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大语言模型是一种通过计算机深度学习打造的处理自然语言的强大工具。可以将其想象成一个能听懂人类语言并能够自己“编”故事的语言机器人。这个模型通过学习大量的数据，并利用复杂的神经网络技术，不仅能理解人类语言，还能生成仿佛是由人类编写的文本。
当你给大语言模型一些文字作为起点时，大语言模型能够根据这些信息生成一段又一段逻辑清晰、内容丰富的文字，几乎与真人写的差不多。这意味着，借助这样的模型，机器生成的文字越来越像我们日常交流中的语言。
大语言模型可以被比喻为计算机的“大脑”，它通过学习来掌握“说话”和“写作”的能力。这种学习过程通常依赖于一种称为递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）或者其高级版本，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。这些技术可以被视为一种特殊形式的“记忆”，使得计算机能够记住之前的输入信息，并利用这些记忆来生成连贯、有意义的文本。
与传统的语言模型相比，大语言模型就像是一个拥有庞大图书馆的学者，其“大脑”内存储了互联网上无数的文本资源，如百度百科、新闻报道、电子书籍等。这样庞大的数据库使得大语言模型在撰写文本时，不仅逻辑严密，而且知识面广泛，仿佛对各个领域都有所了解。
大语言模型就像是个全能的语言专家，它的技能多到数不清：从翻译到把长篇大论压缩成短短的摘要；从和人聊天到自己写文章，大语言模型都能够游刃有余。
比如在翻译方面，你告诉它一句中文，它能翻译成地道的英文，语法和用词都很标准。提取摘要时，它能从一大堆文字中挑出最重要的部分，简明扼要地总结出来。在聊天系统中，不管用户说什么，大语言模型都能接上话，且对话自然。而在需要创作文字时，只要给出主题或者具体要求，它就能写出既有创意又多样化的内容。
ChatGPT就是基于GPT-3.5架构的大语言模型，是OpenAI在2022年11月30日推出的一款革命性的AI聊天工具。它能够依据用户的指示迅速创作文章、故事、歌词、散文、笑话，解答各种问题，甚至编写程序代码和绘制图形。
2023年9月27日，OpenAI在社交媒体平台X上宣布，ChatGPT现在具备了浏览互联网的能力，能够为用户提供最新、最权威的信息，并且提供原始资料来源的链接。
在ChatGPT推出后，国内也推出了很多有影响力的大语言模型，例如百度的文心一言、阿里的遵义千问、腾讯的混元、科大讯飞的讯飞星火、智谱华章（源自清华）的智谱清言等。
自ChatGPT面世以来，它已成为拥有数亿用户（月活跃用户）的最快消费类应用。ChatGPT正引领人工智能迈向新的发展阶段，展现了AI服务于各行各业的无限可能性，生成式人工智能（GenAI）新纪元的序幕已经开启。
虽然大语言模功能如此强大，但使用大语言模型也存在一些问题。首先需要注意，尽管它生成的文本看起来与人类撰写的无异，但它实际上并不理解自己在写什么——它没有自我意识，也不会真正理解内容。因此，使用它的输出时，我们需要亲自检查，确保信息准确无误。另外，由于大语言模型学习的数据集非常庞大，其自身也变得复杂，从而需要更多的计算机资源，这意味着训练和使用它的成本都相当高。
目前，OpenAI推出了ChatGPT所基于的大语言模型的第4版——GPT-4。GPT-4依托于Transformer架构，这是一种高效处理序列数据的深度学习模型。GPT-4采取了预训练加微调的策略，首先通过吸收大规模文本数据进行预训练，随后根据特定任务进行微调。
●GPT-4拥有更强大的语言理解和生成能力，能够通过阅读大规模的结构化文本资料，汲取更为丰富的语言知识，并根据上下文环境作出更准确的推理和判断。它的功能多样，涵盖问答、机器翻译、文本摘要等多个方面。
●GPT-4还扩充了更多参数，拥有更大的模型规模和更强的计算能力，使其能够应对更复杂、更庞大的文本数据处理需求，提供更为精准且有说服力的回答。
●GPT-4在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和人工智能领域具有巨大潜力，为各类语言任务提供了坚实基础，并有望在社交媒体分析、智能客服等领域得到更广泛的应用。
●GPT-4集成了众多核心技术，图1-1所示为其关键技术的一部分。
图1-1 GPT-4的核心技术
●Transformer架构：GPT-4构建于Transformer架构之上。这一架构包含多层自注意力机制，是一种先进的神经网络模型，专门设计来捕捉并处理输入序列中各个部分之间的复杂关联性。
●多模态处理能力：GPT-4具备处理多种模态数据的并行能力，涵盖文本、图像、音频等。它不仅能够理解这些不同形式的信息，还能够生成相应的多模态内容。
