书中介绍了 Chatgpt 的基本原理，包括其背后的神经网络架构和训练过程，用通俗易懂，深入浅出的讲解方式，使得对于我这种没有任何技术背景的小白，对 Chatgpt 有一个基本的认识，非常推荐阅读！读完有三点感受：1.ChatGPT 的底层逻辑，离不开数学。比如概率统计，数组，微积分，向量序列… 等等 2.ChatGPT 的诞生，离不开 “仿生学”。模仿人脑的神经元的联结和传递，用类似于人类的思考和识别处理方式的神经网络，推导训练出 Transformer 模型。3.OpenAI 自己都没有完全认识到，ChatGPT 怎么突然开始 “发挥作用”，“隐含地发现” 了使这一切成为可能的语言 / 思维规律。实在让人惊叹！期待 ChatGPT 的涌现能力，早日迈向 AGI 时代。未来已来，现已开始流行！

读完《这就是 ChatGPT》后，我感到非常震撼和兴奋。这本书详细地介绍了 ChatGPT 这一人工智能语言生成模型的强大能力和潜在应用，让我对未来的科技发展和人工智能技术有了更加深刻的认识。书中的各种描述让我对 ChatGPT 这一技术的智能和逼真度感到十分惊叹。它不仅能够生成准确、有逻辑的回答，还能模拟出不同的人物角色，从而实现更加个性化的对话体验。此外，作者还对 ChatGPT 可能带来的社会和伦理问题进行了深入探讨，引发了我对于人工智能技术的可信度和可靠性的思考，以及我们如何在使用它时保持警惕和谨慎。阅读这本书让我对人工智能技术和其潜在应用充满了期待，我相信未来我们将能够利用这项技术在许多领域取得突破，如智能助手、教育和医疗等。然而，我也认识到我们应该在使用这项技术时保持控制和思考，以避免其滥用和可能带来的问题。这本书让我对人工智能技术有了全新的认识和理解，展示了 ChatGPT 这一语言生成模型的强大能力和潜在应用，并引发了我对于技术的进一步思考和关注。我期待着未来人工智能技术的发展，同时也警惕着它所带来的挑战和责任。这本书给予了我对未来科技的兴奋和思考，让我更加热衷于探索和了解人工智能的种种可能性。

这是是一本内容丰富、观点鲜明的书。无论你是 AI 领域的专业人士，还是对 AI 技术感兴趣的普通读者，都可以从这本书中获得深刻的启示和收获。它不仅为我们提供了一个了解 ChatGPT 的窗口，更为我们展示了 AI 技术的无限可能性和未来的挑战。对于那些希望深入了解 AI 的人来说，这本书无疑是一本不可或缺的参考书籍。

通过简短篇幅了解了 chatGPT 的原理，和卓克老师的讲解结合阅读，会更容易理解。

作为了解 AI 运作原理的入门读物，适合翻阅。如今人工智能的浪潮早已打湿了我们所有人，我们终于发现，计算机在处理类人的任务上有了长足的进步，表现得越来越像人。事实上，这恰恰是人脑的劣势，我们不擅长精确计算，我们擅长的是模式识别。而如今，AI 已发展到它能够做得更像人，不精确，但是更像人，所以我们看到的 AI 应用主要集中在生成各种风格的文字和图片上，这是这波 AI 浪潮的最显著趋势。未来我们会有更多的类似 AI 助理的应用产生。但是 AI 也不是万能的，AI 的能耗很高，相当于我们已经可以制造无数不知疲倦的，并一直在工作的人脑，同时使用的是最暴力的方式，堆积算力。而人脑的功耗是很低的，相当于一个 25 瓦的灯泡，说明人脑的效率是很高的，这也一定是 AI 未来可以突破的一个方向。

尔夫拉姆不止介绍了何为 ChatGPT，更吸引的地方在于他提出的論點，当我們能非常深入地理解某种工具时，我們的思考将能达到的高度、和它所能体现出的非凡（不可约束的）魅力。ChatGPT 从未 “真正理解” 过事物，它只是续写。它在意 “合理”，但不求 “精确”。 这就让 ChatGPT 显得更加奇妙，语言不仅是思维的表达，竟也可以是思维本身。人工智能将不断发展，这是大势所趋，我们也要紧跟时代潮流，真正深入了解这些人工智能。ChatGPT 的出现意味着通用人工智能时代的序幕在慢慢揭开，这对世界的影响是巨大的，将对许多行业的产品形态都将产生深远的影响。

