chatgpt掀起热潮的缘由（chatgpt与gptchat的区分），老铁们想知道有关这个问题的分析和解答吗，相信你通过以下的文章内容就会有更深入的了解，那末接下来就随着我们的小编一起看看吧。

chatgpt成了人们热议的话题，它在各个领域掀起了一股狂潮。为何chatgpt能够如此遭到欢迎？与传统的gptchat相比，它又有何区别的地方呢？

我们需要了解chatgpt的基本概念。chatgpt实际上是指以对话方式为基础的生成式预训练模型。它依托大范围的文本数据进行训练，可以生成具有联贯性和逻辑性的对话内容。与传统的gptchat相比，chatgpt更加重视多轮对话的生成，使得对话内容更加贴近真实场景。

chatgpt引发热潮的缘由是甚么呢？

chatgpt能够为用户提供更好的使用体验。它可以理解用户的问题，并给出准确的回答，增加了人机交互的便捷性。不管是在客服领域或者在智能助手领域，chatgpt的利用都能够有效提升用户的满意度。

chatgpt的生成对话内容更加贴近真实场景。以往的gptchat在生成对话内容时，常常缺少联贯性和逻辑性，难以产生符合实际情形的对话。而chatgpt通过在训练进程中引入了更多的对话数据，使得对话内容更加贴近真实情形，从而提高了用户的体验。

chatgpt的利用范围更广。传统的gptchat主要用于生成单轮的对话内容，而chatgpt则更加重视多轮对话。它可以将前文的对话内容作为上下文，进一步提升对话的联贯性，并能够更好地处理复杂的对话情境。这使得chatgpt在虚拟客服、智能助手等领域的利用更加广泛。

chatgpt在社交媒体领域也有了广泛的利用。在社交媒体平台上，用户之间的互动常常是以对话的情势展开的。传统的gptchat没法准确判断用户意图，并生成符合上下文的回答。而chatgpt通过训练大量的社交媒体数据，能够更好地理解用户的问题，并给出准确的回答，从而提升了社交媒体平台的交互体验。

chatgpt之所以能够引发热潮，主要得益于它在对话生成方面的突破。与传统的gptchat相比，它更加重视多轮对话，生成的对话内容更加贴近真实场景，并且在利用范围上更加广泛。随着技术的不断进步和利用场景的扩大，相信chatgpt将在未来的人机交互领域发挥愈来愈重要的作用。

chatgpt掀起热潮的缘由（chatgpt与gptchat的区分）

ChatGPT如此之火有两个缘由，一是操作简单，容易上手；二是能够应对平常对话。

1、操作简单，容易上手

打开以后只需要在对话框里输入问题，就能够取得答案。

2、能够应对平常对话

根据官方介绍，ChatGPT以对话方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认毛病、质疑不正确的条件和谢绝不适当的要求。ChatGPT的特点

ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT⑶.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，具有语言理解和文本生成能力，特别是它会通过连接大量的语料库来训练模型。ChatGPT不单是聊天机器人，还可以进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。特点：

1、模型训练方式：相比之前的GPT模型，OpenAI采取了全新的训练方式，即一种名为“从人类反馈中强化学习”的训练方式对ChatGPT进行了训练

2、高道德水准：ChatGPT重视道德水平的训练方式，依照预先设计的道德准则，对不怀好意的发问和要求“说不”。一旦它发现用户给出的文字提示里面含有歹意，包括但不限于暴力、轻视、犯法等意图，它都会谢绝提供有效答案。

浪潮chatgpt

Chatgpt为浪潮信息带来了许多积极的影响。

一方面，Chatgpt作为智能对话系统，可以与客户实现全天候快速的对话沟通，提高客户体验；

另外一方面，Chatgpt可以通过分析客户的对话数据，洞察客户的需求与痛点，帮助浪潮信息优化其产品和服务，提升市场竞争力。

也能够通过Chatgpt改良公司内部的员工沟通和工作协同，提高工作效力和生产力。Chatgpt为浪潮信息带来了更加高效和智能的解决方案，增进了公司信息化的进一步发展。

