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语言一直被视为智力的明珠，无论对人还是对人 ♋工智能都如此。GPT系列一诞生就被寄予厚望，这 ⌚部分人认为人类语言没什么神秘的 ♒，就是一种“Predict The Next Word”模式 ☺。回想一下 ✅，你是不是经常在听到 ❎对方讲出上一个词的时候就能预测到他接下来要说的词是什么？没错 ☽，GPT的拥趸认为一切基于概率 ☺，语言也一样，而概率基于统计， 前面讲过的话几乎可以决定接下来会说出的话 ✋。
这句模棱两可的“长期工程”打开了想象空间，有不少观点认 ⌚为，鲍威尔打开了通往更高通胀目标的大门，标普500指数在这番表态后甚至短暂地抹平了所有跌幅。
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但现在，用以深度学习的神经网络规模变了。在ChatGPT被推出之前，OpenAI就因一系列GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式 ♌预训练语言模型）而闻名，其中GPT-3一度是全球最大的自然语 ⛸言模型，有1750亿个参数。GPT证明，更大的模型的确效果更 ⏩好——至少比之前面世的所有聊天机器人都更连贯、更富有逻辑和创 ⏪意。但这仍远不是最终答案。
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首先 ⏰，我们到底增长空间还有多大？
本报记者 刘蜕 【编辑:苏胜 】
