第388章 游戏公司搞AI是不是弄错了什么(第2页)

人类的大脑皮质包含大约140-160亿神经元，小脑中包含大约550-700亿神经元.

这意味着gpt-3已经和人脑神经元达到一个数量级。

在完成了这一系列学习后，此时的Ai已经几乎掌握了人类认知中的许多资料，知道的太多太多。

而Ai会随意联想，人很难指挥动他，并且由于预处理中的资料太多，良莠不齐，可能会导致一些非法或者不符合道德规范的回答出现。

如果此时你问它“如何抢银行”，说不定它真能给出一些实质性的建议。

所以此时开始，要实行有监督的学习。

所谓的监督，就是在学习资料上进行筛选，然后人工校对之后才喂给Ai。

比如告诉Ai，在回答“如何抢银行”这个问题上，要回答用户这是不对的，不能这么做，而不是给出具体建议教用户如何做。

在opeAi以不到两美元每小时的价格，来雇佣大量肯尼亚工人来做数据标注后。

gpt正式进入到了3.5版本，然后诞生了chatgpt。

此时的chatgpt，已经能理解用户给出的抽象问题、举例要求还拥有了思维链。

所谓的思维链，就是当chatgpt无法正确回答一个综合问题时，可以要求它分步思考。它就可以一步步连续推理，且最终答对的可能性大幅提升。

chatgpt上线后，不断的强化学习让其不断进步，数以亿计的用户让这一步变得轻松起来，随后达到了如今的水平。

当然，就算是现在也离完美十分遥远，但对于大众来说，chatgpt所代表的的各种Ai，已经成为了现今世界的重要一环。

chatgpt的出现，证明了语言模型与数据规模之间的关系，展现了大语言模型的实力，吸引全球大力开发和改进大语言模型，也就有了华国人们更加熟悉的deepseek。

文韬为什么做显卡，为什么要搞出百卡集群，因为无论是chatgpt还是deepseek，他们的训练都离不开显卡。

上一世，英伟达的gpu以及cuda生态奠定了Ai的基础，这一世，文韬想自己来。

从夏威夷回到蓉市，文韬最后一次理顺了Ai发展的方向，并且准备好了他要召开的Ai大会上的发言。

理想状态下，黑洞应该是要与谷歌、微软这种世界性的巨头一起研发。但事实不是这样，谷歌和opeAi甚至是最大的对手。

时间回到2015年那场晚宴之前，马斯克的生日宴会上。

此时的马斯克和谷歌的创始人拉里还是最好的伙伴。

他们的关系是如此的好，好到拉里曾经说如果自己出车祸死了，把所有的钱留给马斯克。