AI大模型

　　即人工智能预训练模型，包含了大算力、强算法、大数据三大要素。AI大模型指一个庞大复杂的神经网络，需要通过存储更多的参数来增加模型的深度和宽度，从而提高模型的表现能力，参数从百亿起步，对大量数据进行训练并产生高质量的预测结果。以众所周知的AI大模型ChatGPT为例，根据创建这一大模型的公司OpenAI的公开数据，早在2020年训练GPT-3模型时，用到的参数数量和数据训练量便高达1750亿和45TB，消耗算力3640PF-days，即按每秒一千万亿次计算，需运行整整3640天。更不必说参数数量持续扩大的GPT-4模型。

　　通用大模型和行业大模型

　　通用大模型是指具有广泛适用性的大型生成式AI模型，能够处理多种任务和领域。而行业大模型则是在通用大模型的基础上，针对特定行业需求进行优化和调整的模型，具备更强的专业性和针对性。

　　在业务场景中，通用大模型和行业大模型各自发挥着重要作用。通用大模型由于其强大的通用性，可以广泛应用于智能客服、智能推荐、自然语言处理等领域。而行业大模型则能够更好地满足特定行业的特殊需求，比如医疗、金融、教育等。

　　GPT

　　是Generative Pre-trained Transformer的缩写，即“生成式预训练转换器”。其可在海量通用数据上进行预先训练，具备强大的语义理解和生成能力。在学习大规模的文本数据后，它可以根据用户输入的文本自动生成连贯、流畅的语言，逐渐实现和人类自然语言的无缝对话。这将大大提升人机交互的质量和效率，为各行各业的技术创新带来巨大的潜力，在智能对话、语言翻译等应用领域有广泛的应用。风靡全球的ChatGPT，就是基于GPT再加上人类互动行为之后，所设计的一种AI聊天机器人程序。