人工智能CHATGPT底层逻辑，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。

人工智能CHATGPT底层逻辑

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门新兴的科学技术，正逐步渗透到我们的平常生活中。而人工智能模型CHATGPT（Conversational AI Transformer Generative Pre-trained Transformer）则是当前领先的自然语言处理模型之一，它基于深度学习的技术构建而成，具有强大的对话生成能力。

CHATGPT的底层逻辑主要基于Transformer模型的架构，并通过预训练和微调两个阶段的训练来实现。在预训练阶段，模型通过大范围的文本数据进行训练，学习到语言的统计规律和语义信息。这样做的好处是可使模型具有较为广泛的知识和理解能力。而在微调阶段，模型则通过特定任务的有监督学习进行训练，以使其更好地适应具体的利用场景。

在CHATGPT中，底层的逻辑包括编码器和解码器两个主要部份。编码器负责将输入的文本序列转换为一个高维向量表示，以便模型能够理解和处理。解码器则根据编码器的输出和上下文信息，生成适合的响应文本。

具体地说，编码器由多个层叠的自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制通过学习词与词之间的关联性，和词与句子之间的关系，从而捕捉到输入文本的全局语义信息。而前馈神经网络则负责对输入的隐藏层进行非线性变换，以提取更高层次的特点。

解码器与编码器的结构类似，但在生成输出时，它引入了一个额外的自注意力机制。这个自注意力机制帮助模型在生成每一个词语时，更好地利用前面已生成的内容，保持语义的联贯性。解码器还使用一个线性层将其输出映照到辞汇表的几率散布，从而决定生成哪一个词语。

在实际利用中，CHATGPT可以用于各种对话生成任务，如智能助理、客服机器人等。其底层逻辑的强大的地方在于：一方面，它能够理解和回应人类的自然语言输入，具有很高的语境感知能力；另外一方面，它能够利用预训练和微调的方式，不断提升本身的语言生成能力，使得生成的对话更加准确和自然。

CHATGPT底层逻辑也存在一些挑战和限制。由于预训练的数据来自互联网，可能存在一定的偏差和不准确性。由于模型是基于大范围数据进行训练的，因此对数据的敏感度较高，对训练数据以外的情况可能会产生毛病的输出。对一些敏感的话题，模型可能会产生不当或不适合的回应。

人工智能模型CHATGPT的底层逻辑基于Transformer模型的架构，通过预训练和微调的方式来实现对话生成。它能够在各种对话任务中展现出强大的语言处理和生成能力，但同时也面临着一些挑战和限制。随着技术的不断进步和改进，我们可以期待CHATGPT底层逻辑的更强大和更智能化。

人工智能CHATGPT底层逻辑

ChatGPT的用法有很多。

可以用来与机器人进行自然语言交互，进行问答、闲谈、故事编写等。

可以用来生成文本，例如文章摘要、短文作文等。

还可以用来进行文本分类、语言模型训练等任务。

ChatGPT是一种强大的自然语言处理工具，可以用来解决各种自然语言处理问题。

ChatGPT是一个人工智能语言模型，它可以用于各种任务，包括语言理解、语言生成、自然语言处理等。以下是ChatGPT的一些常见用法：摹拟人类客服：ChatGPT可以用于摹拟人类客服的对话，为用户提供个性化的客户服务。自然流畅的对话：ChatGPT可以与用户进行自然流畅的对话，提供各种服务和帮助。文本生成：ChatGPT可以用于生成各种文本，包括新闻、小说、诗歌等。文档自动生成：ChatGPT可以自动为用户生成各种文档，如报告、论文、合同等。智能问答系统：ChatGPT可以用于自动回答问题，提供快速和准确的答案。机器翻译：ChatGPT可以用于自动翻译区别语言之间的文本和对话。情感分析：ChatGPT可以根据对话和文本内容进行情感分析。知识图谱构建：ChatGPT可以通过自然语言理解和知识图谱技术构建大范围的知识库。智能家居控制：ChatGPT可以通过语音辨认和对话生成技术控制智能家居装备。游戏AI：ChatGPT可以用于游戏AI的对话生成和决策。媒体内容生成：ChatGPT可以生成各种媒体内容，如图片、音频和视频等。职业培训：ChatGPT可以用于职业培训的自动问答和知识点解析。垃圾邮件过滤：ChatGPT可以辨认和过滤垃圾邮件，提高邮件的质量。电子商务推荐：ChatGPT可以根据用户的租赁历史和兴趣推荐相应的产品。金融风险评估：ChatGPT可以根据财经数据和市场趋势预测金融风险。医疗辅助诊断：ChatGPT可以根据患者的病症和病史提供诊断建议。舆情份析：ChatGPT可以根据社交媒体和新闻等来源分析公众舆情。自然语言理解和知识图谱技术构建大范围知识库。ChatGPT还可以利用于各种场景，如自动文本生成、自动翻译、自动摘要、自动问答、自动文档生成等。

