是美国OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型，它使用了大规模的语言训练数据和深度学习等AI技术，可以完成各种自然语言处理任务，例如对话生成、文本摘要、机器翻译、语义搜索等。

其中，中的“Chat”是其通过聊天与用户之间的交互模式；GPT则是对其所应用模型 —— “生成式预训练变换模型”（Generative Pre-trained Transformer）的简称。

的历史发展可追溯到2016年。当时，OpenAI发布了第一版GPT模型（GPT-1），其模型规模为1.17亿个参数；之后，OpenAI相继发布了GPT-2和GPT-3等更大的模型，分别拥有1.5亿和1.75万亿个参数。GPT-3已成为目前公认的最大、最强的语言模型之一，可以处理复杂的自然语言任务，并生成高质量的文章和对话。

ChatGPT是对生产力效率的极大提升

ChatGPT中涉及到了自然语言处理（NLP）、语音识别、机器学习和自然语言理解（NLU）等技术。

· 自然语言处理（NLP）：旨在使用计算机解释和处理自然语言的文本，从而提高机器的理解能力。ChatGPT可以用于自然语言处理，用于分析和理解自然语言文本，并生成新的文本。例如，ChatGPT可以用于自动分类文章、文本摘要、关键词提取、情绪分析等。

· 语音识别：旨在使用计算机将人类语音转换成文本。ChatGPT可以用于语音识别，可以用于自动识别和理解语音信号，从而生成可读的文本。

· 机器学习：旨在使用计算机通过学习，从而改善系统的性能。ChatGPT可以用于机器学习，用于训练机器，以便更好地理解语言，并做出准确的预测。

· 自然语言理解（NLU）：旨在使用计算机理解和处理自然语言文本。ChatGPT可以用于自然语言理解，用于自动理解和处理自然语言文本，以及提取文本中的信息。例如，它可以用于自动问答系统、知识图谱、文本分类等应用中。

在ChatGPT出现之前，大多数做聊天机器人是基于搜索的思路，就是从我们话语中提取关键词在网络中进行搜索，然后整合搜索的结果呈现给我们，所以简单聊几句就能看出它的机械式回答。

而ChatGPT是根据网络上大量的数据信息，利用自然语言处理、深度学习等技术去学习和理解这些信息，从而产生自然的对话回复。所以ChatGPT可以根据输入的上下文和对话历史产生连贯、合理和自然的回复，并且可以根据实际应用场景和需求进行个性化的训练和优化。

我们有理由相信，ChatGPT及其背后日渐成熟的技术，也正在成为创造性的破坏力，推动着产业结构和劳动力技能的不断升级和迭代。在很大程度上，ChatGPT对于知识密集型行业的影响，更多将是源于其对生产力效率的极大提升和技能要求的改变。

随着ChatGPT技术的进步，这项技术的发展将对许多行业带来影响，各种领域的企业都可以利用这项技术来处理大量的数据和解决问题。

· 客户服务行业：ChatGPT技术实现了自然语言处理和语义理解的能力，因此客户服务行业将受到其巨大的影响。它可以同时处理多个客户在不同时间，解决客户的疑问，提供最新的信息，并帮助客户解决问题。

· 医疗行业：医疗行业需要大量的数据来支持各种决策。ChatGPT技术可以通过分析和整理这些数据，为医生和病患提供更精确、更快速的诊断服务。此外，通过对大量的病历和病人信息进行分析，ChatGPT技术还可以帮助医生进行疾病预测和风险评估。

· 金融行业：ChatGPT技术将极大地改变金融行业的服务和决策过程。它可以利用大量的数据来分析市场趋势和股票价格波动，提供更准确的建议。同时，它也可以使用情感分析技术来识别客户的情感，帮助金融机构更好地了解客户需求，提高金融服务的质量。

· 教育行业：ChatGPT技术可以通过对大量数据的收集和分析，提高教育系统的效率和质量。它可以根据学生的兴趣和能力提供更加个性化的课程，同时，可以分析学生的学习进度和成绩，提供更加详尽的教育评测。

· 汽车领域：从外媒最新的报道来看，推出之后就大火、受到多方关注的ChatGPT，还有望进入汽车，通用汽车已在进行相关的探索，有报道称他们在利用ChatGPT开发商OpenAI的技术，开发虚拟助手。另外，外媒在报道中还提到，通用汽车负责软件的副总裁Scott Miller在接受采访时表示，ChatGPT将无处不在。

然而，不可忽视的是，ChatGPT也有很多局限。就其所生成的内容而言，最为突出的问题在于，ChatGPT有时会提供貌似合理但却与事实不符，甚至是荒谬的答案，这一点也得到了OpenAI的承认。

ChatGPT的局限性

ChatGPT虽然运用了强大的AI技术，在技术层面上，特别是在面对复杂问题时可能会生成不准确或不连贯的回复。当前ChatGPT在三大方面存在的局限性：

首先，知识的有限性 —— 虽然ChatGPT可以模拟人类的对话，但它的知识是基于大规模的语料库学习得到的，并不是真正理解世界和人类知识的体系。

其次，逻辑的不严谨性 —— ChatGPT的生成结果不一定符合逻辑，有时候会产生不连贯、不完整或者不准确的回答，特别是在复杂的对话环境中。

最后，数据集的偏见性 —— ChatGPT的训练数据集存在一定的偏见，无可避免地导致它在一些敏感话题或者社会问题上可能表现出偏见或者不公正的态度。

在技术、法律、伦理和社会等方面ChatGPT也存在一些问题和挑战。在法律层面上，ChatGPT的使用可能引起一些法律纠纷，例如在某些情况下，ChatGPT生成的回复可能被认为是不当或具有歧视性；在伦理和社会层面上，ChatGPT的使用也可能引起一些问题，例如可能带来人类就业岗位的流失，也可能对社会关系和文化产生影响。

