是基于GPT-3.5架构的大模型所产生惊艳效果的典型代表，可以说是全球科技创新进入空前密集活跃时期的划时代产物。
之所以能在全球迅速掀起浪潮，就在于“Chat”作为“大模型”的分支之一，与工业、政务等其他垂直细分领域的“大模型”相比，给公众带来了更加强烈的参与感和效果冲击，代表着一种以人工智能为基础的知识生产新模式正在加速形成。
在于数据集十分广泛，并且满足垂直领域切分，所谓的数据集，也就是以大数据为代表的各种资源对其的“喂养”和训练。比如，中文的很多训练语料很可能就来自于知乎等各类平台。
据国盛证券发布的《需要多少算力》报告估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元。而对于一些更大的LLM（大型语言模型），训练成本则介于200万美元至1200万美元高价之间。以在1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达，初始投入成本约为8亿美元，每日仅电费就在5万美元左右。
以为代表的人工智能，在很多专业领域做的工作比人要强的多，因为人会因为各种各样的原因而出错，机器则不会。但它会犯一些2岁小孩子都不会犯的错误。很多人担心人工智能最终是否会如好莱坞大片中的剧情一样取代人类，这其实完全不用担心。因为人是自然界的高级智能代表，而这正是人工智能所不具备的。
热闹的背后，更应该关注对各类大模型的投入。伴随云计算、物联网、大数据、5G等数字新基建的大量投入，以及对大模型的不断训练，包括等在内的一系列人工智能技术和应用，将实现更大更强的发展。
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