ChatGPT是一种聊天机器人，其主要用处是与用户进行即时交换。以下是一些ChatGPT的使用方式：1. 文娱性聊天：ChatGPT可以与用户进行轻松愉快的聊天，例如问答题、笑话、弄笑图片等。这对需要放松身心的用户非常有用。2. 信息查询：ChatGPT可与用户交换，以帮助他们查找所需的信息。当用户需要知道某个城市的天气状态或某个公司的历史时，ChatGPT可以提供相关信息。3. 智能客服：ChatGPT可以扮演智能客服的角色，回答用户提出的问题。这类方式能够非常有效地为用户提供帮助，同时也能够为公司下降客服本钱。4. 教育辅助：ChatGPT可以作为一种教育辅助工具，例如与学生进行交互，给他们提供知识和信息。这对那些需要自我学习的人非常有用。在平常生活、工作中ChatGPT可以为人们提供便利，也能够帮助人们更好地理解和掌握知识。

1. 确保输入的问题或指令清晰明确。ChatGPT的回答很大程度上取决于输入的问题或指令的准确性。2. 尽量简洁明了地表达问题或指令。避免使用复杂的语言或文学性语言，特别是如果ChatGPT的利用程序可能没法正确解释。3. 在开始使用ChatGPT之前，请先理解ChatGPT的限制。虽然ChatGPT可以提供非常智能和直观的答案和指令，但它依然是一种机器学习的技术，可能会出现一些局限。4. 确保尊重ChatGPT的使用权。空话／触及到任何人身攻击、冤仇言论、使人不适、背法的言论等将不被ChatGPT接收。5. ChatGPT常常需要上下文才能更好地回答问题，因此对话的上下文很关键。在交换方面，了解相关背景信息并提供更多详细信息可以更好地帮助ChatGPT回答问题，也更容易取得准确的指令。

能利用到以下场景：

1. 协助客服：ChatGPT可以帮助企业在客服方面提供更快捷和更有效的服务，它可以替换客服人员回答客户的基本问题，从而节省客服人员的时间，提高客户满意度。2. 聊天机器人：ChatGPT可以摹拟真实的聊天对话，帮助企业实现与客户的互动，提供更加个性化和细致入微的服务。3. 自动写作：ChatGPT可以帮助企业自动生成高质量的文章，节省写作时间，提高文章内容质量。

ChatGPT是一个由OpenAI开发的人工智能语言模型，可以利用于许多自然语言处理任务。下面列出了ChatGPT的一些常见用法：1. 对话生成：ChatGPT可以用于生成自然语言对话，例如与用户进行聊天交互、回答用户的问题等。2. 文本生成：ChatGPT可以生成各种类型的文本，例如文章、新闻报导、推荐信、诗歌等。3. 翻译：ChatGPT可以用于翻译文本，例如将英文翻译为中文或将中文翻译为英文。4. 语音辨认和合成：ChatGPT可以辨认语音并将其转化为文本，也能够将文本转化为语音。5. 文本分类和情感分析：ChatGPT可以对文本进行分类，例如将文本分类为新闻、评论、广告等，还可以进行情感分析，判断文本表达的情感是积极的、消极的或者中性的。6. 问答系统：ChatGPT可以用于构建问答系统，回答用户的问题。ChatGPT虽然是一种强大的自然语言处理工具，但依然存在一些局限性，例如在处理特定领域的文本时可能会出现误差，因此在实际利用中需要谨慎使用。

