本文来自“大模型时代：生成式AI发展与科技创新范式”。ChatGPT在海量的文本数据上进行了预训练，可以对自然语言输入产生类似人类的回答。ChatGPT其核心是建立在GPT模型（Generative Pre-trained Transformer）的发展基础之上。ChatGPT之所以能够突破，是因为采用了一系列深度学习的新技术，包括无监督学习、有监督学习、多任务学习、小样本学习、自监督学习以及基于人类反馈的强化学习。AI 大模型的技术架构通常涉及多个层次，可以分为基础层、技术层、能力层、应用层、终端层五大板块，其中核心技术层涵盖 AI 技术群和大模型的融合创新，为各行业深度赋能。基础层：AI 大模型的基础层涉及硬件基础设施和数据、算力、算法模型三大核心要素。随着AI 大模型规模的不断扩大，对计算资源的需求也在增加。因此，高性能的硬件设备、海量场景数据、强大的算力基础和升级迭代的算法模型成为了支持 AI 大模型发展的关键。深度学习模型的不断升级和迭代，增强了 AI 算法的学习能力；同时，开源模式将使 AI 大模型成为海量应用、网络和服务的基础 。技术层：AI 大模型的技术层主要涉及模型构建。目前， Transformer 架构在 AI大模型领域占据主导地位，如 BERT、 GPT 系列等。AI 大模型 包括 NLP 大模型、CV 大模型、多模态大模型等。这些模型采用预训练和微调的策略，先在大量无标注数据上学习语言或图像的基本表示，然后针对特定任务进行微调。能力层、应用层及用户层：在基础层和技术层的支持下，AI 大模型拥有了文字、音频、图像、视频、代码、策略、多模态生成能力等，具体应用于金融、电商、传媒、教育、游戏、医疗、工业、政务等多个领域，为企业级用户、政府机构用户、大众消费者用户提供产品和服务。
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