与之相关的还有Discriminative modeling区分式模型，区分式模型大多属于监督式学习。
图像、视频和语音生成，在医疗、自动驾驶、元宇宙等领域有实际的应用。
随着GPT-4的推出，预计生成性人工智能将再一次超越人们的预期。
，积累了很多年，涉及到算力要有多少服务器，知识库、标注等很多问题。
ChatGPT的训练成本支出巨大。据Lambda Labs首席科学官Chuan li介绍，拥有的GPT-3单次训练成本达到460万美元。在知乎上，网友在讨论ChatGPT时，也都认为它很“烧钱”。因此，可以说
国内持续投入大模型研发、技术基础扎实。目前，阿里达摩院的多模态大模型M6参数量已达10万亿，是全球最大的AI预训练模型；、等大模型的参数量都超过了千亿，其中百度文心模型参数量已经达到2600亿，不逊于GPT-3。
虽然国内外企业在，但国内更注重大模型技术与行业场景的融合，对于数据标注和模型训练等高成本的人力投入更为谨慎。
，模型可以自动从数据中学习知识，提升性能。GPT是OpenAI推出的AI大模型系列。从2018年到2022年，OpenAI先后迭代并推出了GPT-1、GPT-2、GPT-3和InstructGPT，此次发布的ChatGPT就是在GPT-3的基础上通过指令微调后得到的。
ChatGPT的基础是世界上最强大的LLM（大语言模型）之一——GPT-3，同时引入了基于人类反馈的强化学习方法，提高了对话的质量。
AI的训练和使用也需要。ChatGPT的训练是在微软云上进行的，在全球云计算市场，微软云的市场份额排名第二。高水平、高市场份额，再加上芯片技术的高速发展，这都为ChatGPT的横空出世奠定了坚实的算力基础。
除了算法和算力，AI大模型的进步迭代，需要。2020年发布的GPT-3，其训练参数量已经达到了惊人的1750亿个，“大量的数据被反复‘喂’给ChatGPT。”
，为多所拥有专业团队和过硬的技术能力及经验，所有配置都是结合科研实际需求配置，致力于打造国产科研服务器自主品牌，不断探索国人科研工具的自力更生之路。
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最后，希望我们科研人员有更多的自主权，更宽松的科研环境，更称手的计算工具 。