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从濒临倒闭到颠覆,谷歌 chat gpt 是 怎么炼成的?从今天开始,我将给我的零位粉丝朋友们花一百期视频来系统讲解大模型的原理、技术和应用。二零一五年,几个人在旧金山的一间公寓里搞了一个不赚钱的研究实验室。八年后,他差点把酷狗掀翻。这期视频,我们聊聊 chat gpt 背后那场豪赌。 先问你一个问题,二零一五年,你在干什么?刷朋友圈?还是在逼战追番?与此同时,有一个人正在策划一场豪赌。这个人叫 sam oman, 那时候他刚刚接手 ycommodator, 硅谷最牛的创业孵化器。他联合了 almausk、 peter、 ceo 这些大佬,凑了将近十亿美金,成立了一个组织,名字叫 open ai。 注意,他的全称是 openart 的 社构 antilages, 翻译过来就是 开放的人工智能。他的目标听起来像天方夜谭,开发出对全人类有益的通用人工智能等等。这个目标靠谱吗?当时 google、 facebook、 微软都在搞 ai, 一个刚起步的小作坊,凭什么?说实话,几乎没人看好他?但这帮人有一个关键的信念, transom 还没有出现深度学习,还在用 r n n 和 l s t m 训练一个语言模型,慢得跟便秘一样,一个一个词往里塞。想记住前面说过什么,全靠那个巴掌大的记忆窗口。二零一七年,转折来了, 姑姑的八个人发表了一篇论文,标题叫 attention is all 于 lead。 这篇论文提出了一个全新的架构, trans small。 它的核心思想是什么?就是让每个词都能同时看到整句话里的所有词,不用排队,不用一个个往前翻,这就是 self attention, 自注意力机制。打个比方,以前的 r n n, 就 像你在教室里传纸条, 从第一排传到最后一排,信息一路衰减。 transform 呢?直接把纸条投影到大屏幕上,所有人都同时看到,信息零损耗。 这篇论文后来成了 ai 领域的原子弹,几乎所有大模型的根基都在这里,包括 open ai。 二零一八年, open ai 发布了 gpt 一, 全名 generative pretrictransform, 一 翻译成中文就是生成式预训练。 transom 参数量有多大?一点?一千亿个参数,今天听起来像开玩笑,但在当时已经很猛了。 gpt 一 提出了一个关键范式, 先在海量文本上作预训练,让他自己学语言的规律,然后再针对具体任务做微调。这就好比你先上完九年义务教育, 再去学编程,或者学画画,底层同时打好了,学什么都快。二零一九年, op a r 又扔了一颗炸弹, g p t。 二 参数量直接拉到十五亿,翻了十几倍。而且他做了一件当时非常反直觉的事,如果微调什么意思?以前大家都觉得大模型上单独微调翻译的。微调翻译。 g p t 二说, 我光靠预训练就能干所有的活。这篇论文的标题更狂, language models are unsupervised, model size learners。 翻译过来就是语言模型,是无监督的多任务学习者。 open ai 用实验证明了一件事, 模型够大,数据够多,它自己就能学会做各种事情,不需要你手把手教。但 g p t。 二最初圈的原因不是它多厉害,而是 open ai 当时说,这个模型太危险了,我们不敢开源,万一被拿去批量生成假新闻怎么办?互联网上直接炸锅了。有人嘲讽说是营销血统,也有人真的担心 ai 作恶。不管怎样, gbt 二成功让全世界注意到了 openai 这波操作,堪称教科书级别的 pr。 二零二零年, openai 放大招了, gbt 三这次餐数量是多少?一千七百五十亿。你没有听错,一千七百五十亿个参数,从十五亿直接跳到一千七百五十亿。这就好比你原来骑自行车, 突然换成了高铁,还不是绿皮车。 g b t 三最震撼的能力是少样的学习。什么意思呢?你给他看几个例子,他就能照着做。