●强化学习技术：GPT-4通过强化学习不断进行自我提升和优化。它能够与环境互动，根据反馈信号调整自身的响应策略，以改进其生成的答案或处理流程。
●迁移学习效能：GPT-4展现了卓越的迁移学习能力，能够将一个场景下的知识和经验无缝转移到另一个场景中，并且在新领域仅需少量的训练数据就能展现出色的表现。
●深度强化学习的整合：GPT-4融合了深度强化学习技术，通过与环境的交互来细化其模型参数，进而提升生成回答的质量，并适应多样化的场景。
●对话式生成能力：GPT-4具备流畅的对话生成能力，能够与用户展开连贯的对话。它能够准确理解上下文和用户的意图，并据此生成恰当的回应。
●多任务处理能力：GPT-4能够同步处理多项任务。它在执行某个任务的同时，还能学习和推理其他任务，从而显著提高了效率和性能。
ChatGPT是一个强大的语言模型，但是目前还存在以下主要问题。
（1）事实性错误问题：生成的答案虽然在逻辑上可能无懈可击，但有时会出现与已知事实不符的情况，这种现象被称为“幻觉”。例如，ChatGPT可能会错误地回答“鲁迅和周树人并非同一人”。
（2）对数据的大量需求：要训练像ChatGPT这样的大规模预训练语言模型，必须使用包含数亿单词的预训练数据，以及数万条精心构造的人工指令，这使得模型的训练成本非常高。
（3）潜在的安全风险：生成的回答有可能包含违反伦理道德、威胁社会安全或侵犯知识产权的内容。例如，ChatGPT可能会在诱导下生成网络攻击代码，或展现出对某些事物的偏见。
（4）更新的挑战：由于引入新的训练数据需要重新训练整个模型，这一过程的成本极高，导致模型中的信息很快会变得过时，从而增加ChatGPT给出错误答案的风险。
此外，ChatGPT目前的一个主要限制是它仅支持文本的单模态交互，这限制了它对现实世界进行全面感知、通用理解和生成的能力。
下面通过一个数据分析的例子，尝试使用ChatGPT的强大功能。
在数据分析的实践中，我们通常需要从特定的报告中提取出关键指标数据，这些数据对于我们的分析至关重要。利用ChatGPT的强大功能，这一过程可以变得异常便捷，极大地提升了工作效率。
这里以某医药企业发布的财务分析报告为例，介绍如何利用ChatGPT进行数据分析。该医药企业成立于1999年，主要以中药饮片生产、化学原料药和化学药制剂为主导，集药品研发、生产及药品、医疗器械营销于一体的大型医药公司。我们的目标是提取报告中包含的所有指标，并基于这些数据进行初步分析。
使用的提示词如下：
文章内容：“企业最近三年的盈利能力分析如下：毛利率变动情况，2021年28.3%，2022年29.9%，2023
年30.3%，毛利率呈增长趋势，但较去年同期则有下降趋势，毛利率基本维持在25%~30%，略低于同行平均水平。
净利润变动情况，2021年27.6亿元，2022年33.4亿元，2023年41亿元，每年同比增长20%以上。具体
分析2023年度利润表，发现其计提资产减值损失0.9亿元，对外投资收益0.8亿元，另有营业外收支抵消后净支
出813万元，故当年主要收入来源于主营业务，而非靠投资及营业外收支赚取利润。
净利率变动情况，该企业的销售净利率2021年15.25%，2022年15.41%，2023年15.47%，从这些数据
可以看出，该公司净利率比较平衡，略高于制药企业平均水平（制药行业平均12%~13%水平）。”请列出上述文
章内容中的所有盈利能力指标，包括变化率，不能有遗漏，然后阐述该公司的运营绩效情况。
ChatGPT 4.0的输出如下：
盈利能力指标
1.毛利率变动情况
2021年：28.3%
2022年：29.9%
2023年：30.3%
2.净利润变动情况
2021年：27.6亿元
2022年：33.4亿元
2023年：41亿元
每年同比增长：20%以上
3.净利率变动情况
2021年：15.25%
2022年：15.41%
2023年：15.47%
运营绩效情况分析
毛利率：该公司的毛利率从2021年到2023年呈现逐年增长的趋势，从28.3%增长到30.3%，显示出该公
司在成本控制和定价策略上可能有所改进。尽管如此，毛利率略低于同行平均水平（25%~30%），表明在行业中
仍有提升空间。
净利润：公司的净利润从2021年的27.6亿元增长到2023年的41亿元，显示出强劲的增长势头，每年的增
长率超过20%。这表明公司的主营业务表现良好，且能有效控制成本和提高效率。
净利率：净利率从2021年的15.25%小幅增长到2023年的15.47%，虽然增长不大，但比较平衡且略高于
制药企业平均水平（12%~13%）。这反映出该公司相对于行业内其他企业具有更高的盈利效率。
总体来看，该公司的运营绩效表现良好，尽管在某些方面如毛利率与行业平均水平还有提升空间，但净利
润的强劲增长和稳定的净利率表明该公司具备良好的市场竞争力和盈利能力。
从ChatGPT的输出可以看出，报告中的数据指标都被准确提取出来了。此外，它还分析了企业的市场竞争力和盈利能力。确实令人刮目相看。