Chatgpt作为一种智能对话系统，可让浪潮信息更好地与客户互动，提升客户满意度。通过Chatgpt，浪潮信息可以为客户提供更加自然、快速、准确的咨询服务，进一步提高工作效力。

它还可以够帮助浪潮信息搜集客户需求及反馈，进行数据发掘、情感分析和知识管理，提升业务运营的交互和管理水平。

与此Chatgpt也是时下智能化发展的趋势，采取这类技术，可以提高浪潮信息在业务领域的竞争力，从而谋求更好的发展。

chatgpt爆红的缘由

ChatGPT如此之火有两个缘由，一是操作简单，容易上手；二是能够应对平常对话。

1、操作简单，容易上手

打开以后只需要在对话框里输入问题，就能够取得答案。

2、能够应对平常对话

根据官方介绍，ChatGPT以对话方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认毛病、质疑不正确的条件和谢绝不适当的要求。ChatGPT的特点

ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT⑶.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，具有语言理解和文本生成能力，特别是它会通过连接大量的语料库来训练模型。ChatGPT不单是聊天机器人，还可以进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。特点：

1、模型训练方式：相比之前的GPT模型，OpenAI采取了全新的训练方式，即一种名为“从人类反馈中强化学习”的训练方式对ChatGPT进行了训练

2、高道德水准：ChatGPT重视道德水平的训练方式，依照预先设计的道德准则，对不怀好意的发问和要求“说不”。一旦它发现用户给出的文字提示里面含有歹意，包括但不限于暴力、轻视、犯法等意图，它都会谢绝提供有效答案。

chatgpt与gptchat的区分

chatjpt是甚么

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT⑶.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，具有语言理解和文本生成能力，特别是它会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包括了真实世界中的对话，使得ChatGPT具有上知天文下知地理，还可以根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真君子类几近无异的聊天场景进行交换。ChatGPT不单是聊天机器人，还可以进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

在OpenAI的官网上，ChatGPT被描写为优化对话的语言模型，是GPT⑶.5架构的主力模型。

ChatGPT具有同类产品具有的一些特性，例如对话能力，能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。其在短时间内引爆全球的缘由在于，在网友们晒出的截图中，ChatGPT不但能流畅地与用户对话，乃至能写诗、撰文、编码。ChatGPT还采取了重视道德水平的训练方式，依照预先设计的道德准则，对不怀好意的发问和要求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有歹意，包括但不限于暴力、轻视、犯法等意图，都会谢绝提供有效答案。

chatgpt在中国火的缘由

作者 | 魏启扬

来源 | 洞见新研社毫末智行有着天生的紧急感。

很多科技公司一年才举行一次的品牌日活动，毫末智行硬是办成了一个季度一次，活动频次的提高，则意味着组织内部新陈代谢的提速，从研发到落地乃至运营，都要跟上步点节奏。

毫末智行用这样一种方式来鞭策自己在自动驾驶道路上的进取之心。

4月11日结束的第八届HAOMO AI DAY，活动规格再上台阶，吸引了中国汽车芯片同盟联席理事长、中国电动汽车百人会副理事长董扬，同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱西产，清华大学车辆与运载学院教授曹东璞、华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE/CAAI Fellow田奇等业内大咖参会。

在影响力延续扩大的毫末智行再次更新了自己在技术、产品和生态上的进展，其中城市NOH行将量产上车与毫末DriveGPT 雪湖·海若的发布成最大亮点。

前者是中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH，将最早落地北京、上海、保定等城市，后者则是全球首个自动驾驶生成式大模型。