人工智能的三大底层逻辑

一、通过计算和数据，为人类提供服务从根本上说，人工智能系统一定要以人为本，这些系统是人类设计出的机器，依照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的收集、加工、处理、分析和发掘，构成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行动”的摹拟，在理想情况下一定要体现服务人类的特点，而不应当伤害人类，特别是不应当有目的性地做出伤害人类的行动。二、对外界环境进行感知，与人交互互补人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制履行机构）等必要的反应，乃至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器装备愈来愈“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。人工智能系统能够帮助人类做人类不善于、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则合适于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。三、具有适应和学习特性，可以演变迭代人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调理参数或更新优化模型的能力；能够在此基础上通过与云、端、人、物愈来愈广泛深入数字化连接扩大，实现机器客体乃至人类主体的演变迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩大性，来应对不断变化的现实环境，从而令人工智能系统在各行各业产生丰富的利用。

人工智能在这些年的快速发展主要得益于算力提升、数据积累和算法创新。算法是人工智能的灵魂，是魔力的主要来源，今天我们就一起来看一看这些算法的本来样子。

算法（Algorithm）这个概念比较抽象，是指一个准确而完全的关于解题方案的描写，用系统的方法描写解决问题的策略。简单地说，算法就是解决问题的处理步骤，一个生活中的例子就是我们烹饪的时候常常需要食谱的帮助，食谱描写了美味料理的制作方法，对制作料理这个问题给出了方案，并将操作步骤规范地描写出来。

人工智能三个底层逻辑是甚么

最近一直在思考一个问题，即人工智能时期，商业应当如何创新，才能既得以取得人工智能增能人类的红利，又能让这类红利普惠人类商业和经济，而不是加大两级贫富分化。

在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将显现若干主导平台加广泛场景利用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式，未来的商业模式有哪几种呢？人工智能行业未来的投资机会如何掌控呢？

在人工智能时期，从 AI 技术到商业转化，创造下一个万亿级产业，已构成了一张包括八大要素的全新价值地图。企业家、创业者、投资人的成功与否，从某种程度上来讲，与会不会能深入理解其中的8个关键价值创造节点有关。毕竟，这是 AI 驱动的新商业时期，有 AI 特定的创新、创业、创投的逻辑和机会。

从技术源头创新，到整合技术平台，再到商业解决方案，和用户和客户的场景利用，这张价值地图上的任何一个节点，都是个人和企业创业、创新、投资、转型、升级的巨大机会。1、开源技术平台

大多数的技术进步都不是封闭的创新发明，技术的跨界、聚合，和技术的指数级增长，都受益与底层核心的共创共享。很多 AI 技术其实就是开源技术催生出来的新干线。

Linux 是开源软件的鼻祖，以后很多世界著名的软件，如安卓和今天的很多 AI 软件，都有它的基因。再比如 Hodoop，也是一个开源的软件平台，它是全球最大客户管理公司 Salesforce 用来开发 AI 客户的做大数据管理的基石。这个价值模块的价值创造者，大多是科技极客和 NGO（非政府组织）机构，比如 Hadoop 就是由 Apache 公益基金来支持的。2、核心技术创造

人工智能的核心技术有四大类，包括：

（1）、软件，如语音、图象等感官辨认技术、自然语言处理，和它们的合成、高级算法、数据训练等；

（2）、硬件，包括深度学习的专用芯片、传感器、ICT、IOT等；大数据，如数据聚集、存储、计算、可视化等；

（3）、云计算，云本身是网络、互联网的一种比喻，云计算是指一种新的机遇互联网及相关服务和交付方式，可以实现每秒 10 万亿次的运算。每项技术都有其非常深的技术根系和深浅等级，算法。世界上最简单最低级的算法可能就是1+1=2，几岁的小孩都知道。而世界上最复杂的算法也分为区别级别和流派。

在业界，算法从简单到复杂还有区别的方法论。符号主义与数据建模、专家系统有关，经验主义与统计建模有关；连接主义与神经网络有关。或许创新者还会在某一种方法论上继续突破。

这个价值模块的价值创造者，包括了长时间扎根技术研发的商业巨头、大学和研究机构。谷歌的 AI 深度学习产品、英伟达、高通、英特尔等公司的 AI 芯片，微软、苹果、科大讯飞等公司的语音 AI ，华为 5G（第五代移动通讯技术）下一代 ICT，斯坦福、伯克利、多伦多等大学的基础研究等。3、开放技术平台

