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chatGpt 是量变引起质变，有逻辑思考能力吗？

在云计算领域，chatGPT 是一种可以进行自然语言处理的人工智能模型，它可以通过学习大量的文本数据来理解和生成自然语言。chatGPT 是一种强大的工具，可以帮助人们更好地理解和分析数据，并且可以通过与人类的交互来提供有价值的信息和建议。

chatGPT 的逻辑思考能力是由其内部的神经网络结构决定的。这种结构由多层神经元组成，每层神经元都可以学习和理解输入数据的不同方面。通过对输入数据的学习和处理，chatGPT 可以生成有意义的输出，并且可以根据不同的场景和需求提供不同的建议和解决方案。

chatGPT 的逻辑思考能力是由其内部的神经网络结构决定的。这种结构由多层神经元组成，每层神经元都可以学习和理解输入数据的不同方面。通过对输入数据的学习和处理，chatGPT 可以生成有意义的输出，并且可以根据不同的场景和需求提供不同的建议和解决方案。

chatGPT 的逻辑思考能力是由其内部的神经网络结构决定的。这种结构由多层神经元组成，每层神经元都可以学习和理解输入数据的不同方面。通过对输入数据的学习和处理，chatGPT 可以生成有意义的输出，并且可以根据不同的场景和需求提供不同的建议和解决方案。

总之，chatGPT 是一种强大的人工智能模型，它可以通过学习和处理大量的文本数据来理解和生成自然语言。chatGPT 的逻辑思考能力是由其内部的神经网络结构决定的，这种结构可以帮助它理解和处理输入数据，并且生成有意义的输出。chatGPT 可以应用于各种场景，包括自然语言处理、机器翻译、智能客服等等。

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推理与统计：推理的来源是什么？

有文章提到chatgpt已经具备了复杂的推理能力，按照自己以前对这些大模型的了解，是不太相信的，那不过就是从训练数据提炼出来的观点，本质是一种统计的运算。...这些大模型本质应该还是量变的范畴，不过大力出奇迹，难道量变产生质变了？...网文说，chatgpt的推理能力很可能是来源于代码的学习，代码确实可能是学习逻辑的最佳训练集了，如果他从海量的代码里，学习到了逻辑运算的模式，再加上大模型本身所学到的知识，如果融合在一起，是不是就是产生推理能力了呢...好像是这么回事，不过这个归纳推理，难道不也是从训练集统计而来的吗？如果这么看，那我们个人的推理能力是不是也是这么来的？...简单点说，“1”这个概念可能是大量的数据在大脑中训练得到的，人类的学习模式可能是大量的无监督学习+少量的有监督学习，而大模型显然也是这个套路。

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AI应用路线图：可控性是最强路标

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程序员：请你不要对业务逻辑「嗤之以鼻」

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一期针对ChatGPT的全面测评：涵盖功能、性能、用户体验｜InfoQ测评室

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AGI通用智能发展的思考：是否存在足够通用的处理器？

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重构

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发布「从容大模型」，云从扬起「数实融合」的帆

周曦表示，在该阶段，受限于技术、成本等因素，AI落地难、盈利难等问题客观存在，但技术的变革是阶跃式的，技术在某个阶段将涌现出来，量变终究产生质变。 2019年，云从提出了AI进化的“三浪理论”。...大模型时代，AI在交互方式和生成内容方面将产生质变。...“此前，AI的定位是一个工具，用来解决问题；大模型时代，AI已经开始像人一样思考和工作。” 基于此，在行业大规模变革前夕，云从推出了“从容大模型”。...2、“从容大模型”与云从CWOS “从容大模型”是一个基础大模型，属于“基础设施”。与其他开源大模型不同的是，云从自身拥有预训练大模型，具备在预训练层调优模型的能力。...如同人一样，在中学，人要学习数学、语文、英语、历史等基础课程，来沉淀基本的思考、逻辑能力；而到了大学，就要学习金融、法律、医学等细分领域的专业知识。如果没有基础能力，专业知识很难学懂。

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如何跳出令人窒息的职场死循环？

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做中国版ChatGPT，还有一个「隐身」大玩家

处于前排的追赶者 ChatGPT 是一个量变引起质变的过程：自 2017 年谷歌提出 transformer 架构以来，人们找到了通过充分利用算力实现 AI 性能提升的方法。...对于「华为在类似 ChatGPT 方向上的计划」，有计算产品线相关负责人仅表示，华为 2020 年开始在大模型开始有布局，2021 年基于昇腾 AI 与鹏城实验室联合发布了鹏程・盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文...更重要的是，鹏城云脑 II 可以提供 1E OPS 智能算力，即不低于每秒 100 亿亿次操作的 AI 计算能力。...预训练大模型的逻辑是提前将知识、数据、训练成果沉淀到同一个模型中，再由不同应用的开发者在此基础上进行二次开发和微调，就像一个基础通用的技术底座，可以大幅提升效率。...不难看出，AI 领域发展到了 ChatGPT 时代，早已不再是比某项领先的技术，而是在比整套技术体系，真正具备全栈实力的公司会很快脱颖而出。那么，ChatGPT 军备竞赛，华为会出手吗？

