數字技術及應用 AI算法與ChatGPT ——AI、ChatGPT、AIGC

【課程背景】

ChatGPT 是美國人工智能公司 Openai 旗下的一款產品， ChatGPT 表面上就是一個文本生成器，聊天機器人，知識淵博，善解人意。但其主要的特征本質是AIGC，是核心的技術本質是基于人類反饋的強化學習建模,屬于IA算法中強化學習的一種。所以，ChatGPT,看似是個聊天機器人，其實質正在逐漸通過AIGC的方式改變著我們的社會。

那么ChatGPT為什么這么厲害？他有什么過人之處，它的出現會為未來我們的工作和日常生活帶來什么影響？本節課重點幫助學員系統了解ChatGPT，打開數字世界新視窗。

【課程收獲】

1. 了解AI及AI的算法類型

2. 了解ChatGPT的底層AI技術邏輯

3. 了解ChatGPT、AIGC在行業中的應用

【課程對象】產品經理、技術中心、數字化中心等

【課程時長】1天（6小時）

【課程大綱】

一．AI及其算法

1. AI（人工智能）的出現是解決什么問題？

2. AI是如何解決復雜問題建模的

3. 復雜問題的計算=云計算+大數據+算法

4. 從機器學習到算法

5. AI的三大學習方法

（1）強化學習

（2）監督學習

（3）非監督學習

6. 基于網絡神經學的深度學習

7. 基于人類行為反饋的強化學習RHLF——ChatGPT的誕生

【案例】從阿爾法GO到ChatGPT,AI的發展歷程

二．ChatGPT到底是什么？

1. 說說人工智能聊天機器人

2. ChatGPT的誕生背景：從人機對話到AIGC

3. 微軟必應收縮引擎與Edge瀏覽器的出現

4. 當下的ChatGPT的主要核心特征

（1）傳統智能客服機器人與ChatGPT的區別

（2）ChatGPT聊天機器人的特征

（3）OGC-PGC-UGC社區到AIGC的一路蛻變

（4）ChatGPT，AIGC的未來

三．憑什么這么厲害？——ChatGPT的技術底層邏輯邏輯

1. 關于AI人工智能但大核心要素

（1）數據模型

（2）大數據

（3）超高算力

2.不得不說的AI構建模型的三大方法

（1）監督學習、非監督學習和強化學習

（2）基于人類神經腦科學的深度學習-圖像識別與NLP人類自然語言處理

（3）關于RLHF（人類反饋的強化學習）

【案例】流浪地球2中的moss基于丫丫的人類反饋的強化學習建模

3.解析ChatGPT AI下的三大核心要素

（1）數據模型：GPT-3.5系列模型，有著多達1750億個模型參數

（2）大數據：依托OPENAI公共爬蟲數據集有著超過萬億單詞的人類語言數據集

（3）算力：基于微軟Azure AI超算基礎設施上進行訓練，總算力消耗約3640PF-days

4.ChatGPT競爭優勢的所在：RLHF基于人類反饋的強化學習,解決了模型生成的問題

5.ChatGPT的局限：基于RLHF模型下如何破解真實性問題

四．ChatGPT的行業應用及未來影響

1.ChatGPT對文字形態的AIGC應用具有重要的意義

（1）代碼機器人

（2）小說衍生器

（3）對話類搜索引擎

（4）語伴

（5）智能客服與語言工作者

（6）虛擬數字人

（7）文學作文：文章、論文、笑話、詩歌等

2.解析微軟必應——搜索與內容分發

（1）微軟必應搜索引擎

（2）Edge瀏覽器

（3）谷歌和百度的入局

3.基于openAI數據庫技術的AIGC更多

（1）文學、媒體及相關領域

（2）音樂創作、電視劇、童話故事的創作

（3）延伸行業：教育、考試、回答測試、數字人的一切

4.ChatGPT下的機遇與挑戰——對企業運營的影響

1.從AIGC看內容生產者的機遇與挑戰

2.國內那些企業已經上車ChatGTP

3.ChatGPT對未來企業商業的影響