ChatGPT技术与商业模式及产业发展布局课程特色与背景
各相关单位：ChatGPT（全称 Chat Generative Pre-trained Transformer），聊天式预训练生成转换模型，是一种生成式语言模型，俗称“通用聊天机器人”，是人工智能研究实验室 OpenAl开发的一种基于人工智能（AI）技术的自然语言处理工具。该模型基于Transformer 神经网络架构，即GPT3.5架构，并且还在继续演进与发展。ChatGPT的总体技术路线是：采用自然语言处理＋搜索引擎集成的架构，构建GPT3.5＋大型语言模型（LLM）＋强化学习微调训练模型（RLHF），通过连接大量的语料库，在效果强大、基于自注意力机制的GPT3.5架构的大型语言模型（LLM）基础上，引入RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，通过预训练方法处理大模型序列数据来训练模型，通过“人工标注数据（人工反馈）＋强化学习”来不断微调（Fine-tune）预训练语言模型，从而实现拥有语言理解和文本生成的能力，以完成特定任务。ChatGPT 实现的关键要素是：NLP（自然语言处理）是核心，搜索是辅助，算力是硬核。ChatGPT是生成式人工智能技术，是一个创造性的新世界。ChatGPT模型以对话的方式进行人机交互，包括普通聊天、连续对话，语言翻译、信息咨询、方案策划、撰写诗词作文、编写程序、修改代码等，ChatGPT 不仅能够回答后续问题，还能承认错误，质疑不正确的问题，并拒绝不适当的请求。ChatGPT 具备上知天文、下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT于2022年11月30日上线测试，2022年12月5日，ChatGPT用户数突破了100万，目前，ChatGPT月活用户数超过一亿。习近平总书记曾指出：“数字技术正以新理念、新业态、新模式全面融入人类经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域和全过程”。在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，以ChatGPT为代表的人工智能生成内容（AIGC）技术正在悄然引导着一场深刻的变革，重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式，将极大地丰富人们的数字生活，是未来全面迈向数字文明新时代不可或缺的支撑力量。基于上述分析，为进一步推动以ChatGPT为代表的人工智能生成内容（AIGC）技术的广泛应用及产业发展与布局，赋能我国数字经济、数字政府、数字社会高质量发展，为培养数字转型时代急需的高端人才，举办《ChatGPT技术与商业模式及产业发展布局》高级研修班。本课程采用模块化教学方法，总体架构主要包括以下9个教学模块：模块一：概念篇-ChatGPT概念诠释及技术发展模块二：架构篇-ChatGPT系统架构及工作流程模块三：技术篇-ChatGPT关键技术及原理详解模块四：算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局模块五：体验篇-ChatGPT基本功能及使用体验模块六：应用篇-ChatGPT应用场景及行业布局模块七：商业篇-ChatGPT商业模式及商机挖掘模块八：产业篇-ChatGPT产业发展及投资分析模块九：建议篇-ChatGPT面临挑战及发展建议培训课程特色及亮点：本课程亮点在于：（1）本课程以前瞻性、独特的视角，按照概念篇、架构篇、技术篇、算力篇、体验篇、应用篇、商业篇、产业篇、建议篇九大模块，对ChatGPT技术进行系统、全面，深刻、而又富于创新地阐述。（2）关注诉求与商用落地，从商机挖掘、产业发展、行业应用布局等维度，阐述以ChatGPT技术为代表的生成式人工智能（AI）技术的创新应用理念与产业发展和行业应用布局。
课程大纲
| 培训主题 | 详细内容 |
| 模块一：概念篇-ChatGPT概念诠释及技术发展 | 1．ChatGPT概念诠释及技术发展1.1什么是ChatGPT？（技术视角、OpenAI、维基百科的定义)1.2 ChatGPT技术核心要点诠释1.3 问题：如何理解ChatGPT？-理解ChatGPT的关键点1.3.1 ChatGPT是如何工作的？1.3.2 ChatGPT的训练数据来源于何处？1.3.3 ChatGPT如何进行模型预训练？1.3.4 ChatGPT是如何自动生成文本的？1.3.5 ChatGPT如何准确回答问题？1.3.6 ChatGPT如何按照人类思维回答问题？1.4问题：ChatGPT的主要技术有哪些？1.5 ChatGPT的主要特点有哪些？1.6ChatGPT的最大创新点是什么？1.7ChatGPT优化对话语言模型的优化目标是什么？1.8ChatGPT与普通聊天机器人的区别是什么？1.9ChatGPT存在的问题与不足是什么？