枫影：AI算法与ChatGPT

【课程背景】

ChatGPT 是美国人工智能公司 Openai 旗下的一款产品， ChatGPT 表面上就是一个文本生成器，聊天机器人，知识渊博，善解人意。但其主要的特征本质是AIGC，是核心的技术本质是基于人类反馈的强化学习建模,属于IA算法中强化学习的一种。所以，ChatGPT,看似是个聊天机器人，其实质正在逐渐通过AIGC的方式改变着我们的社会。

那么ChatGPT为什么这么厉害？他有什么过人之处，它的出现会为未来我们的工作和日常生活带来什么影响？本节课重点帮助学员系统了解ChatGPT，打开数字世界新视窗。

【课程收获】

1. 了解AI及AI的算法类型
2. 了解ChatGPT的底层AI技术逻辑
3. 了解ChatGPT、AIGC在行业中的应用

【课程对象】产品经理、技术中心、数字化中心等

【课程时长】1天（6小时）

【课程大纲】

一．AI及其算法

1. AI（人工智能）的出现是解决什么问题？
2. AI是如何解决复杂问题建模的
3. 复杂问题的计算=云计算+大数据+算法
4. 从机器学习到算法
5. AI的三大学习方法
6. 强化学习
7. 监督学习
8. 非监督学习
9. 基于网络神经学的深度学习
10. 基于人类行为反馈的强化学习RHLF——ChatGPT的诞生

【案例】从阿尔法GO到ChatGPT,AI的发展历程

二．ChatGPT到底是什么？

1. 说说人工智能聊天机器人
2. ChatGPT的诞生背景：从人机对话到AIGC
3. 微软必应收缩引擎与Edge浏览器的出现
4. 当下的ChatGPT的主要核心特征
5. 传统智能客服机器人与ChatGPT的区别
6. ChatGPT聊天机器人的特征
7. OGC-PGC-UGC社区到AIGC的一路蜕变
8. ChatGPT，AIGC的未来

三．凭什么这么厉害？——ChatGPT的技术底层逻辑逻辑

1. 关于AI人工智能但大核心要素
2. 数据模型
3. 大数据
4. 超高算力

2.不得不说的AI构建模型的三大方法

1. 监督学习、非监督学习和强化学习
2. 基于人类神经脑科学的深度学习-图像识别与NLP人类自然语言处理
3. 关于RLHF（人类反馈的强化学习）

【案例】流浪地球2中的moss基于丫丫的人类反馈的强化学习建模

3.解析ChatGPT AI下的三大核心要素

（1）数据模型：GPT-3.5系列模型，有着多达1750亿个模型参数

（2）大数据：依托OPENAI公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集

（3）算力：基于微软Azure AI超算基础设施上进行训练，总算力消耗约3640PF-days

4.ChatGPT竞争优势的所在：RLHF基于人类反馈的强化学习,解决了模型生成的问题

5.ChatGPT的局限：基于RLHF模型下如何破解真实性问题

四．ChatGPT的行业应用及未来影响

1.ChatGPT对文字形态的AIGC应用具有重要的意义

（1）代码机器人

（2）小说衍生器

（3）对话类搜索引擎

（4）语伴

（5）智能客服与语言工作者

（6）虚拟数字人

（7）文学作文：文章、论文、笑话、诗歌等

2.解析微软必应——搜索与内容分发

（1）微软必应搜索引擎

（2）Edge浏览器

（3）谷歌和百度的入局

3.基于openAI数据库技术的AIGC更多

（1）文学、媒体及相关领域

（2）音乐创作、电视剧、童话故事的创作

（3）延伸行业：教育、考试、回答测试、数字人的一切

4.ChatGPT下的机遇与挑战——对企业运营的影响

1.从AIGC看内容生产者的机遇与挑战

2.国内那些企业已经上车ChatGTP

3.ChatGPT对未来企业商业的影响