这本书是一本介绍 ChatGPT 模型的科普读物。全书分成两大部分：第一部分介绍 GPT 模型和 Transformer 架构的技术原理，以及它们在自然语言处理中的应用；第二部分则是 ChatGPT 模型的具体实现。 ChatGPT 是一个大型语言模型，它用到了大量的语料库，包括来自互联网、书籍和新闻等多种来源的文本。这些数据被用于训练模型，使得模型能够学会如何生成有意义和连贯的文本。 ChatGPT 的总体结构包括了多个 Transformer 块，Transformer 块是一种基于注意力机制的神经网络层，能够识别输入序列中重要的部分并进行加权聚合。这样，ChatGPT 就能高效地处理大规模的文本数据。 在第二部分中，作者详细阐述了如何使用 ChatGPT 进行开发。他们提供了大量的代码示例和 API 文档，让读者能够轻松地将 ChatGPT 集成到自己的应用程序中。此外，作者还介绍了如何优化 ChatGPT 模型的性能，以及如何调整模型的参数以满足不同的应用需求。 总的来说，这是一本很不错的书。它不仅对于想要了解 ChatGPT 模型以及大规模语言模型的读者有所帮助，而且也对于使用 ChatGPT 进行开发的开发者来说有很大的指导意义。

建议得到搜索：前沿课 - 吴军讲 GPT。清晰勾勒 GPT 框架，秒变哥伦布，拒绝当土著。

《这就是 ChatGPT》应该是讲 ChatGPT 原理最清楚的书了。这本书不仅适合技术人员，也同样吸引那些对人工智能充满好奇心的普通读者，书中不仅讲述了 ChatGPT 的技术原理，更重要的是，他以一种生动有趣的方式，让这些复杂的技术内容变得通俗易懂。这本书的亮点在于，它不仅仅是一本介绍技术的书籍，它还触及了 ChatGPT 背后的哲学和伦理问题，引发人们对人工智能将如何影响我们社会、道德和人类与 AI 的未来关系的深思。沃尔弗拉姆以其独特的视角，让我们不仅理解了 ChatGPT 的工作原理，更让我们对人工智能的发展有了更深层次的思考。书籍内容大致包括 ChatGPT 的工作原理、它如何进行训练、以及它背后的技术和科学原理。书中还探讨了 Wolfram|Alpha 如何为 ChatGPT 赋予计算知识超能力，以及这些技术如何应用于实际中。书中还涵盖了 GPT 系列模型的发展历程，包括从 GPT-1 到 GPT-3 的演进，以及它们在学术界和工业界的影响。书中讨论了大模型的潜力，以及 OpenAI 如何通过专注于大模型发展，成为在人工智能领域的领导者。

了解是了解了，平常也在用 AI 工具，但是随着 sora 的出现，既感到震惊也感到害怕。曾经在于现在 AⅠ 制作的文字也好，视频也好，都已经难辨真伪。害怕在于我们现在正在变得越来越落后，不止落后于 AI，更落后于掌握 AI 的国家，这种感觉并不好。

第一篇看到 50% 时候已经跟不上了。长名词太多了。但第二篇让人想起了《漂亮朋友》，像不像？

ChatGPT 的意外成功突然带来了各种令人兴奋的可能性。就目前而言，我们能马上抓住的机会是，通过 Wolfram|Alpha 赋予 ChatGPT 计算知识超能力。这样，ChatGPT 不仅可以产生 “合理的类人输出”，而且能保证这些输出利用了封装在 Wolfram|Alpha 和 Wolfram 语言内的整座计算和知识高塔。

产生 “有意义的人类语言” 需要什么？过去，我们可能认为人类大脑必不可少。但现在我们知道，ChatGPT 的神经网络也可以做得非常出色…… 我强烈怀疑 ChatGPT 的成功暗示了一个重要的 “科学” 事实：有意义的人类语言实际上比我们所知道的更加结构化、更加简单，最终可能以相当简单的规则来描述如何组织这样的语言。语言是严肃思考、决策和沟通的工具。从孩子的成长过程来看，相比感知、行动，语言应该是智能中更难的任务。但 ChatGPT 很可能已经攻破了其中的密码，正如 Wolfram 说的 “它也在某种意义上‘钻研’到了，不必考虑可能的不同措辞，就能‘以语义上有意义的方式组织语言’的地步”。这确实预示着未来我们通过计算语言或者其他表示方式，有可能进一步大幅提升整体的智能水平。

