说为何ChatGPT没有能够诞生在中国，还为时过早

【本文来自《金钟：ChatGPT为什么没诞生在AI论文发表量全球第一的中国？》评论区，标题为小编添加】

你这种反思纯属于外行人在反思，怎么能说，在ChatGPT这个应用上，谷歌和微软没有贡献了? ChatGPT直到采用了谷歌提供 Transfomers 这个新型的自然语言处理模型之后，才有进展，也就是说ChatGPT是在Transfomers 基础上开发出来一款应用，里面真正厉害的是Transformers中的一个叫做自我关注模块，也可叫做功能，因为这个功能，自然语言的处理不像过去都是串行处理，现在可以在Transformers 下并行处理，加快训练的步伐。第二，因为这个自我关注，机器人可以学会一个词在不同场合的应用，比如，你怎么这么说话？怎么你这么说话？，这么说话，你怎么啦？这三个句子里，“你”位置是不同的，但意思是相同的，这个自我关注功能，在学会“你”字应用方面，就比过去AI算法好了很多。这个不是ChatGPT的发明，这是谷歌的发明。

ChatGPT里的很多联想，学习，类推都是跟上面transformers这个模型相关的。也是因为这种学习方式，训练ChatGPT这里程序特别费云计算的GPU，这个很花钱。据说，完整地训练一次ChatGPT所用到的海量数据，至少是6个月时间，1200万美元的费用。所以，ChatGPT至今的数据只更新到2021年底。所有网络上传播用2021之后的数据来忽悠的，都是假信息。如果没有微软投资，让他们用微软的云计算, OpenAI的项目进展没有这么快，所以，行业人公认的是： 谷歌的Transformers + 微软云计算平台 + 海量数据训练 = ChatGPT。

从目前测试来看，ChatGPT在中文处理方面知识量还是很少的，因为训练数据不够，比如要它用“一年之际在于春”写一首七言律诗，它写成了什么？

这哪跟哪？完全是乱来嘛！再来看看这个，要它解释为什么麦卡瑟没有能够在鸭绿江边过圣诞节，它把地点扯到锦州，把时间扯到1951年，为什么会这样？这就是前面的自我关注的功能在起作用，但自我关注的训练数据不够，这就闹笑话了。

所以，这个时候，你就来下结论，说为ChatGPT没有能够诞生在中国？还为时过早。等等看百度的那个“文新一言”机器人，我认为在处理中文方面，本地企业的产品要好过外来的。大部分业内人士承认，像ChatGPT这类应用，因为内容保罗万象，数据量太大，训练太费GPU时间，只有大公司才玩得起，在中国，只有BAT, 字节跳动这类公司才有资本玩。如果明年这个时候，还没有出现本土优秀的类似ChatGPT这类语言类机器人的应用，到那个时候，你再来作结论也为时不晚。