本文介绍了ChatGPT大模型在技术场景与商业应用中的重要性和潜力。通过深入分析ChatGPT在智能客服、内容生成、市场营销等领域的应用，展示了其在新时代科技发展中的巨大潜力。ChatGPT不仅提升了用户体验，也为企业带来了更多商业机遇，成为科技新物种的代表之一。
ChatGPT大模型：技术场景与商业应用（新时代·科技新物种）读后感第一篇
有人说大模型开启了一个新的时代，这种说法对吗，理由是什么？大模型确实正在开启或即将开启一个新时代，因为大模型带来了一场知识革命，而这种知识革命改变了人类社会发展进步的一个基本逻辑。在大模型出现以前按照知识结构可以分为三个阶段，第一个阶段是前谕阶段，这是指包含农业社会及其之前的阶段，在这一阶段，知识生产相当落后，知识主要表现为经验和观察，所以谁活的长，经历的多，知识就掌握在谁手里，所以知识必然都掌握在老人手里边，他们见得最多，算真正的见多识广，所以年轻人要向老人学。
第二个阶段是并谕时代，到了工业社会，知识来源出现了变化，发生了知识革命，新知识层出不穷，社会迅速变化，这个时候老人有老知识，但是好多过去的知识也失效了，年轻人总体知识可能没有那么多，但是思维敏锐，思想活跃，学到了很多时新的知识，结果是两者互有所长，需要互相学习。
第三个阶段是后谕时代，到了信息社会，知识爆炸，社会日新月异，一天一个样，知识半衰期也加速变短，新知识层出不穷，老知识加速老化，结果导致好多新东西都是小朋友在玩，小朋友学得还快，所以老人得向年青人学。
这三个阶段，无论如何变化，总有一点不会改变，即人是知识的创造者，人在向人学习，但是大模型出现以后这个规律就被打破了。
知识将不再由完全由人来创造，要逐步由AI来创造，然后开启了人向AI学习的时代。
这个时代可能也要分为两个阶段，第一个是AI与人相互学习阶段，在这个阶段，为了提升AI性能，人还是会拿出人类的知识成果去继续训练AI。另一方面，AI已经独立开始了创造知识的旅程，所以人也要向AI开始学习。
第二阶段是人向AI学习的阶段，当AI进一步提升性能，显著超越人脑之后，人类成果显著少于AI的时候，人向AI学习的阶段就彻底开始了。
这就是为什么说大模型将开启一个人类的新时代，这个时代其实也是AI的新时代，既属于人类、也属于AI、但终究属于谁、还不好说的时代。
按照这个逻辑，任何一个人都应该马上了解AI，学习AI，提升自己的AI商。那么问题来了，如果需要找一本AI入门书籍的话，那么本书值得一看。
这本书简要介绍了ChatGPT的前世今生、技术场景、行业研发动态以及可能的应用场景，尤其值得表扬的是花了很大功夫为读者悉心梳理了大模型+数据服务、智能搜索、办公工具、休闲娱乐、对话式机器人、生产制造、智慧营销、智慧城市等领域的研发进展和潜在机会。
这些梳理工作一方面给普通读者提供了一个初步的科普扫盲，帮助他们开阔视野，另一方面也为行业人士提供了一份有益的行业情报，带来商业启发。
所以值得抽空一看。
ChatGPT大模型：技术场景与商业应用（新时代·科技新物种）读后感第二篇
在大数据AI人工智能chatgpt如火如荼的时代，如何把chatgpt技术场景与商业的进行整合运用呢？透过这本书，让我们深入浅出形象生动的了解 chatgpt的前世今生。 究竟什么是chatgpt呢？这是通用人工智能的典范，作为一款性能强大的AI大语言模型，chatgpt上市后引发了各界的关注，其火爆的背后离不开人工智能研究公司open AI的不懈努力，其强大性能背后离不开chatgpt系列大模型的迭代，chatgpt是AI驱动的自然语言处理工具，它是一款由open AI推出的AI驱动的自然语言处理工具。 通过深度学习技术进行训练，完成各种自然语言处理任务，如:多轮智能问答、文本生成、语言翻译等核心逻辑是通过模型训练学习语言的规律，模型训练是基于网络上各类资料的海量文本数据进行实现，模型是能够掌握语法、海量词汇、理解上下文之间的关系的，模型会通过无监督学习的方法学习各种语言知识，通过海量文本数据推测语言中的规律，这使得chatgpt成为了一种非常强大的自然语言处理工具，能够理解生成各种内容。 