不过聊天机器人不是个新颖的概念，只是这两年随着数据和算力的提升，机器人的深度学习模型也在提升，真正看到在商业使用端的可行性，本文就从底层技术和算力芯片说起，简复杂单让你看知道是怎样回事！开端之前，我们先从CHATGPT的3个底层技术说起：1.自然言语处置模型（npl)以前聊天机器人在语音辨认上的技术是可以的，比方小度和小米等设备都可以完成根底的语音辨认打工。但是在处置自然言语是，机器人显然像个弱智，由于自然言语笼统，又有组合少数时分还要配合着背景去猜想，想象下我们人与人之间的交流难度，场景之复杂；要想机器人真的到达“聊天”的程度，必需要树立足够大的言语学习模型，包括足够多的言语数据库来训练机器人才行。这就是要被打破的“自然言语处置”技术。2.计算机视觉（cv)说完言语还要说视觉，让机器人更智能，交互性更强，必需要学会图像辨认；异样的技术逻辑，图像辨认的学习需求海量的图像数据库（这也是爲啥sj中国冲起的缘由）。这个技术如今依然在初步，进度远远落后于言语处置技术；由于图片的模型愈加复杂。3.多模态学习什麼叫多模态学习模型？就是机器经过学习学会处置不同信息来源的才能，不同信息包括文本，图像，视频，音频等等；最终能到达一个综合处置交融的才能，那可不就是一个复杂的人脑嘛。关于底层技术，国外的谷歌和微软走在最前沿，抢先我们3年不止，国际的百度和华爲等也在奋力追逐。但是整个行业的技术都在提高改造中，远未成熟。只需谈到AI那就离不开少量数据和“学习”；所以对chatgpt来说，最中心的是算力，算力能否支持对如此海量数据的提取，清洗和学习成爲AI开展关键，算力就像引擎发起机，算力的关键就是芯片。AI芯片爲人工智能提供根底算力，分爲GPU,FPGA和ASIC,随着 AI 技术疾速开展，AI 使用场景会扩展到智能制造、家居、教育、医疗和金融等行业；而智能商品品种的继续晋级也对芯片算力提出更高要求，AI 芯片算力和需求将会大大添加，据 Frost&Sullivan 估计，2022-2026年全球 AI 芯片市场规模将以26.3%复合增速增长。AI 芯片AI芯片能爲人工智能使用提供所需的根底算力；按技术架构次要分爲GPU、FPGA和ASIC。ChatGPT 有着少量复杂计算需求的 AI 模型，AI 芯片次要分爲三种，辨别是 GPU, FPGA 与 ASIC 芯片。不同品种别的 AI 计算芯片有各自突出的劣势和适用的范畴，贯串 AI 训练与推理阶段。1. GPUGPU,图形处置器，目前GPU 是 AI 使用的主导芯片，由于它具有弱小的计算才能和高通用适用性，而且开发本钱较低，运用比拟广。ChatGPT 作爲有着少量复杂计算需求的 AI 模型，GPU 芯片成爲能协助其完成计算义务的关键硬件之一；随着深度学习技术开展，GPU 成爲 AI 算法训练中重要硬件组成局部。同时，随着云计算技术开展，云端对 GPU 算力要求在不时提升。市场空间：据机构预测：2022-2026年全球 GPU 出货量复合增速爲6.3%，估计2027年行业市场规模将超320亿美元。