了 270 亿参数、1TB 训练数据的中文预训练语言模型 PLUG……大模型持续火热，国内科技巨头也陆续加入模型大战中；
而ChatGPT推出后，各大巨头已剑拔弩张，在应用落地上的军备竞赛一触即发。在谷歌发布了下一代对话AI系统Bard之后，微软在第二天就官宣了引入ChatGPT支持新版必应和Edge的消息，随后百度也迅速官宣了大模型新项目“文心一言”；
国际上的主流学术机构 (如斯坦福大学，伯克利加州大学) 和主流业界研究院（如谷歌大脑，微软研究院）也已经全面拥抱大模型。“身兼数职，多才多艺”的大模型或为诸多领域带来“诸神黄昏”，从研究到落地，在大模型大规模参数的降维打击下，不知什么又会被湮灭在时代的车轮下。
不过大模型的巨大规模也带来一些负面影响，如投入成本巨大，耗电带来的碳排放量也十分惊人，模型规模增大的边际效用递减……种种原因，未来或许并不会被大模型全面占领，阿里达摩院在发布的报告里认为，未来大模型的参数规模发展将进入冷静期，大模型与相关联的小模型协同将是未来的发展方向；百度研究院发布2022年十大科技趋势预测认为，备受业界关注的超大规模预训练模型，将呈现知识增强、跨模态统一建模、多学习方式共同演进的趋势，并逐渐实用化，破除盲目增加参数规模的“军备竞赛”。
大模型的研究应用目前仍在探索阶段，现在做出定论为时尚早，但其带来的ChatGPT的出现，以及相关的AIGC领域的蓬勃发展，都在给我们发出强烈的信号——AI新时代的幕布已被掀开。
本文简要介绍了什么是ChatGPT，又延伸介绍了大模型和AIGC，以及一些关于ChatGPT应用和大模型发展之路的思考。在文章的结尾，我们说回一个由ChatGPT引发，但人类又在一直思索的问题：人类会不会被AI取代？
虽然AI的进步一次又一次地突破人类认知，但作为有“灵魂”的生物，或许我们应该对自己有些信心。对人类来说，最宝贵的能力或许不是记忆，也不是能像机器一样不眠不休，我们最宝贵的，还是对过往经验的领悟，和不断学习新知识的能力。我们人类一直是这样，不断地成长，不断地犯错，然后去反思，去学习吸收新事物，再把这些内化成自己的能力，把一代代人的精华凝结成经验并接续传递下去。AI的发展归根结底还是为人类所用，相比惧怕AI取代自己，莫不如继续发扬优势，从人类的手中，推动AI的继续演化，这或许仍是人类十分高明，AI无法追赶的地方。
AI时代，拥有个人微信机器人AI助手！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
搜索微信号aigc666aigc999或上边扫码，即可拥有个人AI助手！