比如你告诉他把英文翻译成法文,然后举两三个例子,他就能自己翻一新的句子,根本不需要额外训练。这就是大力出奇迹的典型案例。 模型大了之后,涌现出了你没教过他的能力。就像你孩子看了大量课外书之后,突然会写诗了,你也没教过他写实了,但他就是会了。 g b t 三发布之后,整个科技圈都坐不住了。 但 open ai 心里很清楚, gbt 三是个猛兽,它会按照训练数据里的偏见和有害内容来输出,你问它怎么造炸弹,它可能真的告诉你,这玩意儿直接开放给公众用,那还得了。所以,接下来的两年, open ai 没有急着推产品,而是专心解决一个问题,怎么让 ai 听人话?二零二二年初, instruction gpt 来了, 它引入了一个关键技术, r l h f, 全称 reinforcement learning for instance。 翻译成人话,就是让人类来调教 ai, 具体怎么做的呢? 首先,人类标注员给 ai 的 回答打分,好回答给高分,烂回答给低分,然后用这些评分数据训练一个奖励模型,最后让 ai 自己跟这个奖励模型博弈,不断优化自己的回答质量。这就好比你写了一篇文章, 先让老师批改打分,然后你自己学会了老师的标准,下次写文章就知道往哪个方向写。你 struck gpt, 虽然餐数量比 gpt 三小的多, 只有十三亿,但因为经过了 r m h s。 的 调教,他的实际表现反而更好。而且最重要的是,他学会了说人话,不再动不动输出有毒内容。二零二二年十一月三十日这一天会被写进科技史。 openai 发布了 chat p p 基于 g p t 三点五微调,配合 r l h i 对 其训练,做成了一个聊天界面,直接开放给所有人用。结果呢?五天一百万用户注册,什么概念? instagram 花了两个半月, facebook 花了十个月, netflix 用了三年半, chatkey 补天就破百万。但这还不是最狠的,两个日后,它的月活用户突破了一亿, 这个数字比微信小程序爆发时还要恐怖。全球科技媒体集体高潮,标题清一色都是 google 要完了。为什么说 google 要完了?因为叉着 b p 做的事情,恰恰是 google 搜索最核心的业务,你问一个问题,给你一个答案,而且是以对话的方式, 比你翻十条搜索结果效率高太多了。 google 内部据说拉了红色警报,连夜召回两个创人大佬出山,紧急整合所有 ai 资源,生怕被这一波浪潮掀翻。二零二三年三月, open ai 又推了一把, gbt 四来了,这次直接从纯文本升级到多模态,什么意思呢? 它能同时理解文字、图片,甚至手绘草图。你画一个网页的草图,它能帮你写出前段代码。更夸张的是它的考试成绩,律师资格考试 gbt 四考到了前百分之十, s a t 数学接近满分,美国研究生入学考试 gre 阅读和写作也接近满分。 这还是 ai 吗?这就是一个全科状元。而且它不需要吃饭,不需要睡觉,不需要你给他发年终奖。从 g p t 三到 g p t 四残,数量到底涨了多少? o p e a 死活不肯说, 但有传闻说超过了万亿级别。不管具体多少,这个模型的能力、进化速度已经超出了大多数人的想象。 二零二四年, opai 继续加码,先发布了 gpt 四 o, 这里的 o 代表 omni, 全固态的意思。它最大的突破是什么?时时多模态交互,你可以直接用语音跟它对话,它能时时听到你的语气和情绪。你给它拍照,它能立刻分析图片, 整个过程几乎没有延迟,就像跟一个真人面对面聊天。同年年底, o e 模型横空出世。这次的重点不是更大、更快,而是推理能力。 o e 引入了思维链。推理 什么意思呢?以前的模型是看到问题直接给答案,就像学霸秒答选择题,但遇到复杂的推理题就歇菜了。 o e 不 一样,它会像你一样,一步一步想,先分析问题,再拆解步骤,最后给出答案。 打个比方,以前的模型是背题库的硬式选手。 o 一 是真正会做题的学霸,遇到没见过的题型也能推出来,这就是推理能力的本质区别。