开放技术平台就是核心技术创新者，向第三方公然自己软件或硬件的 API 或函数，第三方开发者可以在上面直接开发各种商业利用，而不必从 0 研发，有效地实现了技术的快速商业化。特别是在互联网时期，开放技术平台增进了互联网技术和电商的爆发式增长。

AI开放平台也将成为技术商业化的重要创新环节。 IBM 的开放沃森分析平台，可以为第三方提供大数据分析功能；脸谱网的wit.ai 开放平台，可以为第三方提供大数据分析功能；科大讯飞的 AIUI 开放平台，为创业者提供了基于 AI 语音功能，可服务于机器人、儿童玩具、电视质控，和智慧教育的商业利用。这个价值 模块的价值创造者，大多是由实力的 AI 核心技术公司，也有由它们组成的公益组织，如由硅谷几个企业领袖启动的 Open AI 。4、技术操作系统

自从人类发明了计算机，开始用技术解决问题，改变世界，技术操作系统就变得相当重要。它通常触及信息的微处理、存储、文档与进程管理等方面。PC时期的技术操作系统Windows、Linux，移动互联网时期有安卓、ios。

谷歌的 TensorFlow （腾三幅）开放平台，被称为 AI 的安卓系统，谷歌自己和第三方都可以在上面开发各种基于 AI 的 APP。人工智能时期，AI 技术操作系统包括连接、交互、存储、云端一体化等要素。换言之，是指以物联网为基础的万物互联，代替了原本的互联网和移动互联网连接；以语音、图象为主的自然交互，代替了鼠标、键盘、触摸等本地存储；强大的并行计算，代替了履行顺序的技术。

除手机、PC 等多屏端口的操作系统外，还新诞生了基于云计算的操作系统，触及存储、计算、调度（弹性技术、DOCKER）、安全（区块链，确保安全真实）等。 这个价值模块的价值创造者，大多是那些在互联网时期积累了客户界面端和大数据资产的企业，谷歌、亚马逊、阿里巴巴、脸谱网、苹果、华为，和生产核心硬件如GPU（图形处理器）的英伟达等，谁会真正主宰未来？

AI 世界的技术操作系统竞争的大幕才刚刚拉开。5、利用解决方案

这是技术能否实现商业化的关键环节。通常，任何一个有价值的新技术，都有多个利用。初期电的发明，从点灯照明的利用，到今天成为人类生活和工作无处不在的能源。互联网技术也是从简单的信息链接开始，渗透所有行业，如吃、住、行、医、教、娱等领域，为无处不在的问题提供新思想、新方法、新能量。

AI 要想解决人类还没有解决的困难，就一定要先准备好无数种从技术到商业的解决方案。在 B2B 领域，怎么用 AI 对癌症做出精准预判和医治；在 B2C 领域，怎么用 AI 助力个人发展。利用解决方案要既有功能性的，也有入口平台型的，如苹果的 Siri 、本日头条等。

这个价值模块的价值创造者，大多是商业解决方案的引领企业，它们常常率先采取新技术，解决商业问题。GE 用 AI 解决能源效力问题，阿里巴巴用 AI 解决城市交通拥堵问题，亚马逊用 AI 解决高效零售配对问题，IBM 用 AI 解决医疗问题，科大讯飞用 AI 解决教育问题，谷歌和百度用 AI 解决无人驾驶问题等。6、商业运营系统

商业运营系统是建立在技术操作系统之上的商业生态模式。用技术解决问题，只是商业的第一步，而企业怎么用技术解决问题，延续解决问题，并创造竞争优势，就构成了一个闭环的商业运营系统。这是技术商业化最本质和最关键的创新环节，大多数技术商业化的不成功和掉进两个“死亡谷”的悲惨命运，就是由于没有科学地设计“商业运营系统”。

过去，这个系统就是商学院教的“标准商业模式”，自从有了互联网和人工智能，组成商业模式的要素产生了根本的变化，由于新技术颠覆了原来的商业逻辑和市场逻辑。过去，对客户进行细分是商业模式中的要素，有了 AI，它就能够在大数据中自动辨认和管理客户。商业运营系统的智能化，就成了 AI 商业非常核心的驱动力和关键要素，也就是新 BOT 驱动的解决客户痛点、运营痛点和生态痛点的商业运营系统。

