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耀世娱乐平台报道：

   　从更底层来看，刘聪谈道，ChatGPT背后除了算法创新外，还需要高质量训练数据、创新模型训练算法以及AI工程化等多方面综合因素。

具体而言，OpenAI基于Transformer架构打造的InstructGPT模型，能够从原始45TB语料清洗得到570GB高质量训练语料，同时实现有效存储，并且该模型还引入了830GB代码文本数据，能够增强其逻辑推理能力。

此外，该模型基于数万个Prompt任务的统一生成范式有监督训练，能够提高大模型对语义和知识表征的泛化及准确理解能力。

在偏见性和 基于人工反馈优化生成结果，主要针对的是无偏见和符合人类预期。

这些综合因素的作用下，才使得ChatGPT的应用效果如此显著。这样看来，想要真正落地类ChatGPT技术需要考量的因素十分多。

那么为何在这场抢滩ChatGPT的角逐中，科大讯飞只给自己留了三个月的落地时间？以该公司为代表的中国企业落地类ChatGPT技术的底气又是什么？

二、AI国家队的杀手锏：开源40个模型、50TB语料、推理近千倍加速……

我们可以一一对应来看。

首先来看预训练基础大模型，这已经是国内研究的热门领域。

目前国内已经诞生了多个基于文本或多模态的预训练基础大模型。刘聪说：“这些预训练基础大模型与国外基础大模型算法的差距不大，奠定了比较好的大模型训练的平台基础并进行了算法模型的框架积累。”

所以，在大模型之上的创新才是关键。刘聪补充道，国内玩家想要打造类ChatGPT大模型，还需要在数据、算力和工程实现上下功夫。通俗而言，就是既要打造高质量的预训练模型，又能有足够的算力支撑。