到了二零二五年,节奏更快了。 open ai 先后推出了 o 三和 g p t 四点五, o 三继续强化推理能力,在数学竞赛和编程比赛上的表现已经碾压了大多数人类。 g p t 四点五则在知识广度和对话自然度上继续进化。现在的 open ai 估值已经超过了一千亿美元。八 年前那个公寓里的小作坊,现在是硅谷最值钱的科技公司之一。而那个差点被他掀翻的孤,也全力以赴 all in gemini 系列,整个 ai 赛道变成了全球最卷的战场。说到这里,我们来梳理一下,从二零一五年到二零二五年 这十年发生了什么。二零一五年, open ai 成立。二零一七年, chris mo 架构诞生。二零一八年, gpt 一, 验证了预训练加微调的范式。二零一九年, gpt 二,证明了规模及智能。二零二零年, gpt 三,又一千七百五十亿参数,实现了少样本学习。 二零二二年, exchart gpt 有 rlss, 让 ai 学会了说人话。同年底, chk t 引爆了全民 ai 时代。二零二三年, gpt 四带来了多模态革命。 二零二四年, g p t 四 o 和 o e 分 别突破了实时交互和推理能力。二零二五年,推理模型时代正式到来,你 会发现一条非常清晰的主线,每一次突破都建立在上一次的基础之上,但每一次又做了一个关键性的范式转换方,从纯理论到产品化,从无监督到人类对齐,从单一文本到多模态,从快问快答到深度推理,而这其中最底层的基石就是二零一七年那篇 transman 的 文,没有 a ten 机制, 后面的一切都无从谈起。下一期我们会深入拆解 transport 的 内部结构,搞清楚 suffer 贪婪到底是怎么算的,它为什么比 r n n 和 l s t m 强这么多?多头注意力又是怎么回事儿?还有位置编码、残差连接这些核心概念 全部给你掰开揉碎讲清楚。这个系列叫大模型的原理技术课应用,一共一百期,我们会从底层架构讲到上层应用,从训练方法讲到部署优化,帮你建立一套完整的大模型知识体系。如果你觉得这期内容有用,别忘了点赞、投币、收藏,这对我们真的很重要。我们下期见,常回基地看看,谢!

g p t 贫贱夫妻真的是百世哀吗? 我们一起来听听他是怎么说的。父爱则母敬,母敬者子安,子安则家和, 家和万事兴。穷人的家庭大多不和睦,因为穷人所拥有的东西都很少,犯错成本太高,家庭成员不断的在小事上消耗对方,摔破一个碗都要炒半天,萝卜买的不新鲜,鞋子放的位置不对,吃饭掉了一块肉。 这些可以忽略不计的过错,却能成为损毁对方的理由,就抓住机会,切记不休。仿佛世界末日马上就要到来,所有问题的最后都会归结到钱的问题。人因为缺钱,就会内心充满焦虑,恐 恐慌,有时候一毛钱都会成为导火索。生活在这样的家庭环境,完全没有幸福感可言,只会让人无比的痛苦和压抑。一个家庭最可怕的真的不是贫穷,而是家庭成员之间的美好。 父亲有担当,爱妻子儿女,爱啊护这个家,那么母亲就会内心平静,情绪稳定,这样的家庭带出来的孩子就会很有安全感,会幸福的成长。而这样的家庭才和谐美好,家庭自然也就万事顺遂,兴旺发达。 明白了吗?明白了吗?有问题评论区我帮你问宇宙最强 gpt。

一个家庭最可怕的不是穷,而是让家族代代不可翻身的家庭内耗。有些人好好的话就不能好好的说,不管你了做什么,做的是错还是对,他都要侮辱你, 鄙视你,逼你失去理智,让你精神崩溃。只要你反击,他又会作为受害者来获取同情和支持。习惯性打击否定身边的人。正话反说,抬杠、讽刺挖苦。明明可以好好说话,但一开口就是谩骂。明明能好好回答,但一开口就是反问, 说话阴阳怪气,夹枪带棒,让人内心极其不舒服。一定要远离那个不断用负能量消耗你的人,无论他是你的什么人。记住,你不是佛,渡不了所有的魔。明白了 明白了吗?你身边有没有这样的人?有问题评论区我帮你问宇宙 jack 去 pt。

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