chatGPT（chat generative pre-train transformer， 可以对话的预训练trasformer模型），讨论点：
1、chatGPT为什么突然火了
2、GPT 1.0、2.0、3.0、3.5 、4和4o区别和特性，在不同应用场景中如何选对模型
3、未来大模型可能演进方向
1、chatGPT为什么突然火了
科技发展
1、硬件算力提高英伟达的A100GPU(10/2020)
2、设计专门用户AI训练的处理器，如谷歌TPUs，从2016年的第一代到2024年的最新的第六代
3、各种优秀NLP、CV模型涌现，例如基于谷歌Trasformer（2017）的BERT和GPT的NLP处理模型。transformer两个重要创新点，第一，降低了人工标注训练数据集成本，为大量无标注数据用于模型训练提供了可能；第二，将训练由串行变成并行，缩短了训练的时间。
高质量数据的增加
1、各种数字设备和IoTs设备在增加，结构化的数据量在成指数级增加，谷歌预计到2035年，数据中心数据量将达到175ZB（175ZB = 1 百万TB）
2、更好的数据收集方法和清理数据方法，根据麦肯锡2016报告，相比普通公司，基于数据驱动的公司获取用户数据可能性23倍，保留用户数据6倍。
3、云计算降低了保存、处理数据的成本，也增加了数据的收集
资本投资和竞争
1、越来越多的公司认识到AI在科技创新、提效上的强大潜力，都加大投资，仅2021年谷歌在AI研究上投资高达900亿美元，微软、亚马逊等巨头也进行大量资金投入。使用AI增加个人竞争力-》高ROI-》加大投资，AI研究形成了一个良性的发展。除了企业，各国政府也将AI提升到国家发展战略层面，作为推动经济增长的巨量引擎，同时AI 也是空间安全的一个重要影响因素。
2、GPT 1.0、2.0、3.0、3.5 、4和4o区别和特性
GPT-1参数1.2亿，2018年
GPT-2翻了10倍，15亿，2019年，连贯有逻辑的文本
GPT-3翻了100倍，2020年，1,750亿参数，惊人的多样性和适应性，能够处理文本生成、翻译、问答和编程帮助等多种任务，且在很多情况下无需特定任务训练
GPT-3.5参数基本没变化，1,750亿参数，相比3在模型训练和优化方面的进步
GPT-4翻了10倍，参数是1.76万亿
GPT-4o(还未公布)，相比gpt4，虽然gpt也能够进行多模版进行交互，但底层不同模态的模型是彼此分开训练的，调用的使用也是分开使用的，gpt4o同时使用文本，音频和图片进行训练。
她们都是在谷歌Transformer基础上开发研究的，不同版本gpt奥秘就出在这个数量上，越过一个门槛之后，突然出现了在门槛之下根本没有见到的现象和能力。
3、了解下未来大模型可能演进方向
随着影响AI快速发展各因素的不断发展，模型的回复质量和效率都会提高，同时多模版的完善，基于多模态发张到一定点之后和相关伦理晚上，AI赋能机器人发展将迎来新的发展高潮。