ChatGPT 的发布引发了一场激烈的争议和对话。
支持者认为，当前和未来的人工智能工具将彻底改变几乎每个领域的生产力。
怀疑论者想知道，大语言模型是否真得具有创造性？像 GPT-4 这样的先进系统最终是否会那么有用？
第三种力量表示，ChatGPT之类的大语言模型可能只是通用人工智能的最初火花，可能像智人的出现一样对地球上的生命产生变革。
坦白地说，现在给出最终答案显然为时过早。这些争论和对话将会持续下去，甚至让人头晕目眩。
理解这个日新月异，甚至被称为“日日工业革命，夜夜文艺复兴”的飞速发展的领域的困难之一是，许多新术语，例如，“生成式人工智能”和“大型语言模型”（LLM），这些新术语时常被人们非常随意地使用的。
生成式人工智能和大型语言模型是一回事吗？
什么是生成式人工智能？
在生成式人工智能（Gen AI）与大语言模型（LLM）这两个术语中，“生成式人工智能”的范围更广，指的是任何能够在训练后动态创建输出的机器学习模型。
这种生成复杂形式输出（如十四行诗或代码）的能力是生成式人工智能与线性回归、k 均值聚类或其他类型机器学习的区别。
除了更简单之外，这些模型只能“生成”输出，即它们可以对新数据点进行预测。例如，一旦线性回归模型被训练为根据学习小时数来预测考试成绩，当你向它提供新学生学习的时间时，它就可以生成新的预测。
生成式人工智能有很多种类型，所以让我们花几分钟讨论一下主要类别：图像生成、音乐生成、代码生成以及其他一些类别。
什么是大型语言模型？
我们已经介绍了生成式人工智能，现在让我们将注意力转向大语言模型 (LLM)。
大语言模型是一种特殊类型的生成式人工智能。
与 MusicLM 或 DALL-E 不同，大语言模型接受文本数据训练，然后用于输出新文本，无论是销售电子邮件，还是与客户的持续对话。
关于如何训练大型语言模型的完整讨论超出了本文的范围，实际上也超出了自留地君的认知领域。
本质上，像 GPT-4 这样的大语言模型是从互联网获取大量文本数据的。
然后，它对该数据集进行采样，并根据已经看到的单词学习预测接下来会出现哪些单词。
所有现有的大型语言模型都是生成式人工智能。
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“生成式人工智能”是生成新颖输出的算法的总称，当前的模型集就是为此目的而构建的。
2019年10月14日， Photo by Emily Chou