为解决以上问题，包括ChatGPT在内的聊天机器人未来一方面可能引入知识图谱等新兴技术，另一方面可能增加道德、伦理、社会层面的设计研发。

需要注意的是，ChatGPT是一个LLM（大语言模型），它不是万能的，对任何具体领域都没办法做到plug and play（即插即用）。它虽然具备极其出色的自然语言理解能力，能够理解人的提问，但它如果面对问题“脑袋空空”，他即使理解了你的问题，也没法给你正确的答案。

说得通俗易懂一点，就像跟一个理解能力高超的门外汉对话，他能理解你说的所有问题，但知识储备跟不上，就只能跟你胡编瞎造了，专业上成为Hallucination，也就是随机生成的虚幻答案。所以要用好GPT，还需要专业领域在最后一公里做好适配。

这其实就是专业垂直领域公司要补上的地方。将GPT和具体行业的大数据库对接，做最后1%的fine tune（微调），通过垂类训练让GPT能充分理解专业领域的相关知识，从而在每次回答问题时，都能给予用户正确靠谱的答案。

ChatGPT再升级：

相对于之前的AI模型，ChatGPT是量级上的升级，也是的里程碑。在ChatGPT热度还未散去，人们一直在讨论AI下一步的发展会是什么？很多人提到了多模态，我们并没有等太久。北京时间3月15日早间，OpenAI创始人Sam Altman宣布发布。

虽然才正式公开，但早在一个月前，微软的新版搜索引擎必应（Bing）就已经在GPT-4上运行。微软表示，“如果您在过去五周内的任何时间使用过新版必应，那么您已经体验过GPT-4的早期版本。”

OpenAI称公司花费6个月的时间，利用对抗性测试程序和ChatGPT的经验教训迭代调整GPT-4，从而在真实性、可操纵性和拒绝超出设定范围方面取得了有史以来最好的结果，“至少对我们而言，GPT-4训练运行前所未有地稳定，成为首个能够提前准确预测其训练性能的大型模型。”

相较于之前的GPT模型，GPT-4实现了以下几个方面的飞跃式提升：强大的识图能力；文字输入限制提升至2.5万字；回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。

据OpenAI官方介绍，GPT-4支持输入的内容不再仅限于文字，而且支持图像内容的输入，成为一个能够理解照片的。值得一提的是，除了普通图片，GPT-4还能处理更复杂的图像信息，包括表格、考试题目截图、论文截图、漫画等，例如根据专业论文直接给出论文摘要和要点。

未来，也许ChatGPT不仅仅是支持图像的输入，可能支持视频的输出。

如此高效、先进的模型背后，是运营所需要的大量资金投入，按目前已知情况简单计算，训练ChatGPT所需资金成本约为1.4亿元/月。

ChatGPT给芯片行业带来前所未有的大机遇与大挑战，主要围绕着三个核心要素：数据、算力、算法。

随着数据量程指数级的增长，相比以往大家关注的庞大数据容量和通量，它将更强调响应时间，对数据的实时性要求越来越高，也就是快数据需求。这就使得数据周围形成巨大的引力，促使计算资源向数据靠近，以数据为核心的计算（Data Centric Computing）成为继基于GPU的计算加速，DPU/IPU的网络加速之后的重要趋势，围绕数据湖展开数据加速和算力部署的计算存储将是未来业界的主要工作。

ChatGPT等系列大模型的出现，首次对算力展现出了极高的要求，任何想要在大模型领域“分一杯羹”的企业，都避不开其背后的云资源。云资源所提供的大模型训练的高算力、高存储和高可控空间，是未来人工智能发展的底盘。

这是AI时代，对云厂商们带来的更为深远的影响。一场由ChatGPT引发的算力革命，也即将给云计算排位赛带来新变局。

今年3月初，Azure再度加码，在全球上线了Azure OpenAI服务，这也是首次向B端提供OpenAI的企业级服务。紧接着3月7日，微软将ChatGPT技术扩展到Power Platform上，允许用户在很少甚至不需要编写代码的情况下，开发自己的应用程序。

不过，微软准备如何动刀Word和Excel等Office办公套件，仍然是最令人期待的。这也解决了软件应用中一个最大的应用问题：数据孤岛。当同一家企业采购了不同厂商提供的软件，往往后端难以打通，但有了ChatGPT等AI能力，就能够进一步提高软件的使用效率。

这意味着，云厂商对外提供服务的方式开始发生了质的改变，从卖资源、卖能力、卖产品到卖服务、建设一个完整的开发生态，而ChatGPT作为爆款的介入，更加速了这一进程。

也就是说，具有强大AI能力的云平台，成为了开发者们的新“栖息地”。一位国外开发者在其Twitter上讲道：“毫不夸张地说，这很像AI时代的安卓系统。”英伟达CEO黄仁勋也在公开活动中表示：“ChatGPT是人工智能领域的iPhone时刻。