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DataWhale AIGC主题学习（点击前往视频链接）学习记录，分享关于AIGC的背景、概念、前景、使用、工具等

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AIGC

AIGC，全名“AI generated content”，又称生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。

1. 关于ChatGPT

ChatGPT的出现不是一蹴而就的，是大模型的工程化实现。依赖于大模型、基础模型（Transformer）、云与算力。

以Tranformer（2017）为界，AI 1.0 迈入 AI 2.0 时代。

• AI 1.0：单一领域数据集，诸多数据集和诸多模型各形成孤岛。劳动密集型的数据标注
• AI 2.0：超级海量数据，无需人工标注。一个具有跨领域知识的“基础模型”，执行五花八门任务。

体现的是 传统深度学习 和 基础模型“预训练 + 微调”范式 的区别

2. 关于大模型

模型即服务。现在大模型的两种：

• 开源大模型： 如Meta
  • 如 BloombergGPT，针对金融领域，构建了一个迄今为止最大的领域特定数据集，赋能金融行业情感分析、命名实体识别和知识问答等自然语言工作
  • 如 Segment，Meta AI 发布的图像分割基础模型
• 封闭式模型： 如OpenAI

大模型发展趋势：

• 家族化：模型迭代
• 多模态趋势：聚合多元数据信息（文本、语音、图片、图像），提高大模型表征空间的精确度
• 知识融合趋势：解决常识、知识、逻辑推理等问题

大模型作用：

• 提供预训练方案
• 具备自监督学习功能，降低训练研发成本
• 有利于精度提升

大模型核心：

大算力 + 强算法 + 大数据

3. 要复现一个ChatGPT需要的资源支持？

• 算法：开源
• 大模型工程支持
  • 扎实的分布式系统能力，现有的开源系统：Megatron-LM、DeepSpeed、OneFlow LiBai
• 算力：购买
• 数据
  • 背景：数据交易机制不健全，高质量数据难获得
  • 依靠核心业务积累数据、建设爬虫团队获取…

大模型时代引发的数据变革
数据起到了至关重要的作用。在大模型训练时，训练数据的数量（参数大小和训练数据大小比例）、训练数据的配比（数据的类别、质量）都影响最终的模型。因此，愈发凸显出数据价值。
OpenDataLab：开放数据建设

4. ChatGPT的局限性

目前类ChatGPT在生成回答时可能会出现的问题：

• 常识问题
• 似是而非
• 政治不正确
• 与企业或行业对接时
• 续写问题
• …

大模型体现的是“暴力美学”，但不代表 符号和知识图谱 会被淘汰。

5. 类ChatGPT 未来的发展

ChatGPT 体现的通用性，代表的新的交互形式的出现。

互联网 $\to$ 移动互联网 $\to$ AI互联网

今后的发展：

继续做大模型，或者 做大模型和应用层中间的中间层：即各个垂直领域

• 提效工具
• 融入业务场景（如游戏内npc）
• 形成新的业务，突破难的业务
• 通过LLM获得新的战略增长点

LLM主要供给B端，对比C端，Single-Use APP可能是一个好的方向，这时，便体现了搭建平台的重要性

6. 提示工程

1P3T

• prompt
• temperature：尺度， 0.7（0~2）
• max_tokens：长度，60min（1~2048/4000）
• top_p：采样，1.0（0-1）

Prompt 技巧：

1. 格式要求
   1. 生成 … 并用逗号分隔
   2. 生成的类别
   3. 生成段落/邮件/求助/报表
   4. 根据以下指令生成图片，使用Markdown，不要使用反引号或代码框
   5. 英文提示：Think in English and reply in Chinese
2. 控制回复量
   1. 控制数量
3. 假装和限定角色获得场景
   1. 作为XXX角色
   2. 提供上下文
4. 重新整理数据
   1. 简洁表述，整理
   2. 扩展内容
   3. 转化为Markdown
5. 限定内容
   1. 基于给定内容
   2. 描述场景
6. 组合流水线
   1. 生成列表
   2. 对每个内容
   3. 。。。
7. 突破个人限制

更多内容可参考吴恩达 ChatGPT prompt 课程

7. 更多工具

Notion AI：用于生成文本
阿里ModelScope创空：聊天机器人和绘画
Vega：AI绘画
Gamma：对话生成PPT
腾讯——数字人自动播放
口语练习：Voice Control for ChatGPT 插件
论文绘图
科研润色翻译：github.com/binart-husky/chatgpt_academic
科研助手：Scispace, Chatpaper

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