从chatgpt1到chatgpt4，这就是chatgpt的前世今生，chatgpt的出现和发展离不开chatgpt系列大模型的支持，并且在这个发展过程中它是不断的进行迭代更新的。Chatgpt4接受了大量恶意提示的训练，具有更强的内容鉴别能力，在内容真实性、风险可控性方面都有了非常大的进步。 chatgpt有四大功能内容智能生成是基于海量数据生成多种内容，同时会有智能的搜索，chatgpt是颠覆传统搜索方式的，它是由新的智能化搜索方式实现搜索引擎和用户的自然交互，在智能方面具有很大的优势，如: 精准搜索、个性化搜索、对话式交互，chatgpt能够极大提升用户的探索技能和搜索体验，用户能够以自然语言交互的方式获得非常精准的搜索结果。 透过这本书对chatgpt的核心知识大模型也进行了深入浅出的了解，它是由底层架构加运行机制互相结合的，能够降低AI开发和训练的成本，带来非常强大的智能能力，同时大模型产业生态体系具有三层架构: 基础层、模型模型层和应用层。 透过这本书让我们深入浅出的了解了chatgpt的商业化运作模型，如何能够把应用到通用模型的人工智能运用到日常生活和职场工作的方方面面呢？并且可以同时多角度挖掘大模型的内在价值就变得至关重要。
ChatGPT大模型：技术场景与商业应用（新时代·科技新物种）读后感第三篇
如果说这两年有什么词是最热门的，那必然离不开——ChatGPT。
ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，使用场景包括但不限于撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等。
ChatGPT的大模型具有三大要素：算力，算法和数据。数据是大模型的核心要素，算力是大模型的基础设施，算力的大小决定着大模型数据处理能力的强弱。算法是大模型解决问题的机制，不同算法提供不同的解决问题的路径。数据是大模型进行算法训练的基础，有了海量数据的支持，大模型的算法才能不断精进。
那大模型和小模型的区别在哪里呢？
小模型根据特定领域的数据进行训练，能够完成特定领域的任务。但由于数据来源较少，因此小模型难以提高任务完成的精准度。同时，由于算力不够，小模型针对其他领域进行数据训练的成本较高，导致其通用能力较差。
Transformer模型的出现大幅提升了算法识别、处理文字、图像等内容的能力，但是也使得模型的体积增大。ChatGPT的成功展现了transformer模型的魅力，也让很多企业意识到了transformer模型还有很大潜力可以挖掘。例如，特斯拉在自动驾驶视觉模型的基础上引入了transformer模型，目的是融合不同摄像头模组间的信息；英伟达研发了用于transformer模型的计算引擎，大幅提升了AI算力。
大模型能够带来怎样的改变呢？主要分为三个方面——
一是突破定制化小模型落地瓶颈。
传统模式下，为了满足特定应用场景的需要，研发人员需要设计定制化神经网络模型，这要求研发人员具备丰富的专业知识，并且需要承担试错成本。在ChatGPT出现之前，我曾经参与了基于Python的时间序列和神经网络双模型去预测物流企业处理中心每天的进出口快递量，基于预测数据去合理安排相应中转快递车辆。但是这并不是只有一个场景，我需要了解处理中心进口、出口、中转数据，还需要了解处理中心不同型号的车辆及其容积，在我从未涉足过相关领域时，我需要先跟着业务去了解他们的专业知识。
但是大模型能够从海量、多个场景的数据中学习，并总结出通用能力，成为具有泛化能力的模型底座。
二是降低AI开发和训练成本
传统AI模型设计诸多调整参数、优化模型的工作，需要耗费大量人力。同时，模型训练对数据的要求较高，需要进行大范围的数据标注。其中存在数据获取困难、标注成本高、研发人员需要耗费大量时间收集数据等难题。在我先前用神经网络和时间序列预测模型去开发时，首先就是需要业务部门提供大量的每日快递数据，如果这个数据少于两天，则预测的偏差就会较大。另外，由于各大电商节每年开始的时间不同，对于预测数据也有较大影响，在实际应用中，一个看似特定场景的模型，实则能够分解成多个不同场景。
