## 什么是什么？ **chat**：聊天，AI的特定应用 **G：generative AI 生成式AI** 一种人工智能算法。生成式AI可以通过学习现有数据的规律来创建全新的数据，所以非常适合于创造性任务。例如通过生成式AI的算法可以生成绘画、音乐、文学作品、电影剧本等等。对比于搜索引擎的[[BOK 知识图谱]] 对应人类的学习，学习者自己生成的知识，相对于**费曼式学习**，必须是基于理解的知识才能更加牢固。并且在我们可以有创造性的输出之前，我们需要通过curious阶段和serious阶段的大量输入积累。 **P：pre-trained 预训练** 海量数据训练神经网络。对应人类的学习，练习。 **T：[[Transformer]] 变形器，一种神经网络** 多层的自注意力机制，更好的捕捉文本、概念之间的关系，识别模式。模拟人脑的神经网络。 # 实例 # 类比、比较与对比 ## 关系 **OpenAI ChatGPT GPT-3 的关系** - OpenAI是一个人工智能研究机构。 - GPT-3 是基于transformer模型的自然语言处理模型，用大量数据训练出的模型，具有很强的理解力和语言生成能力。对比于人类相当于人类的大脑，GPT-3是ChatGPT的大脑。 - ChatGPT是GPT-3的应用场景 **ChatGPT与AI的关系** - 如果把AI比作硅基生命，ChatGPT是AI下的一个“物种”（类型）。AI下还有其他类型，比如人脸识别、相机美颜、物体检测，图像分类。 - 同一类型的GPT AI还有 GPT-1 GPT-2 CPT-3。 - 如果把AI比做“人科”，chatGPT也许属于“智人”，还有尼安德特人、大猩猩等等其他物种，之后还会有各种各样，层出不穷的“chatGPT"。 **GPT是基于什么数据训练出来的？** GPT-3，2020通过哪些数据来训练？Google的LaMDa2训练数据量更大。数据质量决定了AI的质量。  信息流质量决定了生命的质量，训练AI的数据决定了AI是否真的“只能”，不能只看数据量大多少，更要看质量。在GPT-3的训练数据中，全人类的书籍和全部维基百科的词条它都学完了，但加起来却只占GPT-3训练数据的19%。 **AI是不是比谁的数据量大？那岂不是越没底线的公司越强大？** 信息流质量决定生命质量。 # 与我何干 **我们与AI的关系** 人机共生的关系。AI是可以帮助我们更好地学习的强大工具。比如可以让chatGPT帮助我们做主题研究，辅助阅读。 # 备注 - readwise - bing搜索引擎 - openai网站 - [厘清概念](https://www.candobear.com/p/t_pc/course_pc_detail/video/v_63eb3bbae4b0fc5d1231907f)