NOH量产上车，毫末智行过去就曾做过预告，此次肯定了更具体的落地时间，算是兑现了之前“夸下的海口”。

至于雪湖·海若 ，在GPT火热确当下，参与其中的自动驾驶公司也很多，为何是毫末智行率先发布，成为很多人心中的谜团。01 自动驾驶大考年，毫末智行冲在最前线

毫末智行加快推动NOH的落地进程，很大一部份缘由在于智驾产品已进入到全线爆发的前夜。

来自工信部和高工智能汽车研究院的数据显示，2021年乘用车L2级智驾产品的搭载率是23.5%，全年共交付了476万辆。

到了2022年，乘用车上车的智驾产品升级到L2级以上，搭载率提升到29.4%，全年了交付了585.99万辆。

依照这一趋势预测，到2025年时，乘用车L2级以上智驾产品的搭载率将到达70%。

毫无疑问，正在经历的2023年和还没到来的2024年将十分关键，用毫末智行董事长张凯的话来讲，“2023年既是自动驾驶的冲刺之年，也是大考之年”。

张凯判断，智驾产品今年的爆发将主要集中在两个方面。

第一个是城市导航辅助驾驶产品将围绕量产上车发力，主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。

另外一个是行泊一体和无人车商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮。毫末智行作为“渐进派”的代表，坚定认为辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路，因此在过往，一直致力于推动智驾产品上车。

2021年推出HPilot 1.0版本，当年即完成坦克300城市版、魏牌拿铁、魏牌玛奇朵、哈弗神兽5款车型的量产上车，搭载乘用车数量超过数万台。

2022年，毫末智行对HPilot进行了两次大版本更新，HPilot月度搭载增速超过200%，与此毫末城市NOH辅助驾驶系统也完成了量产交付，搭载HPilot 3.0的新摩卡DHT-PHEV魏牌蓝山将在2023年前后上市。

根据毫末智行官方公布的数据，截至毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万千米，HPilot 2.0 辅助驾驶日均里程使用率到达了12.6%。

NOH的推动方面，目前已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，行将量产上车，毫末智行预测，到2024年，城市NOH将有序落地100城，届时，毫末辅助驾驶乘用车总量也将来到百万量级别。有业内人士评述，即使依照当前的节奏不变，毫末智行智驾产品量产落地的速度也已与友商拉开了差距，最少领先行业一年以上。

毫末智行的”快”主要体现在两个方面，一个是产品的推新和迭代速度不错，一个是由量产落地而带动的范围覆盖。

不能不说毫末智行选择了一条最为“稳妥”的自动驾驶线路。

在应对行业竞争，推动自动驾驶落地的进程中，我们很清晰的看到，HPilot、城市NOH等智驾产品正在源源不断的为毫末智行提供营收，而随着这些智驾产品的每次迭代升级，自动驾驶能力一点点的向上提升，毫末智行距离全无人驾驶的星斗大海也更近了。

除自动驾驶量产上车以外，毫末智行还公布6P开放合作的进展，目前已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。

在此之前，行业对毫末智行发展潜力存疑的主要观点是过于依赖长城，如今6P合作实现突破，表示毫末智行开始走出长城，迈向更广阔的发展空间，构建属于自己的“长城”。02 数据“第一性原理”，DriveGPT雪湖·海若的主要支持点

将ChatGPT与DriveGPT雪湖·海若进行对照，虽然都是GPT，但运行条件和利用场景或者有很大的区别。

ChatGPT是对话式的生成式自然语言模型，输入是自然语言的文本串，输出就是自然语言的文本，目前ChatGPT主要完成通用的下游语言生成任务，比如多轮对话、代码生成、翻译、数学运算等。

DriveGPT雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型，输入是感知融会后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，行将自动驾驶场景Token化，构成“Drive Language”，终究完成自车的决策规控、障碍物预测和决策逻辑链的输出等任务。DriveGPT雪湖·海若的实现进程是，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接收Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，构成对自动驾驶认知决策模型的延续优化。

毫末智行CEO顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。

早在 2021 年，毫末智行就已开始了 Transformer 大模型技术的探索，并快速落地利用到 BEV 视觉感知算法当中，然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级，现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中，终究目标是实现端到端自动驾驶。很明显，和ChatGPT一样，DriveGPT雪湖·海若的技术原理其实不复杂，但为啥是毫末智行抢到了落地的头炮呢？

