2020年6月，OpenAI推出了参数量达到1750亿的巨型模型——GPT-3，规模已接近人类神经元总量，毫无疑问成为了AI量变积累阶段中的一个重要进展。近期，OpenAI全新打造的ChatGPT亦是风头无俩，成为国内外AI领域的头号热门话题。
ChatGPT基于GPT-3.5架构大语言模型，是通过强化学习进行训练的人工智能聊天机器人程序，并且成功摆脱了以往对答式AI”人工智障”的马甲，能够替作家编故事，可以替商务人士出方案，甚至还能帮程序猿写程序，可谓”无所不能”。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络，可以高精度的方式最大限度地收集、总结、蒸馏、修改和验证信息，广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。
ChatGPT的成功离不开OpenAI对”大力出奇迹”的追捧，从GPT到ChatGPT，恰好代表了OpenAI在大模型领域走过的切实历程。从中可以看到，OpenAI凭借AI大模型已经探索出了一条属于自己的道路，成为引领AI技术前进的使者之一。
OpenAI的成功也让业界普遍的Transformer模型参数量水涨船高，参数从数百万增加至数十亿甚至数千亿，微软研究院更是成功将Transformer提升到了1000层，其所带来的性能提升也进一步推动了NLP的发展。
然而，ChatGPT虽然让我们看到了一丝强人工智能的影子和希望，但在”大力”带来真正的”质变奇迹”之前，我们须直面算力需求倍增的现实难题。更高计算密度、更大规模算力和更快训练速度的后端基础设施建设，是开创AI领域变革创新的重中之重。
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