ChatGPT算法的核心壁垒
(1)庞大的数据训练数据，往往意味着模型精准度的上升；数据量大，往往意味着数据特征维度大，模型的参数越复杂，训练数据维度跟算力指数呈现正相关，算力成本高。
(2)底层算法Transformer，相较于传统神经网络综合特征提取能力、远距离特征捕获能力、语义特征提取能力，全部明显增强，正逐步取代RNN(循环神经网络)。
(3)AI预训练模型(大模型)，本质是“大算力+强算法”结合的产物，对自然语言理解能力明显上升，谷歌BERT模型就是典型跨时代的例子，我们认为其是AIGC的初始应用算法。
(4)多模态数据协同，极大推动AIGC的内容多样性与通用性，让AIGC不只局限于文本和图像等单个部分，而是多应用相容。不同类别AIGC算法比对
1、ChatGPT:训练模型为强化学习近端策略优化，可以理解成在“人脑思维”的基础上加入了“人类反馈系统”，是一种奖励模型，拥有175B参数，训练数据为语言文本。
2、LaDMA(谷歌Bard):参数方面为137B，奖励模型是人类评分机制，训练数据为对话数据。
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