（报告出品方：华安证券）
1引言ChatGPT是由OpenAI研发的一种语言AI模型，使用上亿参数的大模型和海量语料库来生成语句，目前可以实现写诗、撰文、编码的功能。ChatGPT广受用户欢迎，短短五天注册用户数量便超过万，60日月活破亿。产业界如微软、谷歌、百度也对于openAI及其竞品加大投入。
2ChatGPT引发人工智能投资热潮2.1ChatGPT是什么？
ChatGPT是由OpenAI研发的一种语言AI模型，使用海量语料库来生成与人类相似的反应。ChatGPT是基于GPT（generativefpretrained’transformer）架构搭建的，主要用深度学习来生成连贯且具有意义的文字。这个模型使用了来自于网站、书本和社交媒体的海量文字数据，因此也为ChatGPT在保证准确性和细节的同时，提供了广泛的对话反馈。对话反馈是ChatGPT的核心功能之一，也使它成为了实现聊天机器人或其他对话型AI的理想技术。除对话功能外，ChatGPT也具有实现各类语言相关任务的能力，包括文章精炼、翻译以及情绪分析等。以上各类语言能力在大规模的训练数据和升读学习架构下，使ChatGPT成为目前应用最为先进的语言模型之一。总体上，ChatGPT标志着自然语言处理（NLP）和对话AI领域的一大步，其高质量文字产出能力在商业、研究和开发活动中提高用户体验的方向上非常有应用价值的。
截至目前，GPT已经经历了如下演化：1.GPT-1:第一代GPT语言模型，发布于年。它有1.17亿个参数，使用网页的文字数据进行训练。2.GPT-2:发布于年，具有15亿个参数，使用的网页文字数据量也远大于前一代。它已经可以生成高质量的文字，甚至完成翻译、精炼文字等简单任务。3.GPT-3:发布于年，具有亿个参数，使用网页以及其他来源的文字进行训练。它已经可以进行担任各类任务，被认为是语言模型领域的显著突破。
2.2ChatGPT技术和传统的AI有什么区别？
相比传统AI算法，GPT模型的区别在于通过海量参数，进一步提升了模型的精确度。初代的GPT模型参数是1.17亿，而GPT2的模型有15亿个参数，参数增加了10倍之多。第三代的GPT3模型，参数达到了亿，是GPT2参数的倍。正是由于参数的指数级提升，使得模型的使用效果大幅提升。而此类参数上亿的模型，通常称之为“大模型”。GPT模型基于Transformer架构，这是一种由谷歌的Vaswani等人于年引入的神经网络类型。Transformer架构特别擅长对序列数据中的长距离依赖进行建模，这使其非常适合自然语言处理任务。为了训练GPT模型，OpenAI使用了来自互联网的大量文本数据，包括书籍、文章和网站。该模型使用一种称为无监督学习的技术进行训练，这意味着它学会了在没有人类监督的情况下预测文本序列中的下一个单词。GPT模型能够生成连贯和语法正确的文本，已被用于广泛的自然语言处理任务，包括语言翻译、文本补全和文本生成。
Transformer模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer模型使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列中不同位置之间的依赖关系。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列中的每个单词表示为一个向量，并通过多层自注意力和前馈神经网络来对输入序列进行编码。解码器则使用相同的自注意力和前馈神经网络来生成输出序列。在自注意力机制中，模型根据输入序列中的所有单词计算出每个单词与其他单词的相关性，然后使用这些相关性加权求和得到每个单词的表示向量。这种方法使得模型能够处理长序列和跨越序列中的依赖关系，从而提高了模型的性能。Transformer模型已经在自然语言处理领域取得了很好的效果，包括机器翻译、文本摘要和问答系统等任务。它是目前最先进的语言模型之一，也是开发其他自然语言处理模型的基础。
2.3ChatGPT将给行业带来哪些机会？
相比其他此前的人工智能技术与进展，ChatGPT之所以引发
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