大家好！今天我们要聊一个超级热门的话题：现在的AI用的谁的模型？这个问题听起来好像很简单，但要仔细一想，你可能会发现自己被问得有点懵逼，毕竟AI模型这东西，就像是一个超级复杂的黑盒子，里面到底装了些什么，谁在里面搞的花花肠子，谁又在暗地里使绊子？别担心，今天咱们就来好好扒一扒这个话题。
一、GPT：那个 popular 的开源模型
咱们得从最开始的GPT说起，GPT，全称是Generative Pre-trained Transformer，也就是“生成预训练的 Transformer”，这个模型是2017年提出的，由OpenAI团队主导，目的是要让AI能够像人类一样，通过大量的文本数据学习语言模型。
最开始的GPT分为几个版本，分别是GPT-1、GPT-2、GPT-3等等，这些模型的主要特点是不需要标签数据，可以通过大量的未标注文本数据自己学习语言的语法和语义，到了2020年左右，GPT-2的规模达到了7B参数，算是一个里程碑。
GPT之所以 popular，主要有两个原因：一是它的生成能力非常强，能写出非常逼真的小说、新闻报道、 even 晚餐对话；二是它开源了，开源意味着大家都可以用它来做研究，甚至可以自己训练自己的模型，GPT在学术界和工业界都得了很大的关注。
不过，GPT也有它的局限性，它主要擅长生成文本，但在其他任务上可能表现一般，它在图像识别、音频处理这些需要更多领域知识的任务上，可能就显得力不从心了。
二、ChatGPT：AI的 killer app
咱们说说ChatGPT，ChatGPT是基于GPT架构开发的，主要目标是实现类似ChatGPT的功能，也就是和人类进行自然语言交互，它是一个零配置的AI助手，你只需要安装一下，就可以开始和它聊天了。
ChatGPT的最大特点是自然对话，它不像传统的AI程序那样生硬，而是能像人类一样，通过上下文理解和语气变化，进行对话，这使得它在实际应用中有了更广阔的天地。
不过，ChatGPT也有它的局限性，它主要依赖于大量的文本数据，所以在回答问题的时候，可能会有一些偏差，因为它的训练数据主要是公开可用的文本，它在处理复杂任务，比如编程、数学推理这些需要特定知识和技能的任务时，表现可能一般。
三、BERT：语言模型的另一种范式
咱们得说说BERT，全称是Bidirectional Embedding Representations from Transformers，这个模型的出现，标志着语言模型的另一种范式。
和GPT不同的是，BERT是双向的，也就是说，它不仅考虑了当前的词，还考虑了上下文中的所有词，这种双向的处理方式使得BERT在理解上下文时更加准确。
BERT的主要优势在于，它在语言理解任务上表现非常强，比如阅读理解、问答系统等，它的一个缺点是，需要大量的标注数据，这使得它在实际应用中比较困难。
四、GPT-4：人类 level intelligence 的挑战
咱们说说GPT-4，GPT-4是OpenAI的最新模型，参数规模达到了175B，可以说是目前最强大的语言模型之一。
GPT-4的主要特点是，它在生成能力上达到了人类水平，也就是说，它能够写出非常逼真的小说、新闻报道、 even 晚餐对话，甚至在回答问题时，也能表现出一定的逻辑和知识。
不过，GPT-4也有它的局限性，它在处理复杂任务时，可能会有一些偏差，因为它的训练数据主要是公开可用的文本，它在处理需要特定知识和技能的任务时，表现可能一般。
五、LLaMA：下一个 big thing
咱们得说说LLaMA，LLaMA是 Meta 推出的模型，全称是LLaMA，意思是 Large language model AI assistant。
LLaMA的主要特点是，它是一个零配置的AI助手，类似于ChatGPT，它的参数规模达到了70B，比GPT-4还大，这意味着它在生成能力上更强，但在处理复杂任务时，可能会有一些偏差。
现在的AI模型主要分为两类：一类是像GPT这样的文本生成模型，另一类是像LLaMA这样的零配置AI助手，这两类模型各有优劣，都为AI的发展做出了巨大的贡献。
现在的AI用的模型主要是基于Transformer架构的语言模型，包括GPT、ChatGPT、BERT、GPT-4、LLaMA等等，这些模型各有特点，也各有局限性，但都为AI的发展指明了方向。
如果你对AI模型感兴趣，不妨去了解一下这些模型，看看它们在实际应用中是如何表现的，也许有一天，你也能成为AI模型的开发者，或者利用这些模型来解决实际问题。
如果你对AI模型还有更多的问题，欢迎在评论区留言，我会尽力为你解答。
