2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

ChatGPT是一个强大的语言模型，它基于OpenAI的GPT-3.5架构进行训练。它具有广泛的语言理解和生成能力，并且可以用于多种任务，包括回答问题、提供解释、生成文本等。

然而，它仍然有其限制和局限性。虽然ChatGPT在许多情况下可以提供有用的答案和回复，但它并不是完美的。它的回答是基于其在大规模文本数据上的训练和学习，但它并没有真正的理解能力和意识。它可能会产生一些不准确或不完整的答案，并且对于某些领域或专业知识的问题可能无法提供准确的答案。

关于国内和国际的AI发展，可以说在不同领域和应用上，不同公司和研究机构都有自己的进展和成果。中国的AI技术和应用也在不断发展，有一些国内的AI技术公司和研究机构在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了一些突破。

然而，对比不同的AI技术和产品时，差异是存在的。这些差异可能来自于不同的研究方向、技术路线、资源投入等因素。有些差异可能是由于训练数据的差异、模型规模的差异、算法的差异等造成的。

需要注意的是，评估一个AI系统的性能和质量时，不仅需要考虑其表现的准确性和适应性，还需要考虑其应用场景、数据可靠性、隐私保护等方面的因素。

综上所述，ChatGPT是一个强大的语言模型，但它也有其局限性。对于AI技术的发展，不同的公司和国家都有自己的特点和进展。在评估AI技术时，应考虑多个因素，并根据具体的需求和应用场景选择适合的解决方案。

科大讯飞chatgpt

ChatGPT的基本原理是建立在深度学习和自然语言处理技术的基础上的。具体说，它使用了一种称为“Transformer”的架构，该架构包含了一系列的编码器和解码器。编码器将输入的自然语言文本进行编码处理，解码器则根据编码器信息安排输出回答的语句。然后，ChatGPT还需要进行“预训练”，通过大量数据的学习，可以使ChatGPT更好地生成回答和理解用户的意图。

举个例子，我们向ChatGPT提问“今天天气如何？”，它会将此文本输入到编码器中进行处理，在此过程中，ChatGPT会将输入文本中的每个单词转换成计算机可以处理的一系列数字，并将语言的结构和意义编码。然后，解码器将这些编码信息转换成新的单词序列，生成回答：例如可以回答“今天天气晴朗”，或者“今天有些阴沉”，根据数据量，预训练模型的质量等因素，ChatGPT可以提供准确或不准确的答案。

这种基于深度学习和自然语言处理技术的原理使得ChatGPT可以自动地“理解”自然语言文本，生成符合人类交流的语言回答。ChatGPT的训练过程是一个不断迭代的过程，模型越多、预处理数据越多、训练次数越多，ChatGPT就能越精准地理解自然语言，生成更精准的回答。

GPT的全称，是Generati【【微信】】rmer（生成式预训练转换器）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。

AIGC，全名“AI Generated Content”，中文直译就是“人工智能生成内容”，也可以称为“生成式AI” （Generative AI）。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI数字化主持人等，都属于AIGC的范畴。

chatGPT是AIGC的一种，也是AI内容生成式范畴。不过在chatGPT之前，比较出名的AI模型都是单一任务的，如全球所知的“AlphaGo”可以基于全球围棋棋谱的预训练，打败人类世界围棋大师。这种生成式称为“小模型”。而GPT更像人类的大脑，兼顾“大规模”和“预训练”两种属性，在海量数据训练后，AI拥有了泛化性，通用性、类似智慧的能力。

所谓 "语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。

LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量文本数据。这些模型通常拥有数十亿到数万亿个参数，能够处理各种自然语言处理任务，如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。

GPT的意思是“生成式预训练转换器（Generati【【微信】】rmer），这是大模型的核心技术。转换器是在数据序列中寻找长程模式的专门算法。转换器不仅能学会预测一个句子中的下一个词，还能学会预测一个段落中的下一个句子以及一篇文章中的下一个段落。这就是为什么它能够在长文本中紧扣主题。

由于转换器需要大量的数据，它的训练分为两个阶段：首先，它用通用数据进行预训练，这种数据更容易大量收集；然后，根据它要执行的具体任务，再利用定制的数据进行微调。这种模型的核心是：数据，算力，场景。

LLaMA ：是 Meta 的全新大型语言模型（LLM），这是一个模型系列，根据参数规模进行了划分（分为 70 亿、130 亿、330 亿和 650 亿参数不等）

Stanford Alpaca（斯坦福 Alpaca）：是一个指令调优的 LLaMA 模型，从 Meta 的大语言模型 LLaMA 7B 微调而来。

Lit-LLaMA：认为人工智能应该完全开源并成为集体知识的一部分。但原始的 LLaMA 代码采用 GPL 许可证，这意味着使用它的任何项目也必须在 GPL 下发布。这 “污染” 了其他代码，阻止了与生态系统的集成。Lit-LLaMA 通过完全开源永久性地解决了这个问题。

Cerebras GPT： 是由 Cerebras 公司开源的自然语言处理领域的预训练大模型，其模型参数规模最小 1.11 亿，最大 130 亿，共 7 个模型，Cerebras-GPT 几乎是各个方面完全公开，没有任何限制。不管是模型架构，还是预训练结果都是公开的。

GPT4All：是基于 LLaMa 的～800k GPT-3.5-Turbo Generations 训练出来的助手式大型语言模型，这个模型接受了大量干净的助手数据的训练，包括代码、故事和对话，可作为 GPT4 的平替。

这些项目，有些调整了参数规模，甚至可以在普通电脑或者显卡上来进行训练和运行生成式AI，这为企业离线AI或数据安全提供了可能。

Prompt is the technique of making better use of the knowledge from the pre-trained model by adding additional texts to the input.Prompt 是一种为了更好的使用预训练语言模型的知识，采用在输入段添加额外的文本的技术。

在生成式AI的模型中，Prompt是很重要的指示器，或者操纵AI工具的方向盘，通过Prompt指令，可以更为准确向AI提出需求，辅助AI完成我们想要它完成的任务。