GPT大模型应用

openAI公司凭什么火遍全球：

1是因为openAI训练出了强大的大语言模型。要训练强大的大语言模型，首先要有足够的GPU算力，例如GPT-3模型内部就有上千亿个参数，每一条训练数据输入运算后，都要通过反馈调节来调整这上千亿的参数值。

2是有优质的大数据，同样的神经网路模型，由于训练数据的质量差距，生成的最终模型效果也会天差地别。openAI内部一定拥有大量数据，并且是经过人工整理后的优质数据。

3是人才贮备，大量的算力和大量的样本，长时间的训练，没有优秀的工程师控制目前也是无法实现的，openAI公司有大量优秀工程师观察效果和调整优化，使模型效果不断变好。

4是生态完整，openAI公司搭建了自己的GPT生态，模型、数据和训练方法不会完全公布，而是把经过训练的模型部署在云端，再把模型的接口提供出来给外部用户访问，按访问流量收费，把核心能力握在自己手里。

如何使用openAI的模型核心能力来优化自己的业务？

阅读openAI官网文档，openAI公司对外提供了模型云服务，用户可以通过restful API访问openAI公司的模型，也可以通过官方提供的python SDK库访问模型能力，那么究竟对外提供了哪些能力呢？

1.模型访问能力：主要包含文字生成文字模型，文字生成图片模型，图片生成文字模型，文字生成视频模型等，另外还有音频文字互转的。

2.模型微调能力：上传自己的数据样本，对已经存在的模型进行微调后产生自己的模型，然后访问自己的模型。

3.客服助理：基于大模型提供的客服能力，简单的把用户聊天的上下文包装了一层，底层还是调用云端大语言模型。如果不使用客服助理API访问而是直接访问大模型，则需要自己管理聊天上下文。

4.大模型函数调用能力：可以让大模型从用户发的文字里面分析提取出有用信息，例如分析用户文字然后生成一条Sql语句，就可以直接拿着sql语句去访问db。

5.云端代码解释器能力：大模型在处理用户发来的文字时，如果发现有代码，可以自动调用云端解释器来运行代码输出结果。

6.云端知识检索能力：大模型在处理用户发来的文字时，如果大模型不足以给出具体答案，可以自动去搜索引擎进行搜索，然后分析搜索的内容，再把分析结果返回给用户。

从上图中可以看出现在openAI的生态有多强，GPT就像一个云端的高智能机器人，用户发送自然语言给它，它就能理解出用户需求，然后根据用户需求进行工作来完成需求，在他工作中，可以调用云端功能函数，也可以生成数据访问脚本反向访问用户本地的数据。

在这个框架出现之前，机器只能代替人类去做一些重复性、低难度的工作，但是现在有了openAI的云服务，云端GPT充当了一个高智能的工作人员，从用户发来的自然语言中分析需求，可以是非常复杂的需求，然后用自己接入的各种云端工具来完成用户的需求。

过去老板为了完成业绩，会招聘了大量工作人员来帮助公司做数据收集、分析、出报告书，目前GPT则可以完全胜任这部分工作。

现在是openAI发布GPT-3后的1年半，还是早期阶段，后面GPT能接入的云端工具越来越丰富、越来越成熟，互联网即将变成另一番景象。