这个价值模块的创造者是所有参与技术商业化进程的创新者。通常创业者或企业家都需要对“怎么解决问题、怎么实现收益”设计一个商业运营方案，已取得延续发展和增强竞争优势的闭环模式。7、用户场景利用

这是人工智能时期市场的新形态。过去，一部手机只要能卖出去，不需要讲求诸如“在甚么地方使用”、“怎样使用”都能够问题，手机的功能就是通话。手机需要用来在海外看新闻、在演讲中做翻译，因此就一定要能够在一定的环境和场景下，解决更细微的问题。

当使用者身在海外时，就会取得 AI 关于宽带使用或吃、住、行等方面的帮助，在翻译时，手机就不只是一个简单的通话硬件，而是一个交换的伴侣。一样，亚马逊的 Alexa 音箱、科大讯飞的听见或灵犀，不但是一个家庭的智能管家（帮助节能环保），还可以充当购物向导（让你更高效地消费）的角色，或生活助理（更方便萧洒地实现吃、住、性）的角色。用户场景是设计“商业运营系统”功能和界面的必备要素。

这个价值模块的价值创造者非常特殊，他们不但是企业的创新者，而且或者消费者、供应者等生态成员的参与。由于 AI 的爆发，共享经济将更深入地渗透和影响每个人的生活和事业。可以说，没有用户场景的解决方案，很难完全解决用户和客户的痛点问题。8、用户动态数据循环

这是 AI 动态价值地图最显著的特点：从用户场景取得的用户动态数据，将成为“豢养“机器学习、”生长“ AI 智慧不可或缺的营养成份。这就好像 AI 的存活需要呼吸氧气一样，一旦没有了动态数据，AI 将没法学习，并将失去生命：相反，如果有了动态数据的无穷循环，就可以构成 AI ”越用越富“的营养原料，并成为以上七大要素源源不断提高可延续创新能力的重要原料。这个闭环的无线循环，能赋予 AI技术和 AI 商业强大的生命力。

上面总结了八个关键的技术点，简单来讲，现在的的AI行业有三种模型：

1. 人工智能创业公司(AI Specialized Startups)

这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或有核心技术。人工智能和其他创业方向区别，创业技术门坎是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。

举几个这两年做的很好的公司，比如做法律智能的Ross Intelligence和用深度学习解读基因相关数据的Deep Genomics。这一类AI创业公司基本都是由教授+学生，或是从学术界出来的人在某个领域用人工智能手段进行改革。所以这一类公司走的是“传统的创业公司的商业模型”，在能取得市场关注和盈利前，基本都或者靠投资人的钱。而拉投资一般也靠开创人的名誉背书，短时间内收入模型和盈利模式一般比较模糊。

怎样才能取得足够的市场份额？这不但要重造轮子，还要开发出直击某个痛点的模型来改变现在的市场。如果在特定领域能够做大做强，可以通过市场分割向特定群体收费，比如Ross Intelligence现在和某律师事务所有合作并拿着他们的投资，未来便可能向需要法律咨询的个人用户收费。

但退一步说，这一类的创业公司在取得一定的市场份额后就会被大公司收购，因此不一定会走到需要成熟的商业模型那个阶段。

题外话，从学术界孵化的创业公司一般都是一个教授+两至三个PhD学生作为开创团队比较多。比较典型的例子有Hinton的DNNResearch啊，Andrew Ng的Deeplearning.ai(某种意义上的startup)等。从市场角度来看，由于较高的技术门坎，这个领域有机会出现百花齐放的现象，很难存在垄断但也不会出现充分竞争。

2. 人工智能平台(AI Platforms)

科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说之前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在愈来愈多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台，主要由几个组件构成，相信很多读者一眼就能够认出下面这个图。图片来源: Data Science Association, Currently hosting Dallas Data Science Conference 2017

1、微软:

Microsoft Azure Cognitive Services: 微软认知服务集合了多种智能服务API，比如机器视觉API，比如情感分析API等。使用微软认知服务，你可以调用API来完成很多人工智能任务而不需要自己去编写代码。

Microsoft Machine Learning Studio: “微软机器学习工作室”是一个集成了多种机器学习算法的在线平台，你可以很轻松使用它做很多机器学习相关的任务，完全不需要任何代码。你还可以将模型嵌入到其他Azure上面的程序中，也能够开放模型API供其他用户直接使用。

