2018年以前，能够训练出一个适配特定任务的神经网络模型，对于深度学习领域的算法工程师而言难度很大。而进入大语言模型时代后，通过几句简单的提示，普通人就可以完成同类任务。是什么让深度学习在这几年间发生了如此巨大的改变？为何当今主流大语言模型是GPT而不是其他神经网络结构呢？
新华社一项日前发表在《美国医学会杂志·眼科学卷》杂志上的新研究说，ChatGPT背后的技术可以伪造“看似真实”的试验数据，看上去能“支持”未经验证的科学假说。2023年11月2日，在英国布莱奇利园，一名参会者经过首届人工智能安全峰会的宣传展板。
·OpenAI表示，ChatGPT API不仅仅能用于创建人工智能聊天界面，其名为gpt-3.5-turbo的新模型系列是“许多非聊天用例的最佳模型”。·Snap、Quizlet、Instacart和Shopify是ChatGPT API的早期采用者之一。
北京时间3月15日，此前研发了ChatGPT的OpenAI公司，发布了新一代语言模型GPT-4，引起全球广泛关注。ChatGPT此前接入的模型是GPT-3.5，而GPT-4的不同点之一，就在于它可以识别和分析图像。OpenAI称，GPT-4可以接受图像和文本输入，并输出文本。
·GPT-4可以接受图像和文本输入，而GPT-3.5只接受文本；GPT-4在各种专业和学术基准上的表现达到“人类水平”，在事实性、可引导性和可控制方面取得了“史上最佳结果”；当任务的复杂性达到足够的阈值时，GPT-4比GPT-3.5更可靠，更有创造力，能够处理更细微的指令。
罗马不是一天建成的。当人工智能对话工具ChatGPT一夜之间成为顶流，在略显沉闷的科技界如闪电般发出炫目光芒后，它似乎点亮了指引投资界方向的明灯，一些商界人士的内心开始“骚动”。的确，这个成绩是史无前例的。