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简单了解 GPT 模型

其次模型的参数量很大，参数是神经网络中的术语，用于捕捉数据中的规律和特征，宣称的百亿、千亿参数，对应的是模型的参数量。大模型的参数量是为了利用涌现，实现量变引起质变。...再类比下，人和猩猩相比，人类脑容量比猩猩大3倍，这种差异使得人类能够进行复杂的思考、沟通、创造。 GPT4相较于GPT3.5、GPT3更聪明，也和这种参数大小有关。...ChatGPT的主要场景还是聊天，信息的不精确影响不大，但很多真实的工业场景，对于准确性要求要很高。...用过ChatGPT的都知道，它的回答是逐词回复的，所以在工业化落地上，要避免用户急切得到信息的场景，选择用户等得起的场景。再来看看GPT未来的应用场景。...还有一类是文字处理类，比如生成文档模版，文档提示词、文章内容提炼、润色等。还有一类是翻译，因为GPT学习了大量语言，具备了跨语言的能力，任何语言和它都可以轻松的交流，翻译对它来说非常轻松。

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白话科普：如何训练ChatGPT，能用它来挣钱吗？【P.S. 今晚19:30，说透ChatGPT】

ChatGPT可以说技术上的量变引起了效果上的质变，在三个方面让我感觉很惊艳：有上下文记忆能力，多轮对话衔接得很好，很难看出是机器生成的；有学习纠错能力，在它回答错误之后，如果你纠正了它，第二次就不会再答错...今晚19:30，《开谈》说透ChatGPT：中国有机会做出自己的ChatGPT吗？直播观看，有更多好礼相送~ ChatGPT背后的关键技术是什么？...在ChatGPT背后起关键作用的是一种被称为大规模语言模型（Large Language Model，LLM）的东西，ChatGPT用的这款语言模型命名为GPT-3.5，GPT是生成式预训练（Generative...我能训个ChatGPT吗？简单地回答：极大概率是不能的。起码在现阶段，这不是招几个人、花些钱就能做成的事，能训出ChatGPT的人可能比做出4纳米芯片的人还要少。这其中的原因是什么？...今晚19:30，《开谈》说透ChatGPT，直播观看，有更多好礼相送~

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中国造不出chatGPT是因为互联网大厂割据造成的数据孤岛？

但现在这波AI革命并非如此，我们在不了解现有模型是怎么从一个单字填词的、基于所学习内容概率分布的、用于预测下一个字的循环预测系统，是如何衍生出推理能力的，乃至成为图灵完备并在智慧上超过人类的智能体之前，...简单地说：量变导致质变。那么，我们看看chatGPT需要多少数据？具体的数据我们不知道，但至少GPT3是有据可查的：45TB的数据。这个数据算是海量吗？...那我们在使用chatGPT的时候有感觉中文的理解不流畅，chatGPT不能理解你吗？显然，并没有，GPT-4甚至能够为你解答什么叫做“小镇做题家”、“电摇嘲讽”、“鸡你太美”等网络流行词。...并且，我们完全可以通过加一道翻译任务的方式，完成跟chatGPT的对话所以，要训练出中国的、能够弯道超车chatGPT的模型需要的数据多吗？可能会很多。但我们能获得这么多数据吗？...❷它重视考试成绩，ChatGPT重视实践技能。 ❸它一味灌输知识，ChatGPT培养提问能力。 ❹它轻视创造力，ChatGPT鼓励发挥创造力。 ❺它忽略个性化，ChatGPT提供个性化教育。

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有了ChatGPT，读书还有用吗？

从计算逻辑上来讲，ChatGPT 相当于一个更加强大的搜索引擎。普通的搜索引擎例如谷歌和百度通过爬虫的模式“扒”整个互联网的信息，并通过复杂的算法进行排序。...数据越大，模型越成熟，其计算和挖掘能力也越高。类似于 BERT、GPT 这样诞生于大机构的 AI，被许多人认为走到了技术的“拐点”，量变产生质变也不无道理——这对于知识生产者来讲是好事。...如果现有知识的基础是不足的、甚至是有偏见的，那么在此基础上建立的新知识也会产生偏差。...什么是新知识？AI 的“生成”能代表新知识吗？所谓的新知识，究竟是什么？如果要充分使用AI来生产知识，那么知识生产者就必须要从人机的结合点去思考这个问题。...大语言模型为知识的展现提供了许多可能性，然而其内在的逻辑和架构可能是和这种生产方式相悖的。

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ChatGPT的冷思考

本文主要聊聊一些自己冷静下来后的思考。 01 先聊一下ChatGPT和现有的几类搜索引擎有什么区别。...因为它需要人类提供元数据，需要人类给它设定规则，需要预先输入信息它才可以给出反馈（如果不在它的已知范围内，逻辑上它给出的反馈和我们预期是有很大差距的）。...小结：ChatGPT本质依旧是个搜索引擎（原来是企业通过爬虫去收集，现在是由专家给数据），只是做了二次加工（根据神经学原理进行一定的逻辑处理）。虽然效率上提升了，但是本质没有改变，这点其实非常重要。...但是ChatGPT通过聊天的形式，只给出了一个结果，我们如何判断这个反馈的正确性？下面的回答，你觉得对吗？网上也有很多类似的吐槽。当下可能是数据训练不够多引起的。但什么时候是“训练”够了？...04 延伸一下，如果未来作为训练的数据，被人为的控制，那么ChatGPT反馈出的结果，对没有识别错误能力人而言，将会带来什么？现在的信息茧房已经逐步形成，未来会不会更可怕？

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