2、谷歌:

Google Cloud Platform(谷歌云平台GCP)是一个和微软产品比较类似的产品，也提供类似的服务和产品。用法也非常类似，用户只需要调用API便可完成语言情感分析(Sentiment Analysis)等人工智能任务。

3、亚马逊:

作为云平台巨头的亚马逊也有对标的产品，叫做 Amazon Machine Learning(AWS-ML)。不必赘述，和微软谷歌类似，AWS的产品功能也非常类似。但由于亚马逊云的成熟，似的使用亚马逊的机器学习API相对方便一些。

所以不难看出，科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来讲 微软>=亚马逊>=谷歌，但其实使用起来的感受基本类似。从商业模型的角度来讲，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费固然越高。

而且在调用这些API的我们常常还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。 在现阶段还有很多公司进入了厮杀的战场，小一些的还有DataRobot，也是提供一条龙的机器学习服务。

人工智能领域内容很多，比如在线机器人(Bot)，微软有提供平台叫做Microsoft Bot Framework，亚马逊依托Echo Bot也有Alexa Service对标，这些一样也是依托平台优势来赚钱。

其实不难看出，大公司投入基础建设的缘由是这个方向准入门坎高，前期的固定投资要求大，可以排除很多中小竞争者。在一段时间的竞争后，应当会构成(多)寡头垄断市场格局，也许现在其实已是这个局面了。

3. 人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)

根据我自己的视察和分析，AI咨询和定制服务是未来很有潜力的模型。简单来讲，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对大部份企业来讲或者“奢侈品”，乃至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟和概念得到普及，价格和门坎也会降落，愈来愈多的中小型企业也能够负担并愿意进行人工智能升级。

和创业公司区别，这个商业模型不要求高精尖技术或是在某个领域的突破，但通用的AI平台也没法完成客户定制的需求。这就是为何这样的商业服务可能有前景 - 它和前两种商业模型有交集但其实不堆叠。

这样的商业模型主要给客户提供两种服务：

1、成熟的专利AI利用。举例，我们为A银行安装了一个我们开发并具有专利的人工智能风控模型，在进行数据替换后还可以卖给B、C、D银行或类似行业。银行可使用我们的微调后的模型，但我们可以将原始模型进行无穷次转卖。

2、客户定制化服务。举例，A客户要求我们为它们独家定制服务，服务的归属权归客户所有，我们无权转卖，仅为客户进行保护升级。这类服务的价格肯定较高。

同时提供两种收费模式：

1、 一次性收费/升级费用(one-time purchase)。和其他软件产品一样，客户可以一次性买断服务的使用权。但其实不建议这个模式，由于AI产品有较大的不稳定性，随着数据的变化模型可能失效。

2、 定阅服务(subion based)。正由于AI产品需要常常升级，机器学习模型也需要重新训练，定阅服务更合适AI类产品。客户可以按月付费，得到相应的保护和升级服务。

这样的商业模型还可以搭配主动式的营销手段。由于AI产品的本质是通过数据解决问题，据我所知很多企业现在已和客户签署了“数据保存协议”，即AI产品提供商可以在特定范围内使用客户的数据进行其他活动。这样的协议有两个好处:

1、 精准营销(Customized Recommendation)。由于我们有权使用客户A的数据，根据分析其数据，我们可以个性化推荐合适客户A的其他产品。乃至我们可使用客户A的数据为其不要钱定制一个概念产品。不要钱实际上是一种营销手段，德勤的数据分析部门给客户50小时的不要钱时长来感受它们的产品。

2、数据整合(Data Integration & Enrichment)。假定客户A、B、C和D都允许我们保存并使用其数据，那末我们可以进行整合并取得行业级别的数据，从而开发出更加智能的产品。

在这个数据为王的时期，具有客户的数据并提供定制化服务有非常强的客户黏性。销售成熟的AI产品+适当的定制，留住客户的数据，并提供后续的保护和支持就是我觉得很有潜力的新型AI领域商业模型。

从市场竞争角度来讲，这个商业模型既不需要高精技术，也不大需要基础平台或高额的固定投资，乃至还可使用文中介绍的创业公司和科技巨头的服务。但根据经济学原理，低门坎，充分竞争的市场代表从长时间来看不会有暴利存在。

但如果能在初期具有足够多的行业数据，数据优势将会使你的企业走在其他人之前。也许，是时候入场了...