但是大模型可以通过无监督学习自动学习、区分海量数据，构建适合模型学习的任务，实现自动数据标注。这能够大幅降低模型训练数据获取、标注的成本，有利于AI模型在更多场景中落地。
三是带来更强大的智能能力
基于深度学习技术和海量的数据，大模型能够持续学习，实现自我优化，形成更强大的智能能力。随着大模型通用能力的提升，其不仅是一个能够处理语言任务的大语言模型，还将发展成处理语言、视觉、声音等多种任务的多模态模型。
其中智能客服已实现落地应用，不仅是文字形式的智能客服，还有电话呼叫的智能外呼，帮助各行业节约人力成本，更好地收集用户需求。
随着人工智能技术的不断发展和普及，ChatGPT的应用场景和商业应用将会更加广泛。未来，我们可以期待ChatGPT在更多领域发挥其独特的优势，为人类的生活和工作带来更多的便利和创新。
ChatGPT大模型：技术场景与商业应用（新时代·科技新物种）读后感第四篇
“真正伟大的突破是不能被计划的，而往往是无心插柳柳成荫，自动迭代而来的。”2023，ChatGPT的出现、哈尔滨的爆红，都看似一声惊雷，而其背后推手，都离不开大模型的不断发展。
信息社会先后经历了计算机、互联网、移动互联网和云计算等重要阶段。从1945年计算机发明，到1950年图灵提出“机器思维”，再到2015年，尤瓦尔·赫拉利《未来简史》谈到，人的无用论、机器对人的替代，开始体现在思维层面。直到今天，ChatGPT及一大批类似大模型的发展，对人类生活的影响甚至改变越来越明显，标志着信息社会进入了大模型主导的新阶段。
或许你不知道，哈尔滨的爆红并非偶然，是大模型智慧城市应用、推动城市数字化升级的成功案例之一。这在清华大学出版社出版的《ChatGPT 大模型技术场景与商业应用》一书的第12章，分别就从不同的细分角度，对大模型给数据服务、智慧营销、智慧城市等领域带来的变革，并对大模型在这些领域的应用，做出了详细的分析和讲解。
在哈尔滨案例中，大模型通过分析哈尔滨的历史、文化、特色等元素，提炼出独特的城市品牌形象和宣传语，并在社交媒体上进行推广。大模型还可以根据游客兴趣和需求，推荐个性化的旅游资源和路线，提供更加智能和便捷的旅游服务。这些应用都有助于提升哈尔滨的知名度和美誉度，吸引更多游客和消费者来到哈尔滨，促进城市的经济发展和文化传承。随着大模型的不断发展，其在城市营销和推广方面的应用将更加广泛和深入，也为更多城市的经济发展和文化传承提供机遇和动力。
当然，除此，大模型还有更多的应用场景，将在更多方面改变我们的生活，比如，随着大模型的发展，我们将能够享受到更加智能和个性化的服务；大模型可以提高工作流程的自动化和智能化程度：医疗领域、金融领域、教育领域、新闻领域、司法领域……都有着广泛的应用前景，这在书的5-12章中，都有非常详尽的介绍。
或许普通读者对于书中提及的专业名词会感到一脸茫然，但是，潜心读下去，就会发现，大模型将深刻地改变我们的生活和工作方式，会带来许多便利和创新，也会有潜在的风险和挑战。但唯一可以肯定的是，ChatGPT是一个质的突破但不会永远坐第一把交椅，也不会一直是行业唯一参考标准。人工智能行业日新月异，会迎来更加多元化和激烈竞争的时代，多模态模型会取代大模型，将大大降低普通人使用AI的门槛，并将彻底颠覆传统的人机交互模式。
比如，我问文心一言“云舒读书会”，它的回答比我这个发起人还专业细致：
钉钉总裁叶军曾在吴晓波访谈中提到：“我觉得在未来世界，可能会有千万个模型，可能每个企业会根据自己的业务需要，生成自己的模型，所以模型是非常多的。”人工智能时代，个人最核心的就是持续学习，然后去实践操作它。好奇心和想象力是我们应对变化的定力之源。每个人都应该积极地学习新技术，紧跟时代潮流，争取做到AI ready。
