前言
最近很多朋友私信我想要学习了解关于GPT相关的知识，有问怎么学习的，也有直接问怎么赚钱的，深感关于GPT的信息差还是很大的，因此我整理输出了这篇文章，更为详细的介绍一下GPT，以便大家对GPT有一个全面系统的认识，主要内容分为以下几个方面：
- 什么是GPT？
- OpenAI提供的大模型都有哪些？
- 什么是Prompts？
- 什么是AIGC？
- 如何训练搭建企业AI知识库？
- 什么是LLMOps？
- 什么是超级个体？
内容有点长，大家可以收藏一下方便后续阅读。
文末有我整理的最新GPT教程资料领取方式～
1、什么是GPT？
如果身边的朋友问你：“什么是GPT？”，你怎么回答这个问题？
ChatGPT？AI？人工智能？大语言模型？
好像都对，又好像说了等于没说？
如何让自己显得专业点呢？我觉得应该从以下几个方面来聊：
什么是GPT？
访问OpenAI的官网，可以看到对GPT的解释：
翻译成中文即：
OpenAI 的 GPT（生成式预训练转换器）模型经过训练可以理解自然语言和代码。 GPT 提供文本输出以响应其输入。 GPT 的输入也称为“提示”。设计提示本质上是您“编程”GPT 模型的方式，通常是通过提供说明或一些示例来说明如何成功完成任务。 GPT 可用于各种任务，包括内容或代码生成、摘要、对话、创意写作等。在我们的 GPT 介绍指南和 GPT 最佳实践指南中阅读更多内容。
GPT的全称为Generative Pre-trained Transformer，即生成式预训练转换器。它的原理是利用大量的文本数据进行预处理，建立起复杂的预测模型。之后，利用这个模型，GPT可以根据用户输入的上下文生成一段话或文章。这种生成的方式与人类大脑的学习和思考方式非常相似，因此GPT能够更像人类一样思考和表达。
GPT能做什么？
根据OpenAI官网的描述，GPT根据用户的输入生成内容输出，包括：
- 内容或代码生成
- 总结提炼
- 对话
- 创意写作
- 更多其他场景
ChatGPT和GPT的区别？
ChatGPT是底层基于GPT-3.5模型的对话式上层应用，GPT-3.5是一个底层AI引擎，ChatGPT则是其模型的上层应用实现，提供了UI界面，方便用户与它进行交互对话。
2、OpenAI提供的大模型都有哪些？
重点介绍一下GPT-4和GPT-3.5两个模型，其他模型详细描述请参考官网。
GPT-4
GPT-4 是一个大型多模态模型（目前接受文本输入并发出文本输出，未来会支持图像输入），由于其更广泛的常识和高级推理，它可以比我们以前的任何模型更准确地解决难题能力。与 gpt-3.5-turbo 一样，GPT-4 针对聊天进行了优化，但也适用于使用 Chat Completions API 的传统完成任务。
GPT-4 目前处于有限测试阶段，只有获得访问权限的人才能访问。大家可以去官网点击join the waitlist等待获取访问权限。
GPT-4系列模型
对于许多基本任务，GPT-4 和 GPT-3.5 模型之间的差异并不显著。然而，在更复杂的推理情况下，GPT-4 比我们之前的任何模型都更有能力。
一个有趣的场景是：
一棵树上有三只鸟，用枪打死一只鸟，树上还剩几只鸟？
如果是GPT-3.5模型，他会回答：树上还剩两只鸟
如果是GPT-4模型，他会回答：树上还剩0只鸟，因为其他鸟都吓跑了
GPT-3.5
GPT-3.5 模型可以理解并生成自然语言或代码。GPT-3.5 系列*功中**能最强大且最具成本效益的模型是 gpt-3.5-turbo，它已针对聊天进行了优化，但也适用于传统的完成任务。
GPT-3.5系列模型
3、什么是Prompts？
前面在介绍GPT时候提到了Prompts的概念，它的原文是这么说的：
GPTs provide text outputs in response to their inputs. The inputs to GPTs are also referred to as "prompts".
也就是我们给GPT发送的消息其实就是Prompts。
例如,当我们问ChatGPT"ChatGPT是什么?"时：
其中：“ChatGPT是什么?”这句话就是Prompts。
为什么要学习Prompt?
Prompt是我们和GPT交流的方式，我们需要让GPT了解我们的想法，明白我们的意图，从而给出更加适合和有用的回答，帮助完成我们的任务,提高我们的学习、工作效率。
下面我们来看一个例子：
假设我放假后想要去全国文明城市-贵阳旅游，希望GPT帮我给出旅*行游**程。
如果我没有专门学习过Prompt，那么我可能会这么问ChatGPT：“贵阳哪里好玩?”