由于要想取得理想的训练结果，一定要具有两个条件，海量的数据和超强的算力，而这恰正是毫末智行区分于其他自动驾驶公司的优势长板。

先看数据。

去年9月的第6届HAOMO AI DAY上，CEO顾维灏向外界确认，毫末智行正式进入数据驱动的自动驾驶 3.0 时期。

如何理解？毫末智行依托HPilot的量产，目前已积累了超过4000万千米辅助驾驶里程的数据，就场景来看，包括城市道路、城市快速路和高速；就数据分类来看，既有真实的感知数据，也包括真实的人驾数据。毫末智行的数据优势其实不是数据量的多少，而是获得数据的能力。

以HPilot为代表的智驾产品一直在延续的大范围量产上车，这也是说，毫末智行具有稳定且优良的数据源，这些数据被投喂到MANA数据智能体系的训练中，推动MANA的进化成长，从而完成数据在其设计的技术架构内的闭环。

截至到2023年4月，MANA学习时长超56万小时，虚拟驾龄相当于人类司机6.8万年。

再来看看算力。

毫末智行很早就预感了算力对自动驾驶研发的重要性，与特斯拉建设超算中心Dojo类似，毫末智行今年1月发布了中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖·绿洲），算力达67亿亿次/秒。

通过一系列的训练框架、性能、通讯等优化，MANA OASIS可单机实现训练100亿参数范围的大模型的能力，同时履行多任务、多模态并行的训练，大幅提升计算效力。

为了支持DriveGPT雪湖·海若的训练，毫末智行还对MANA OASIS在算力层面进行三大能力的升级。1、搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；2、研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到大模型训练，构建了一个大模型延续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率到达95%；3、MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效力，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融会，端到端吞吐提升84%。古希腊哲学家亚里士多德曾提出过“第一性原理”的哲学术语，翻译过来就是，“每一个系统中存在一个最基本的命题，它不能被背背或删除。”

从毫末智行所表现出来的技术理念来看，不管是走“渐进式”线路，或者建设算力基础设施MANA OASIS，围绕的中心都是数据，在毫末智行的认知中，数据就是自动驾驶的“第一性原理”，基于此，毫末智行构建起行业竞争的护城河。03 从毫末到雪湖再到海诺，自动驾驶的中国式浪漫

在DriveGPT雪湖·海若发布以外，另外一个值得关注的点是，毫末智行还对外开放了该模型。

北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等单位成为首批合作火伴。毫末智行在使用数据的进程中，还建立了一套极具性价比的，基于4D Clips数据的自动化标注方案。

一张正确标注结果的图片在行业中的市场价是5块钱，如果使用DriveGPT的标注服务，这个价格将只需5毛钱。

毫末智行计划，这项图象帧及4D Clips自动标注服务将逐渐向行业开放使用。很明显，毫末智行发布DriveGPT雪湖·海若，其实不是炒作跟风，而是真逼真切的在做自动驾驶研发，更难能宝贵的是，毫末智行很多前沿技术不光是为自己所用，还将其开放出来，以生态共建的情势，为行业的发展添砖加瓦。

其实，从毫末智行公司名字的由来，到自动驾驶智算体系MANA雪湖的命名，再到DriveGPT雪湖·海若的来源，能够窥视出毫末智行在自动驾驶这件事情上一以贯之的企业价值观。

“毫末”二字取自道家学派开创人老子之《老子·第六十四章》：“合抱之木，生于毫末。九层之台，起于累土。千里之行，始于足下。”强调的是一点一滴积累、脚踏实地耕耘的重要性。

“雪湖”这一位称，出自科幻小说《三体》第二部《黑暗森林》，说的是主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间倘佯思考，直到有一天在湖中寻觅到了破解“三体危机”、解救地球的方法。

将其延伸，“雪湖”这个名字代表了毫末对人类社会和科技趋势发展的热忱，承载着毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。

“海若”则出自《庄子·秋水》，里面有两个神话人物河伯和北海若。河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。其中包含着智慧包容、海纳百川的寓意。

将上述命名来源进行梳理，可以发现毫末智行的企业价值观融汇了中国古代经典的道家思想和科幻巨作天马行空式的哲学思辩，再结合当前正在从事的最前沿的自动驾驶事业，毫末智行显现出特立独行的气质，更宏观的视角，还可以看到一种与众区别的中国式浪漫。

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