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Chat-GPT的成功证明了两点:1)单纯扩大模型参数并非唯一出路;2)让模型再造定期开放给大众测试并收集人类反馈数据更有利于模型迭代。
之前两个阶段,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。
但在使用层面,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。
注:(免责申明)本文仅为个人笔记,内含个股仅仅是作为分析参考,不能作为投资决策的依据,不构成任何建议,据此入市风险自担。
股市有风险,投资需谨慎!
知音难觅,也是人生常态,一曲众寡,尽管少有人懂,但是我自有我的风采
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