这可能不是一个很好的Prompt，因为ChatGPT并没有给我详细介绍列出来的这些贵阳景点，也没有帮助我们给出行程安排。
如果我专门学习过Prompt，那我可能会这样问ChatGPT：“你是一名资深的旅游达人，你非常熟悉贵阳市，尤其是贵阳的景点。我是一名将要到贵阳旅游的游客，请给我介绍贵阳最适合旅游的景点，给我制作一份五天的旅游规划，每天分段列出。”
这篇旅游攻略如何？至少能让你每天的行程有一个大的方向了吧？甚至就按照他这个操作来旅行也不是不行。
好的Prompt和坏的Prompt又有什么差别呢？
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Prompt |
Prompt可以直接影响到GPT回答的答案 |
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好的Prompt |
GPT能够理解你的需求和意图，从而回答得更加准确，有用 |
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坏的Prompt |
如果Prompt不够清晰或者不够具体或者不合适，GPT可能就会胡说八道 |
所以，Prompt是提升GPT效率的关键，为了让GPT更加地好用，更好地服务我们的学习、生活和工作我们需要好好学习Prompt，争取让GPT的每一次回答都变得高效、有用！
以上只是对Prompt的牛刀小试，实际上Prompt已经成为了一门新兴的学科：“提示工程学”。提示工程师的岗位JD在各大招聘平台都有新发布，并且薪资还不错。
提示工程学相关教程
4、什么是AIGC？
AIGC，全名“AI generated content”，又称生成式AI，意为人工智能生成内容。
AIGC的方向有很多，主打内容的生产，那什么是内容呢？
文案写作：自媒体爆款标题/内容生成、文章写作、总结摘要生成、回答问题；
小红书爆款笔记提示词
根据提示词生成的内容
翻译工作：文本翻译、AI英语对话、同声翻译；
代码生成：按照你的描述生成指定语言的代码；
Java编写一个接雨水算法
AI绘画：AI头像、Logo设计、AI换装；
AI绘画教程资料
AI视频：AI换脸、AI数字人直播、根据脚本内容一键生成AI视频；
AI工具：音频转文字、PDF生成、PPT生成等；
5、如何训练搭建企业AI知识库？
通过前面对GPT模型的介绍，无论是3.5还是4，都是基于2021年9月份之前的数据来训练的模型，并且对每次请求的上下文有长度限制，例如GPT-3.5每次请求必须有4K Tokens 的限制，这意味着开发者如果想让 AI 应用基于最新的、私有的上下文对话，必须使用类似嵌入（Embedding）之类的技术。
企业的数据涉及商业机密、用户隐私等数据安全，关于数据安全性如何保证？OpenAI官方是这么说的：
你的数据是你的数据。
6、什么是LLMOps？
上面我们介绍了如何训练搭建企业自由的AI知识库或一些基于企业数据喂养的AI应用，那其实无论是开发实现还是数据训练、提示词微调都有一定的门槛和巨大的工作量，而且现在大大模型也有很多，除了GPT系列，还有国内的文心一言、通义千问、讯飞大模型，以及后续推出的各种大模型，那么我们能不能设计一套能够涵盖各种大语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程的应用呢？
这其实就是LLMOps（Large Language Model Operations），它可以高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际上层应用程序，涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。
通过这样的LLMOps平台，可以快速的完成企业数据集的训练、应用的集成，甚至是零代码开发。
7、什么是超级个体？
如果你已经看到这里，相信你对GPT甚至是所谓的LLM大语言模型已经有了一定的认知，无论是GPT还是各种国内的大模型，他们的本质都是替代人类的部分工作，提高生产效率。
那么问题来了，从我们个体来思考，AI究竟能代替我们自身的哪些工作呢？
也许你已经有答案了，也许还不够清晰，不过这没关系，因为一切都刚开始。
而现在，我们需要做的就是去了解它，拥抱它，深度使用它。在这个过程让AI来逐步替代你的部分工作，提高自己的工作效率。
合理高效的利用各种AI工具，让自己成为一个超级个体！
那什么是超级个体呢？通俗的讲超级个体就是一个人能顶一个团队的那种，例如那种副业高手、连续创业者或者全栈开发。
超级个体要善于利用各种工具，工具决定效率，效率决定你有更多的时间来做更多的事情，验证更多的结果。
而AI的赋能，绝对能让我们个体的效率得到一个巨大的提升。
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