chatgpt训练周期 fitt训练计划表

本文目录一览：

• 1、人工智能的耗费很高,没那么容易
• 2、Chat-GPT学习笔记-3
• 3、单个ai大模型训练耗电
• 4、聊聊、聊天(Chat)型AI工具|20250509
• 5、与大模型聊天的内容会作为训练数据吗
• 6、DeepSeek:你所需要了解的一切以及与ChatGPT的比较

人工智能的耗费很高,没那么容易

人工智能的研发和部署确实耗费巨大，涉及硬件、人力、电力、运营及数据等多方面成本，目前只有全球巨头公司或集中力量联合出资的模式才可能承担。具体分析如下：硬件成本高昂人工智能训练依赖大规模算力支持，硬件投入是核心开支。

零基础学人工智能要花多少时间？人工智能的学习是没有那么容易的，霍营计算机培训学校发现著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。

人工智能学起来还是蛮有挑战的，不是那么容易！人工智能相关专业比计算机专业要更有发展前景，人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、数学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科。近些年才刚刚在国内高校设立人工智能学院，开设的人工智能相关专业比如：智能科学与技术、数据科学与大数据专业。

可是说出了这种想法以后，就会发现身边的人似乎都在劝退，因为人工智能这个专业是很不好学的。并且如果在这个专业当中没有学好的话，那么今后的发展就会被局限化。其实这个专业在当今这个社会上确实是一个很大的热门，但是如果没有学好的话同样也是会变成一个冷门。

不太好学，门槛比较高，人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

Chat-GPT学习笔记-3

Chat-GPT学习笔记核心内容总结如下：Chat-GPT与NLP的关系NLP（自然语言处理）是计算机科学中研究人类语言与计算机交互的学科，涉及语言学、编程、数学（概率统计、线性代数等）知识。Chat-GPT基于NLP技术，通过理解人类语言实现问答交互。其核心是让计算机解析语义并生成合理回应。

IntroductionChatGPT原理大语言模型（LLM）基础：基于前面几个词预测下一个词，以此类推生成文本。ChatGPT的特殊性：使用引入RHLF算法（根据人类反馈强化学习算法）的instruction tuned LLMs（指令调整后的大语言模型）。

GPT作为基础的语言模型，通过自监督学习的方式，构建了无标签数据集上的预训练模型。GPT2将注意力集中在了zero-shot场景，即无需额外微调即可应用于多种任务。GPT3则将关注点转向了Few-shot学习，即在有限数据情况下，模型能够实现高效学习与应用。

单个ai大模型训练耗电

1、单个AI大模型训练的耗电量因模型规模、训练时长及硬件配置不同存在显著差异，部分大型模型单次训练耗电量可达数千万度甚至数亿度电。典型模型耗电数据GPT-3模型：训练耗电总量约为1280兆瓦时（128万度电），相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量。

2、AI模型的电力消耗因阶段不同差异显著，整体规模庞大且呈增长趋势。具体分析如下：训练阶段：以GPT-3为例，其训练耗电总量约为1280-1287兆瓦时（即128万-127万度电），这一数值相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量，或3000辆特斯拉电动汽车共同行驶20万英里的耗电量总和。

3、人工智能大模型训练耗电量惊人训练OpenAI的GPT-3模型耗电量约为287吉瓦时，相当于120个美国家庭一年的用电量。国际能源署预测，2026年全球数据中心、人工智能和加密货币行业的电力消耗可能会翻倍，各类数据中心的总用电量可能达到1000太瓦时以上，大致相当于日本的用电量。

4、首先，在训练阶段，AI大模型的构建需要处理海量数据并进行复杂的计算。以GPT系列模型为例，GPT-3的训练过程耗电高达128万度，这一电量相当于6400个中国家庭一个月的用电量总和。而GPT-4的训练耗电量更是惊人，达到了4亿度，足以煮沸1000个奥运标准泳池的水。

聊聊、聊天(Chat)型AI工具|20250509

1、聊天（Chat）型AI工具在2025年的发展核心围绕数据处理模式、技术迭代及行业应用展开，其本质是通过深度学习与机器学习重组现有数据，生成智能答案，但受限于算力与数据质量，未来将向多模态融合方向演进。

与大模型聊天的内容会作为训练数据吗

与大模型聊天的内容是否会作为训练数据，取决于具体平台和用户选择，以下是不同平台及通用情况的具体说明：Claude平台默认将聊天记录和代码编写会话用于AI训练，但用户拥有主动选择权。新发起或重新开启的聊天及代码编写会话会被纳入训练数据，而未重新开启的历史会话则不会。

以大模型为首的聊天机器人仅仅是随机重复在语料训练中看到的情况，因此被称为“随机鹦鹉”。大模型在运行过程中，是通过学习训练数据里的统计模式来生成回答的。它只是机械地重复数据片段，并非真正理解内容。这就如同鹦鹉学舌一样，只是单纯模仿声音，而不明白话语背后的含义。

纯文本数据训练将非对话类文本（如书籍、诗集、文章等）整理为单条数据形式，无需人工标注问题即可直接用于训练。例如，将《论语》或杜甫诗集的文本逐条输入模型，使其学习经典文献的语言风格与知识内容。此方法适用于积累基础语言素材，但需确保文本质量与领域多样性。

默认设置：对话历史默认开启，数据可能用于模型训练。用户控制：提供“聊天历史与训练”开关，关闭后新对话不会被用于训练，但短期内仍可能用于安全监控。数据保留：保存的对话会匿名化处理，具体保留期限在隐私政策中说明。

数据被用于不正当目的：存储在服务器上的数据可能会被用于不正当的商业行为，如精准营销、推送广告等，甚至可能被用于非法活动，如诈骗、身份盗窃等。

大模型训练过程中可能引入的安全风险主要包括以下八类： 数据投毒攻击攻击者通过在训练数据集中掺入少量恶意样本（如篡改标签或注入对抗性数据），使模型在训练过程中“中毒”。此类攻击会导致模型输出预设的恶意内容（如错误分类、虚假信息），甚至破坏模型稳定性。

DeepSeek:你所需要了解的一切以及与ChatGPT的比较

DeepSeek：受中国政府监管，敏感话题回复受限，数据存储实践引发隐私争议。ChatGPT：监管相对宽松，允许更广泛讨论，但存在算法偏见风险。

ChatGPT和DeepSeek各有优势，具体强弱取决于使用场景和需求。ChatGPT在互动性、通用性和日常任务处理上表现更优，适合需要轻松交流、快速获取思路或完成基础写作的场景；DeepSeek则在深度搜索和精准数据分析方面更具优势，适合需要专业信息筛选或处理大量数据的场景。

难以简单判定DeepSeek和ChatGPT哪个更好，具体取决于使用场景和需求。从实用性角度来看，ChatGPT在图像逼真效果等方面表现突出，这使其在涉及图像生成、视觉内容创作等场景中具有显著优势。

发展历程 2023年5月创立团队，6月推出推理能力突出的DeepSeek-R1模型；同年11月开源DeepSeek Coder代码生成模型；2024年发布支持8K超长文本处理的MoE-16B架构，参数量仅16亿但性能超越650亿参数模型。