1.10ChatGPT界面及网址1.11ChatGPT的基本功能1.12 ChatGPT和AIGC的关系是什么？1.13 ChatGPT、AIGC和元宇宙的关系是什么？1.14 ChatGPT对推动元宇宙的商用落地与快速发展有何影响？1.15ChatGPT的产生、发展及影响1.15.1 ChatGPT的产生1.15.2 ChatGPT的发展历程（GTP-1，GTP-2，GTP-3， ChatGPT，GTP-4)1.15.3 ChatGPT的研究现状1.15.4 ChatGPT的产生与发展对人类社会将带来什么影响？1.15.5 ChatGPT对哪些职业和工作产生挑战和影响？1.16 ChatGPT对我们的启示有哪些？1.17如何从ChatGPT的技术方案中学习有价值的东西？1.18如何运用基于人工智能的ChatGPT技术方案赋能行业智慧1.19应用与商用落地和快速发展？ |
| 模块二：架构篇-ChatGPT系统架构及工作流程 | 2．ChatGPT的系统架构及工作流程2.1 ChatGPT的总体技术路线是什么？2.1.1自然语言处理＋搜索引擎集成架构2.1.2 GPT3.5＋大型语言模型（LLM）＋强化学习微调训练模型架构2.1.3 ChatGPT实现的关键要素有哪些？2.2构建ChatGPT系统架构需要考虑哪些关键问题？2.2.1 ChatGPT技术架构的关键点是什么？2.2.2 ChatGPT预训练模型有哪些？2.2.3 ChatGPT预训练数据集有哪些？2.2.4 ChatGPT如何进行模型预训练？2.2.5 ChatGPT进行模型训练的步骤有哪些？2.3 ChatGPT的工作流程-理解ChatGPT架构的基础2.3.1有监督微调（SFT）2.3.2奖励模型（RM）训练2.3.3 PPO模型强化学习2.3.4基于人类反馈的强化学习-RLHF2.3.5例子：ChatGPT语言处理的工作流程语言处理数据流转流程：输入文本、语言识别、情感分析、信息抽取、命名实体识别、句子相似性处理、文本分类、全文搜索、文本生成、上下文管理、问题解答、输出文本2.4 ChatGPT的系统架构-Transformer架构2.4.1什么是Transformer？2.4.2 Transformer模型的作用2.4.3 Transformer总体架构及组成（1）输入部分（2）输出部分（3）编码器部分（4）解码器部分2.4.4 Encoder-Decoder编码器-解码器框架2.4.5输入部分的实现（1）文本嵌入层及作用，（2）位置编码器及作用2.4.6编码器部分的实现（1）掩码张量，（2）注意力机制，（3）多头注意力机制，（ |
| 4）前馈全连接层，（5）规范化层，（6）子层连接结构，（7）编码器层，（8）编码器2.4.7解码器部分的实现（1）解码器层，（2）解码器2.4.8输出部分的实现（1）线性层，（2）softmax层2.4.9模型构建2.5案例分析：使用Transformer构建语言模型2.6 GPT3.5预训练模型架构2.7大型语言模型（LLM）架构2.8强化学习微调训练模型架构-RLHF架构2.9 ChatGPT应用系统架构及组成-端边网云（水平分割）2.9.1 ChatGPT应用终端（PC机、智能手机、PAD等）2.9.2边缘计算（边缘算力）2.9.3互联网／移动互联网2.9.4云（超级计算机、超级算力）-云数据中心（MicrosoftAzure、国资云（国家云）、天翼云、移动云、沃云、华为云、百度云、阿里云、腾讯云等）2.10 ChatGPT系统架构优化及应用推广 |
| 模块三：技术篇-ChatGPT关键技术及原理详解 | 3． ChatGPT关键技术及原理详解3.1 ChatGPT的关键技术体系3.2 ChatGPT的技术基础-AI：人工智能3.2.1机器学习-ML3.2.2深度学习3.2.3神经网络3.2.4自然语言处理-NLP3.2.5人工智能生成内容-AIGC3.3 ChatGPT的关键技术-Transformer技术3.3.1什么是Transformer？3.3.2 Encoder-Decoder技术3.3.3 Transformer分类模型3.3.4 Transformer算法-GTP3.5预训练模型3.3.5预训练模型-自然语言理解 |
| 3.3.6预训练模型-长序列建模3.3.7预训练模型-模型优化3.3.8 Transformer算法流程3.3.9 问题：Transformer算法的改进及主要优点是什么？3.4 ChatGPT的关键技术-GPT：预训练生成模型3.5 ChatGPT的关键技术-LLM：大型语言模型3.6 ChatGPT的关键技术-RLHF：基于人类反馈的强化学习3.7 ChatGPT的关键技术-数据标注 |
