第38章 关于ChatGPT的一些解读上

关于Chatgpt的一些解读

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 在近 10 年 Ai 发展的前两个阶段，人工智能的进展更多体现在基于规模的技术突破，如 2015-2020 年，用于模型训练的计算量增长了 6 个数量级，同时随着规模的增大，输出结果的质量亦迎来质变，在语言文字、书写、图像识别等领域皆表现出超越人类的水平。但在实用层面，由于所需要的算力巨大，往往需要特殊的 gpu 配置，同时训练过程相对封闭，大多数人并无法使用，因此技术无法被多数人触达。而人工智能的第三个阶段，随着更新的技术、更优的算法、更大的模型出现，算力的成本越来越低，使得模型训练与运行所需成本持续下降，

 而算法从封闭测试到开放测试、开源的逐渐普及，亦降低了使用门槛。由此人工智能无论在经济性与可获得性上都达到了支持普及的水平。得益于 AigC 基础设施可获得性的逐步提高，平台层变得更加稳固，算力成本持续下探，模型逐渐趋于开源与免费，应用层爆发式发展的节点正在靠近