这是参加春节读书挑战中无意发现的一本书，从头到尾读完之后，对于技术层面内容有了初步认识；对于应用方面基于前期很多报道和 Al 学圈的圈友使用分享，更深入了解做图和文本生成的功能，尤其对背后的架构、模型、神经网络、权重、自然语言等有了更多维度的认知；对于要求精确和准确的指令，比如做画时要求出现的人数，chatgpt 可能出现不符的情况，从理论层面有所理解，自然语言和计算语言的不同，如果将两种语言打通、发挥各自优势，也许未来发展中会有迭代、有升级。经过多年的发展，机器学习和人工智能相关的多种任务，从基本不可能到基本可行，结果可能并不完美，但是在不断取得重大突破，进步从未停止。作者所言 “我们会发现能做之事的成功用例，它们并未因不能做之事受阻”。

“足够大的神经网络当然无所不能！”ChatGPT 的能力令人印象深刻，以至于人们可能会想象，如果能够在此基础上继续努力，训练出越来越大的神经网络，那么它们最终将 “无所不能”。对于那些容易被人类思维理解的事物，这确实很可能是成立的。但我们从科学在过去几百年间的发展中得出的教训是，有些事物虽然可以通过形式化的过程来弄清楚，但并不容易立即为人类思维所理解。非平凡的数学就是一个很好的例子，但实际而言，一般的例子是计算。最终的问题是计算不可约性。有些计算虽然可能需要很多步才能完成，但实际上可以 “简化” 为相当直接的东西。但计算不可约性的发现意味着这并不总是有效的。对于一些过程（可能像下面的例子一样），无论如何都必须回溯每个计算步骤才能弄清楚发生了什么。

在神经网络的早期发展阶段，人们倾向于认为应该 “让神经网络做尽可能少的事”。例如，在将语音转换为文本时，人们认为应该先分析语音的音频，再将其分解为音素，等等。但是后来发现，（至少对于 “类人任务”）最好的方法通常是尝试训练神经网络来 “解决端到端的问题”，让它自己 “发现” 必要的中间特征、编码等。

这本书对 chatgpt 有更加深入的解读，值得一读。

《这就是 ChatGPT》是一本由著名计算机科学家、数学家和理论物理学家斯蒂芬・沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）撰写的书籍。这本书主要介绍了 OpenAI 开发的人工智能聊天机器人程序 ChatGPT，该程序于 2022 年 11 月推出，能够自动生成类似人类撰写的文本。书中深入探讨了 ChatGPT 的内部工作机制，以及它如何能够生成我们认为有意义的文本。斯蒂芬・沃尔弗拉姆是一位在科学和技术领域具有重要影响的创新者。他创造了多个备受推崇的软件系统，如 Mathematica、Wolfram|Alpha 和 Wolfram 语言，并在基础科学领域取得了一系列突破性进展。此外，他还是 Wolfram Research 的首席执行官，并曾获得麦克阿瑟 “天才人物” 奖。这本书适合所有对 ChatGPT 感兴趣的人阅读，尤其是那些想要了解人工智能和自然语言处理领域的读者。沃尔弗拉姆以其深入浅出的解释和广泛的知识背景，为读者提供了一次了解这一前沿技术的机会。读者反馈表明，这本书对于理解大模型原理有一定的帮助，但对于技术细节的讲解可能不够透彻。

这种潜力不仅可以用于典型的聊天机器人和文本生成应用，还能扩展到像数据科学或其他形式的计算工作（或编程）中。从某种意义上说，这是一种直接把 ChatGPT 的类人世界和 Wolfram 语言的精确计算世界结合起来的最佳方式。ChatGPT 能否直接学习 Wolfram 语言呢？答案是肯定的，事实上它已经开始学习了。我十分希望像 ChatGPT 这样的东西最终能够直接在 Wolfram 语言中运行，并且因此变得非常强大。这种有趣而独特的情况之所以能成真，得益于 Wolfram 语言的如下特点：它是一门全面的计算语言，可以用计算术语来广泛地谈论世界上和其他地方的事物。

比较详细介绍了 Chatgpt 的技术逻辑和特点，所以内容上会更加偏技术，非技术专业的我读起来会有些觉得枯燥，更多是了解一下为主。