CHATGPT是人工智能吗

性能区别。性能区别是chatgpt和chat ai最大的区分。作为聊天机器人的两款机器，在性能上，chatgpt可以到达4600w，而chat ai只能到达3600w。

gpt是牌子货，chat ai是行业产品统称，chatGpt属于chat ai领域内的其中一个品牌产品，chat ai就是人工智能语聊，gpt是这领域里面的暂时最优秀民用产品

ChatGPT和Chat AI都是聊天机器人的模型名称，但它们来自区别的公司和技术框架，具有区别的特点。ChatGPT是由OpenAI公司开发的聊天机器人模型，采取了大范围的自然语言处理技术和深度学习算法。ChatGPT模型的特点是可以根据输入的对话内容自动生成回复，而且回复质量较高、语言流畅自然，可以和人类进行较为自然的对话交互。Chat AI是由中国的一个互联网科技公司开发的聊天机器人，它采取了基于规则和机器学习算法的混合方法，通过人工智能技术实现了对话交互功能。Chat AI模型的特点是可以根据用户输入的问题进行自动回答，并且可以实现一定程度的语义理解和人工智能交互。ChatGPT模型更加重视语言的自然度和交互的流畅性，而Chat AI模型更重视对用户问题的准确理解和精准回答。

可以这样理解

Chat AI是人工智能用于聊天领域的总称，包括了基于语义理解建立聊天系统的全部内容

Chat gpt是Chat AI的一中研究成果，它主要用于基于内容生成的聊天技术，而且是一个预训练技术

ChatGPT和ChatAI都是聊天机器人，但它们之间有一些明显的差异。

ChatGPT是一种基于自然语言处理的聊天机器人，它使用深度学习技术从大量文本中学习，并可以生成自然语言文本。它可以根据用户的输入来生成符合上下文的回复，并可以在一定程度上摹拟人类的聊天行动。

ChatAI是一种基于规则的聊天机器人，它使用规则来摹拟人类的聊天行动。它可以根据用户的输入来生成符合上下文的回复，但它的回复比ChatGPT更加有限。

CHATGPT的底层技术逻辑

ChatGPT(Chat Generative Pretrained Transformer)由美国人工智能研究公司Open AI开发，是一种大型语言模型（LLM），能够在数据的基础上进行自主学习，并能智能生成复杂的文字，通过大量的预先训练语料，学会了如何生成可读性的语言。ChatGPT的自我介绍十分坦诚：能记住早些时候的对话，可以根据用户的提示更正回答方向，但偶尔会出错，数据库的实时性有待考量。

当ChatGPT被问到一些话题和解决方案时，它的回答逻辑公道，用词到位。

已有多家中国科技公司宣布正在开发ChatGPT类似的大模型。该软件的强大功能不单单在回答问题上，还可以帮助解决数据分析、咨询方案和学术写作上的种种问题。用户要求聊天机器人写一篇关于莎士比亚生平的文章，每次都可以收到其实不完全相同的独特版本。

ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能程序，能够根据用户的发问和输入的信息进行快速的智能回复，实现智能交互。ChatGPT使用了自然语言处理技术中的预训练模型，包括GPT、BERT和XLNet等，使其在多个任务上具有较高的表现。ChatGPT能够辨认并理解输入文本的关键信息、问题和话题，并基于自然语言生成技术生成回复。该人工智能程序能够学习和认知用户的输入内容，根据用户的语境自动分析，并在回复中提供相关的信息和解决方案。ChatGPT可以利用于各种人际交往场景，包括在线客服、智能助手、语音助理、机器翻译等。在这些场景中，ChatGPT可以对用户输入的信息进行快速的回复，提供解决方案和帮助，从而提升用户的满意度和体验。随着自然语言处理技术的不断发展，ChatGPT的利用范围也在不断扩大。它为人工智能与自然语言交换技术的发展带来了新的思路和方向，成为当前最为流行的一种人工智能交互模式之一。

文章到此结束，如果本次分享的人工智能CHATGPT底层逻辑的问题解决了您的问题，那末我们由衷的感到高兴！