ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程
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前言

作为一名高校计算机专业的科研工作者、一名创业的老兵,我在亲身体验了ChatGPT的逻辑推理等能力后,深感震撼。人们在为生成式人工智能所带来的多模态内容创作效率的提升而欢呼时,常常低估ChatGPT的推理能力。这种能力使ChatGPT不仅能作为新一代人机交互的核心,还能作为智能代理来构建自动化和半自动化的工作流程,甚至使它能与工业控制或机器人领域相结合,引发深刻的社会变革。

许多人低估了这种变革的影响力。以当前研发和商业应用的迭代速度来看,我预计在未来三至五年内,这种变革将逐渐渗透到人类生活和生产的各个方面,极大地提升现有的生产力。若要追溯上一个被称为“巨大技术变革”的时代,很多人都会毫不犹豫地说是互联网开创期。这次变革也将重塑内容生产相关的商业模式,改变现有的工作方式,甚至推动生产方式的变革。当然,这还需要依赖下一代大语言模型在内容输出的可控性方面的突破。