原标题：一文读懂：有关ChatGPT的十个问题
最近，ChatGPT及其相关技术、软件等成为互联网圈的焦点。那么你对ChatGPT和ChatGPT的影响了解多少？本文为ChatGPT提出了十个问题和十个答案。让我们来看看。
随着AI大模型、量子计算、类脑智能、云原生、数字引擎、音视频等技术的深入发展，新技术、新模式、新业态不断涌现。针对上述领域，我们策划了一系列科普栏目“T帽前沿热点问答”，以通俗语言十问十答的形式与大家交流最新最热门的前沿科技话题。
我们也欢迎您的指导，并提出感兴趣的问题，共同研究，继续迭代，共同进步。
作为一个现象级的热点，ChatGPT最近收到了各方的大量询问。每个人都非常关注它的技术、影响和其他内容。所以我们有了写这篇文章的想法。请专家和行业同仁发表意见。
1、 ChatGPT现在有多热？
2023年11月30日，ChatGPT应运而生，在全球范围内形成了热烈的讨论。根据Similarweb的数据，今年1月，每天约有1300万独立访客使用ChatGPT，是去年12月的两倍多。累计用户数突破1亿，创下互联网应用最快破亿的纪录，超过了此前9个月TikTok破亿的速度。
除了引发大量社交媒体传播的广大用户的奇怪问题外，ChatGPT在各个领域的肌肉也进一步加强了其知名度。宾夕法尼亚大学发现ChatGPT能够通过其MBA课程的最终考试。
《自然》杂志1月24日宣布，人工智能工具被列为作者的论文，无法在该杂志上发表。《自然》表示，作者的身份意味着他对自己的工作负责，而人工智能工具无法承担这样的责任。据称，ChatGPT还成功通过了谷歌的编程面试，并获得了年薪18.3万美元的L3工程师的offer。
2、 ChatGPT背后的核心技术？
ChatGPT是一种生成型人工智能，Gartner将其列为“2023年重要战略技术趋势”的第一项。Gartner预测，到2025年，生成型人工智能将占所有生成数据的10%，但目前这一比例不到1%。
ChatGPT背后的支持是人工智能的大模型。腾讯研究院去年发布的《2023数字技术十大前沿应用趋势》报告中详细描述了这一技术点：目前的人工智能大多是针对特定场景应用进行训练的，生成的模型很难迁移到其他应用，属于“小模型”类别。整个过程不仅需要大量的手动参数调整，还需要机器大量的注释数据，这降低了AI研发的效率，而且成本高昂。
大模型通常通过自监督学习的方法在未标记的大数据集上进行训练。后来，在其他场景的应用中，开发人员只需对模型进行微调或使用少量数据进行二次训练，即可满足新应用场景的需求。
这意味着大模型的改进可以惠及所有下游的小模型，大大提高人工智能的应用场景和研发效率，因此，大模型成为行业投资的重点。开放人工智能、谷歌、脸书、微软、百度、阿里巴巴、腾讯、HuaWei和致远研究院推出了大型模型。特别是，OpenAI GPT的三个模型在翻译、问答和内容生成领域的出色表现，向业界展示了实现通用AI的希望。ChatGPT的当前版本是GPT 3.5，它基于GPT3并进一步增强。
ChatGPT使用的核心技术之一是Transformer。这也可以从其全名中看出，
ChatGenerative预训练变压器变压器技术是近年来人工智能技术的最大亮点之一。这是谷歌在2017年提出的使用注意力机制的深度学习模型。它可以根据输入数据的每个部分的重要性分配不同的权重。Transformer的精度和性能优于之前流行的CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等模型，大大提高了模型训练的效果，并使AI能够在更大的模型基础上进一步增强其能力
待续……
以上就是本期小编给大家带来的最新消息，如果希望得到接下来的信息，请点赞或者关注我的哦，小编将以最快的时间更新最新内容。希望大家喜欢！返回搜狐，查看更多
责任编辑：
相关文章
