终于有人把chatGPT说清楚了——全网最深入浅出的chatGPT原理科普，包你

1. 大脑在处理信息时会进行层层压缩和过滤，只有最重要的信息才会进入我们的意识。

2. 图像识别的突破在于找到了提取图片特征的方法——卷积神经网络。

3. 语言的特征提取问题困扰了人类很多年，直到RNN的出现才得以解决。

4. 但RNN的训练方法存在问题，无法找到正确的词向量。

5. Transformer模型的出现创造性地提出了一种叫做自注意力机制的方法，解决了自然语言的特征提取问题。

6. Transformer的训练方法是完形填空，能够让电脑理解语言。

7. Transformer模型的出现使得通用人工智能成为了可能。

8. Open AI选择增加训练数据和参数数量来提升模型性能。

9. 在参数规模达到1000亿量级的时候，涌现现象产生了。

10. Cheat GPT的出现令人惊叹，但涌现是否会产生意识，以及对人类文明产生的影响，仍需探讨。