chatgpt写pre演讲稿 persuasive speech演讲范文文稿

本文目录一览：

• 1、当GPT遇到自动驾驶,毫末首发DriveGPT
• 2、什么是chatbot模型?
• 3、《chatgpt》读法介绍
• 4、chatgpt是一个什么样的模型
• 5、毫末DriveGPT雪湖·海若,让自动驾驶更早到来
• 6、GPT用到的相关论文以及理论

当GPT遇到自动驾驶,毫末首发DriveGPT

1、可以用一个形象的示例来解释DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假设提示模型要“抵达某个目标点”，DriveGPT雪湖·海若会生成很多个可能的开法，有的激进，会连续变道超车，快速抵达目标点，有的稳重，跟车行驶到终点。

2、毫末判断，DriveGPT雪湖·海若还将在城市NOH、智能陪练、驾驶捷径推荐、脱困场景中得到应用，最终目标是要实现端到端自动驾驶毫末在AIDAY上宣布，DriveGPT雪湖·海若将在即将量产上市的新摩卡DHT-PHEV首发。超级充电站刚讨论过GPT上车没几天，就有厂商带来新进展。

3、毫末智行发布的全球首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT“雪湖·海若”，是面向自动驾驶场景的认知决策模型，旨在通过生成式技术重塑汽车智能化技术路线，推动自动驾驶向更高阶发展。

什么是chatbot模型?

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成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，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。GPT模型，尤其是它们使用的Transformer架构，代表着AI研究的重大突破。

ChatGPT是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的聊天机器人模型。它能够学习和理解人类语言，根据聊天的上下文进行互动，协助人类完成各种任务。这款AI语言模型能够帮助撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至编写代码、检查程序错误。

ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

《chatgpt》读法介绍

ChatGPT的分解读法：Chat：读作/t？t/，中文意为“聊天”。这是一个我们日常生活中非常熟悉的单词，发音时注意双唇微开，舌尖轻抵下齿龈，气流从舌齿间送出，声带振动。GPT：读作/？d？i？ pi ？ti？/，按照字母发音来读即可。G发/d？i/的音，P发/pi/的音，T发/ti/的音。

CHATGPT的发音为英音[t？tpi？]。以下是CHATGPT发音的详细分解：C：读作[CH]，发音时舌抵硬腭前部，气流通过舌根送出来，类似于汉语中的“吃”但不带韵母部分，只保留辅音部分的发音。

chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。

chatgpt的正确读音是“chat-G-P-T”。分解读音：“chat”部分发音为/t？t/，中文近似发音为“查特”，表示“聊天”；“GPT”部分发音为/d？i？ pi？ ti？/，可以拆分为“G”、“P”、“T”三个字母分别发音，中文近似连读为“吉皮提”，表示“生成预训练模型”。

在发音时，Chat按照常规方式发音，读作[tɑt]，意为聊天。而GPT则代表的是一种技术名称，其中的GPT应读作字母音，即G、P、T分别发音。因此，整体读作chā png chat GPT。

chatgpt是一个什么样的模型

1、ChatGPT是由OpenAI公司开发的免费AI聊天机器人服务，基于Transformer架构的GPT系列模型，通过大规模预训练实现类人对话能力，广泛应用于聊天、问答、内容生成等领域。

2、ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布，是自然语言处理模型。核心能力：它基于预训练阶段学到的模式和统计规律生成能根据聊天上下文互动，像人类一样交流，还能完成撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。

3、chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。

4、ChatGPT是OpenAI研发的新一代生成式自然语言处理模型，本质上是聊天机器人，基于大数据、大模型和大算力，在自然语言处理方面展现出强大能力。技术原理：ChatGPT建立在大数据、大模型和大算力基础之上。它学习了数以亿计单词量的各类资源，涵盖人类社会诸多方面。

毫末DriveGPT雪湖·海若,让自动驾驶更早到来

1、在实现过程上，DriveGPT雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型(Reward Model)的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

2、毫末DriveGPT的发布标志着自动驾驶技术向“老司机”水平迈出了重要一步，但距离完全成熟仍需突破数据、算法和场景验证等多重挑战。

3、毫末智行发布的全球首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT“雪湖·海若”，是面向自动驾驶场景的认知决策模型，旨在通过生成式技术重塑汽车智能化技术路线，推动自动驾驶向更高阶发展。

4、毫末智行正式发布全球首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖·海若”，采用Transformer与RLHF技术，通过真实驾驶数据优化决策模型，参数规模达1200亿，已通过4亿公里量产车数据训练，并设计五大模型解决关键问题，未来将开放行业应用。

GPT用到的相关论文以及理论

GPT-4（ChatGPT的底层模型）的构建离不开深度学习和自然语言处理领域的多项关键论文。其中，Vaswani等人在2017年发表的Attention is All You Need论文引入了Transformer模型，其自注意力机制革新了序列到序列任务的处理方式，成为后续GPT、BERT等模型的基石。

GPT-2模型架构在OpenAI GPT-1的基础上进行了细节调整，奠定了整个大语言模型（LLM）的发展方向，设计了高质量的自然语言模型无监督训练数据集，论文主要讨论了在未明确任务的情况下，大量语料训练的模型不需要额外微调，即可完成许多自然语言任务，取得满意结果。

揭示“涌现”概念的表象本质，否定其作为模型内在属性的地位论文通过实验证明，所谓GPT的“涌现”能力并非模型自身在临界点突然质变产生的全新能力，而是由于使用了非线性的评价指标（如“exact match”精确匹配标准）导致的认知错觉。

训练GPT-3使用了从25亿到1750亿参数不等的模型，涵盖了广泛的模型大小。数据集包括Common Crawl、WebText、互联网书籍语料库和英文维基百科。为减少数据污染，作者在训练过程中消除了论文中所涉及基准测试开发和测试集之间的重叠部分，尽管在过滤过程中出现了一些错误。