ChatGPT从年初炸裂的诞生，引领了新一轮AI的浪潮——大模型。说来惭愧，其实从去年开始就有人提大模型，那时候大厂都在内部做，谷歌facebook腾讯阿里等等，我当时其实持反对意见的，每家都烧这么多钱，人力物力搞大模型，最后大概率一地鸡毛。然后OpenAI这家创业公司发布ChatGPT，引领江湖。这也揭示了一些规律，颠覆性的创新大概率是从创业公司诞生的，因为大厂太安逸了，做的东西都是流水线。每次大的科技变革都是一场战争，其中的泡沫，scam，和烧掉的钱都是不可避免的。然后自己得反思，怎么不能像Howie老师一样在gpt3的时候就意识到这是一个颠覆性的创新。
ChatGPT出来后，其实不太应该还做大模型，除非你是马斯克级别的玩家，不然可能都是浪费时间。我看好的是垂直领域的模型，今天OpenAI的dev day揭示的GPT Store(和苹果的App Store类似，openAI真挺像苹果的。。)
说明，时间到了，可以开始基于一个特定的大模型来开发垂直的模型了。
最近和硅谷，学界的大佬们交流，大家日常都在用GPT4和Github Copilot来作为日常开发工具。然后最近学了一套吴恩达老师的prompt engineer课程，对小白还是很友好的，编程上最复杂也是些定义函数，for循环。但最难的是prompt的那一part，和我们日常用ChatGPT那三言两语显然不是一个级别的，甚至比你平常写代码还难。（红色的是prompt部分）所以得结合prompt生成的工具使用，或保存一些常用的模板。
这课就简单给你介绍了大模型的基础功能，让你对他是怎么运作的有个概念。我之前也搞过NLP的项目，总体下来是比之前传统那套机器学习的流程方便很多。因为我是一个quant trader嘛，所以数据分析那些可以逐渐往大模型上转，不急。
最后就是用API还是用ChatGPT？因为我对大模型目前定位是一个User不是一个developer，而且他的GPT Store才刚开始，所以还是先用ChatGPT。价格也是一个重要的因素，据一个在用API的朋友说，他现在每月几百块。OpenAI用的收费策略和亚马逊云类似，你刚开始觉得很方便很便宜，然后每月付订单你就知道心痛了hhh
所以我对大模型的态度是多和圈内人交流，不让自己掉队，看怎么更好地结合生产。然后边用边学边等，不fomo~
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