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ChatGPT技术演进简介

ChatGPT技术演进简介

chatGPT(chat generative pre-train transformer, 可以对话的预训练trasformer模型),讨论点:
1、chatGPT为什么突然火了
2、GPT 1.0、2.0、3.0、3.5 、4和4o区别和特性,在不同应用场景中如何选对模型
3、未来大模型可能演进方向

1、chatGPT为什么突然火了

科技发展

1、硬件算力提高英伟达的A100GPU(10/2020)

2、设计专门用户AI训练的处理器,如谷歌TPUs,从2016年的第一代到2024年的最新的第六代

3、各种优秀NLP、CV模型涌现,例如基于谷歌Trasformer(2017)的BERT和GPT的NLP处理模型。transformer两个重要创新点,第一,降低了人工标注训练数据集成本,为大量无标注数据用于模型训练提供了可能;第二,将训练由串行变成并行,缩短了训练的时间。

高质量数据的增加

1、各种数字设备和IoTs设备在增加,结构化的数据量在成指数级增加,谷歌预计到2035年,数据中心数据量将达到175ZB(175ZB = 1 百万TB)

2、更好的数据收集方法和清理数据方法,根据麦肯锡2016报告,相比普通公司,基于数据驱动的公司获取用户数据可能性23倍,保留用户数据6倍。

3、云计算降低了保存、处理数据的成本,也增加了数据的收集

资本投资和竞争

1、越来越多的公司认识到AI在科技创新、提效上的强大潜力,都加大投资,仅2021年谷歌在AI研究上投资高达900亿美元,微软、亚马逊等巨头也进行大量资金投入。使用AI增加个人竞争力-》高ROI-》加大投资,AI研究形成了一个良性的发展。除了企业,各国政府也将AI提升到国家发展战略层面,作为推动经济增长的巨量引擎,同时AI 也是空间安全的一个重要影响因素。

2、GPT 1.0、2.0、3.0、3.5 、4和4o区别和特性

GPT-1参数1.2亿,2018年

GPT-2翻了10倍,15亿,2019年,连贯有逻辑的文本

GPT-3翻了100倍,2020年,1,750亿参数,惊人的多样性和适应性,能够处理文本生成、翻译、问答和编程帮助等多种任务,且在很多情况下无需特定任务训练

GPT-3.5参数基本没变化,1,750亿参数,相比3在模型训练和优化方面的进步

GPT-4翻了10倍,参数是1.76万亿

GPT-4o(还未公布),相比gpt4,虽然gpt也能够进行多模版进行交互,但底层不同模态的模型是彼此分开训练的,调用的使用也是分开使用的,gpt4o同时使用文本,音频和图片进行训练。

她们都是在谷歌Transformer基础上开发研究的,不同版本gpt奥秘就出在这个数量上,越过一个门槛之后,突然出现了在门槛之下根本没有见到的现象和能力。

3、了解下未来大模型可能演进方向

随着影响AI快速发展各因素的不断发展,模型的回复质量和效率都会提高,同时多模版的完善,基于多模态发张到一定点之后和相关伦理晚上,AI赋能机器人发展将迎来新的发展高潮。

reference

十分钟理解ChatGPT的技术逻辑及演进(前世、今生)
Why AI is growing so fast now?

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