← 返回课程 🛰️ E04 · 第13课 2022 年 · 人工智能简史 💬 生成式 AI · 大语言模型生成式 AI · 大语言模型(LLM)生成式 AI = 不只会判断,还能「造」内容;大语言模型是其中最会写字的一类,靠预测「下一个词」来聊天、写作、写代码。层级:人工智能 ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习 ⊃ 生成式 AI(大语言模型)本站在这一门里的位置:2022 年 11 月 ChatGPT 上线,大语言模型第一次进入普通人的生活(后来还会听会说,用的是语音识别 / 语音合成)。

💬 ChatGPT:人人都会用的 AI

🎯 认识 2022 年 ChatGPT 让 AI 走进千家万户,理解「会提问」是和 AI 合作的关键
2022 💬 第 13 站 / 16 · 2022 年

ChatGPT:人人都会用的 AI

AI 走进了千家万户
🎯 本课目标:认识 2022 年 ChatGPT 让 AI 走进千家万户,理解「会提问」是和 AI 合作的关键

🕰️ 故事时间 · 那时候发生了什么?

2022 年 · 💬
ChatGPT 写作界面
ChatGPT 的本领是一步步长出来的:先会打字聊天,后来会看图、会听会说,还会一步步思考

🖼️ 图片:ChatGPT 写作文界面截图 · 公有领域 · Wikimedia Commons

2018 — 2022 年
一排排闪着蓝光的超级计算机机柜
训练大模型,靠的是这样的超级计算机。背景 · 超级计算机

在 ChatGPT 之前,大模型只会一件事:接着你的话往下写。它住在这样的巨型机器里,普通人根本碰不到——想让它干活,得会写代码、会连接口,只有工程师才玩得转。

2022 年 · 先教它好好说话
「人来打分、模型照改」的训练流程示意图
这套「人来打分、模型照着改」的流程,是它学会说人话的关键。训练 · 人类反馈

光会写还不够——它还爱胡说、不懂礼貌。于是 OpenAI 请人当裁判(这套训练法叫「人类反馈强化学习」):回答得好就表扬、答得不好就纠正,再让模型照着改。一遍遍练下来,它才学会好好说话、不乱答。

2022 年 11 月 30 日 · 诞生
ChatGPT 的绿色标志
这个绿色标志,从这天起出现在全世界的屏幕上。能力 ① · 只会打字聊天

2022 年 11 月 30 日,ChatGPT 上线。它当时的本领很单一:只会打字聊天——你打一句话,它接着往下写。但它看不懂图片、听不见声音、也不会自己上网

2022 年 12 月 · 火遍全球
世界地图:标出可以使用 ChatGPT 的国家和地区
能用它的国家和地区,一个接一个被点亮。发布 · 走向全世界

就这么一个「只会聊天」的程序,上线 5 天就有 100 万人用,两个月突破 1 亿人——成了当时增长最快的应用,全世界都在跟它聊天。

2023 年 3 月 · 换了更聪明的大脑
ChatGPT 界面截图,右上角标着 GPT-4
界面右上角的小标签写着 GPT-4。能力 ② · 脑子更灵

2023 年 3 月,它换上 GPT-4 这个更聪明的「大脑」:考试成绩能超过大多数人,还能帮你写代码。不过这时它还是只能看字,给它一张图,它看不见。

2023 年秋 · 长出眼睛和画笔
由 AI 生成的一幅图像
这张图就是它「画」出来的——你说一句话,它给你一张新图。能力 ③ · 看图 / 画图 / 上网

这一年的秋天,它的本领一下多了好几样:能看懂图片(拍张照问它,它给你讲);能画出新图(说一句「画一幅下雪的圣诞树」就行);能上网查资料,还会算数、写代码。

2023 年 9 月 — 2024 年 12 月 · 会听、会说
一段声音被变成波形显示的图
声音变成波形被它「听懂」,它再开口答回来。能力 ④ · 耳朵和嘴巴

手机版先让它走进口袋;2023 年 9 月,它就学会了听和说:你对着手机说话,它能用语音答你。2024 年 5 月发布的 GPT-4o 让语音更自然(说话可以打断、语气有起伏,7 月底起逐步开放);到了 2024 年 12 月,它还能一边看你镜头里的画面,一边讲给你听。

2024 — 2025 年 · 会思考、会干活
新版 ChatGPT 界面截图:回答问题前先一步步思考
答难题前,它会先一步步「想清楚」。能力 ⑤ · 思考 / 用工具

最近这两年,它又学会了最难的两件事:遇到难题先一步步想清楚再回答;会用工具干活——上网查、画图、跑代码、做视频,还能自己安排好几步任务。它从「会聊天的机器」变成了「会干活的助手」。

今天 · 会提问
AI 助手界面截图:用户输入一段详细的要求
把要求一条条说清楚,它才知道该做什么。方法 · 会提问

它的本领再多,也得靠你「问」出来。同样一句「帮我写作文」,说清楚「写一篇关于我家小猫的 200 字作文,要写它贪吃的样子」,回答会好得多。会提问,是和 AI 合作的第一课。

✨ 影响
ChatGPT 聊天界面截图:左边是提问,右边是回答
今天,这样的聊天窗口就在你的屏幕上。影响 · 走进日常

以前的 AI 住在实验室里,普通人很难用上;从 ChatGPT 开始,AI 走进了千家万户——输入法联想、翻译、客服、作业助手,背后都是它这样的聊天 AI。只要你会打字、会提问,就能请 AI 帮忙。

🖼️ 图片:超级计算机照片(Frontier,CC BY 2.0)、ChatGPT 标志与世界可用地区地图(公有领域 / CC BY-SA 4.0)、AI 生成的图像(DALL·E 3,公有领域)、声音波形图(CC BY-SA 4.0)、人类反馈训练流程图(CC BY-SA 4.0)、AI 助手界面截图(Apache 2.0 / 公有领域)等,均为真实素材,仅作教学使用

📖 知识小课堂 · 记住这个魔法!

