在古希腊哲学家柏拉图的《理想国》中，有一个著名的洞穴之喻，描述了一群被困在黑暗洞穴中的人们，他们只能看到洞穴墙上的阴影，以为那是世界的全部。但是，有人因为某种原因走出了洞穴，看到了真正的世界，对于这个人来说，回到洞穴是一种不可想象的打击。而他若试图说服其他的洞中人，也是很难的任务。 这个故事让人们反思，我们真的了解自己所处的世界吗？或者，我们只是困在一座看似真实却实际上是幻觉的洞穴里，以为自己已经看到了全部？ 当下，ChatGPT震撼了人们对人工智能的预期。就像柏拉图的那些困在洞穴中的人们一样，过去，AI可以分析一组数据并在其中寻找模式，但是算法无法真正理解语言的内涵和上下文，人们通过算法只能看到表面的阴影。但是，以ChatGPT为代表的AIGC，让我们相信一些重要的变化正在发生，也许人类即将走出这个看似真实但实际上是幻觉的洞穴。 我们正式推出AIGC的“尖峰系列”，呈现源码资本在AIGC领域的深度思考，分享科技和商业的前沿洞察。在伟大征程的起点，召唤更多人与我们同行。 此前，我们发布了《谁是AIGC的“大玩家”？》，从应用到模型、再到行业基础设施，全面总结和探讨了AIGC各环节玩家面临的情况。今天，我们进一步聚焦，从GPT的技术演进到LLM大模型，尝试回答为什么我们正站在AI应用指数级爆发的起点。 ChatGTP及相关应用用户趋势 01 GPT模型的技术演进路径 GPT是什么？ GPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI开发的基于深度学习的自然语言处理模型。该模型的核心是Transformer架构，它可以在大规模文本语料上进行无监督的预训练，即在没有标注数据的情况下，通过模型自身的学习能力，从大规模的文本语料库中自动学习到语言的规律和特征，进而应用于各种自然语言处理任务，例如语言生成、问答、文本分类、机器翻译等。 具体来说，GPT模型首先通过大规模的文本语料库进行训练，例如维基百科、BookCorpus等，从中学习到单词和句子之间的关系和上下文信息。这个过程是无监督的，即没有人工标注的标签和答案。 之后，GPT模型采用自回归语言模型（AR autoregressive)，即预测下一个单词的概率分布，使得模型能够理解和学习文本中的语法和语义信息。 预训练完成后，GPT模型可以在各种自然语言处理任务中进行 fine...