点击卡片翻开,看看背后的知识~

2022 年👆 点我翻开
ChatGPT 让 AI 第一次真正走进普通人的日常生活
💡人人可用👆 点我翻开
像聊天一样提问,AI 就能写作文、查资料、编故事
🔑合作关键👆 点我翻开
会提问 → 好答案;问题越清楚,答案越棒
🗣️先教它好好说话👆 点我翻开
OpenAI 请人当裁判打分:答得好就表扬,答得差就纠正
🚀5 天 100 万人👆 点我翻开
上线 5 天就有 100 万人用,两个月突破 1 亿人
👀长出眼睛和画笔👆 点我翻开
2023 年秋:能看懂图片、能画出新图,还能上网查资料
👂会听也会说👆 点我翻开
2023 年 9 月学会听和说;2024 年 5 月的 GPT-4o 说起话来更自然
🤖会思考、会干活👆 点我翻开
遇到难题先一步步想清楚,还会用工具查资料、画图、跑代码

🖐️ 动手试一试 · GPT 唐诗生成

📜GPT 唐诗生成实验室给机器读过唐诗,让它学会自己「写」诗

🎯 实际问题

  • GPT(大语言模型)最核心的秘密,就是「预测下一个字」:给它一句话的开头,它能猜出下一个字最可能是什么,再猜下一个……一路猜下去,就能写出一整段话甚至一首诗。
  • 我们造一个迷你 GPT:先读熟 3000 组真实唐诗对句(取自 zeroai 的 tanshi.txt),学会字和字之间的规律,然后你给它几个字,它就能接着往下「写」出诗句。
  • 它的结构:字向量(embedding)→ 自注意力(attention)→ 全连接(FFN)→ 输出下一个字。自注意力让它「写后面的字时,会回头看前面的字」。

📋 训练数据格式

输入(6 个字 = 上下文窗口):例如「床前明月光,」
输出(1 个字的类别):下一个最可能的字,例如「疑」
核心任务:给前面 6 个字,猜第 7 个字
例子①:「床前明月光,」→ 下一个字 「疑」(疑是地上霜)
例子②:「白日依山尽,」→ 下一个字 「黄」(黄河入海流)
例子③:「举头望明月,」→ 下一个字 「低」(低头思故乡)

训练数据 = 从 zeroai 的 tanshi.txt 抽出 500 个对句 → 3000 组「6 个字 → 第 7 个字」的小样本。字先变成字向量,经过自注意力全连接,最后算出每个字是「下一个字」的概率。

🧠 GPT 可视化训练器 6 上下文 · 16 字向量 · 2 头注意力(各 8 维)

先点「🎬 开始可视化训练」看它读诗学习(损失下降 + 注意力点亮);再用「👣 单步」一步步看它怎么预测下一个字。

📚 训练数据集 3000 组 · 点击加载
📖 字典

从 3000 组训练样本里抽出最常见的 300 个字(更生僻的字归入 □)。数字 = 它在诗里出现的次数,出现越多的排越前。点一下某个字,它会自动填进下面的「写诗」输入框。

🧠 网络结构 · 7 层:输入 → 词向量 → 位置向量 → 2头注意力 → 升维 → 预测 → Softmax
学习率 η =
状态: 就绪 📉 损失: 🔢 步数: 0 📚 epoch: 0
📊 数据面板 当前样本

✍️ 互动演示:让 GPT 写唐诗

先点上方「🎬 开始可视化训练」让 GPT 读熟唐诗;再在框里输入几个字(或点「🎲 随机开头」),点「⏭️ 生成」,看它一个字一个字接着写!右边是它写这个字时「回头看」的注意力热力图(越红越关注)。

(先训练,再点生成!)
🔍 上一步 · GPT 回头看

❓ 小测验 · 你学会了吗?

点选答案,答对会变绿、答错会变红(可重试)~

Q1. ChatGPT 是哪一年火遍全世界的?

Q2. ChatGPT 和以前的 AI 最大的不同是什么?

Q3. 想得到好答案,最重要的是什么?

Q4. ChatGPT 刚上线时,它的本领是什么?

Q5. 它是靠什么训练才学会「好好说话」的?

Q6. 在唐诗生成实验室里,GPT 最核心的秘密是什么?

Q7. 那个实验室的「字典」里,一共收了多少个字?

Q8. GPT 写后面的字时,会做什么?

🏁 回顾与完课 · 为自己盖章

我从故事里记住了一个新知识我能把这个故事讲给家人听我完成了一次小任务挑战我想把这一站和下一站连起来想一想

💭 思考一下:同一个问题,问得「模糊」和问得「清楚」,得到的答案会一样吗?你遇到过这样的差别吗?

🏅

人工智能简史 · 完课证明

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