| 模块四：算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局 | 4． ChatGPT算力需求及算力布局4.1 人工智能（AI）复杂算法的算力需求分析4.1.1人工智能不同算法的算力需求分析4.1.2 ChatGPT算力需求分析4.1.3 ChatGPT算力需求举例4.2算力的概念及量纲4.3算力的分类4.3.1基础算力（基于CPU芯片）4.3.2智能算力（基于AI芯片，包括GPU／DPU／FPGA／ASIC芯片等）4.3.3超算算力（超级计算机、计算集群）4.3.4量子算力（量子计算机）4.4算效的概念4.5综合算力（算力＋存力＋运力）4.6算力应用场景4.7算力部署策略-“东数西算”工程4.7.1“东数西算”的概念4.7.2“东数西算”的应用场景4.7.3“东数西算”的数据处理4.7.4“东数西算”工程总体架构（8大枢纽中心、10大数据中心集群）4.7.5数据中心业务类型4.7.6数据中心集群建设规模4.7.7“东数西算”工程建设方案：联接力＋运力＋算力＋智力4.8算力部署方案-算力网络 |
| 4.8.1算力网络的定义及技术特点4.8.2算力网络与现有通信网络的区别4.8.3算力网络的工作原理及业务流程4.8.4算力网络的标准架构与接口4.8.5算力网络系统架构与组成4.8.6算力网络的建设方案4.9基于“东数西算”工程的ChatGPT部署策略-安全、高可靠运行等4.9.1西部数据中心-ChatGPT大型语言模型建模与训练4.9.1东部数据中心-ChatGPT推理服务等4.10基于“算力网络”的ChatGPT部署策略-海量数据处理、超级算力、高可靠、低时延、安全等 |
| 模块五：体验篇-ChatGPT基本功能及使用体验 | 5． ChatGPT基本功能及使用体验5.1 ChatGPT的基本功能及特征5.2 ChatGPT的基本功能-语言处理功能及描述文本生成、文本补全、文本分类、文本校正、诗歌生成、内容创建、问答、翻译、摘要、改写、情感分析、聊天机器人等5.3 ChatGPT的高级功能-高端应用功能及描述编写和调试计算机程序、程序修改、模拟Linux系统、企业策划、方案设计、项目咨询、文学创作、撰写演讲提纲、撰写分析报告、金融分析、工业自动化、医学诊断、教育、供应链管理、销售和营销、法律应用、科学研究等。5.4 ChatGPT使用体验及效果评估 |
| 模块六：应用篇-ChatGPT应用场景及行业布局 | 6． ChatGPT应用场景及行业布局6.1 ChatGPT应用总体思路：运用ChatGPT技术方案及思想赋能行业数智化转型及落地实施6.2 ChatGPT应用场景及行业领域分析6.3 ChatGPT＋机器人场景应用方案及布局6.3.1 ChatGPT生成式预训练模型升级各行业机器人6.3.2 ChatGPT＋行业机器人赋能行业应用6.4 ChatGPT聊天机器人＋智慧家庭应用方案及布局6.4.1 ChatGPT聊天机器人精心陪伴老人6.4.2 ChatGPT聊天机器人陪伴儿童成长 |
| 6.5基于ChatGPT聊天机器人的智能客服应用6.6 ChatGPT＋工业场景应用方案及布局6.6.1 GPT生成式预训练模型＋专家系统融合应用6.6.2 GPT生成式预训练模型优化专家系统6.6.3 GPT预训练优化模型提高产品质检效率6.6.4 GPT预训练优化模型提高设备预测性维护的能力6.6.5 GPT预训练优化模型提高设备精准故障定位的能力6.7 ChatGPT＋农业场景应用方案及布局6.8 ChatGPT＋医疗场景应用方案及布局6.9 ChatGPT＋教育场景应用方案及布局6.10 ChatGPT＋金融场景应用方案及布局6.11 ChatGPT＋展览宣传场景应用方案及布局6.12 ChatGPT＋新媒体场景应用方案及布局 |
| 模块七：商业篇-ChatGPT商业模式及商机挖掘 | 7．ChatGPT商业模式及商机挖掘7.1 ChatGPT商业模式架构-MaaS（模型即服务）7.1.1什么是MaaS（模型即服务）？7.1.2 MaaS（模型即服务）架构7.1.3 MaaS（模型即服务）架构基座-大模型7.1.4 MaaS（模型即服务）整体产业架构7.1.5 MaaS（模型即服务）商业模式的核心：“模型→单点工具（如ChatGPT）→应用场景”的服务路径7.2 ChatGPT的商业模式7.2.1订阅制收费模式-直接收费7.2.2通过API接口提供技术服务-赋能收费（根据API的使用量和质量级别收取费用）（1）提供大模型服务-赋能行业应用（2）许可证销售服务7.3案例：Hugging Face商业模式7.3.1 AutoTrain模式7.3.2 Interface API ＆ Infinity模式7.3.3 Private Hub模式7.3.4 Expert Support模式7.4 ChatGPT的商机挖掘-赋能行业应用 |
| 模块八：产业篇-ChatGPT产业发展及投资分析 | 8．ChatGPT产业发展及投资分析8.1 ChatGPT产业生态构建与参与角色8.2 ChatGPT涉及的上下游产业链分析8.2.1算力相关产业分析（AI芯片／GPU／DPU／FPGA／ASIC芯片等，服务器、数据中心、云计算、边缘计算等）8.2.2算法服务相关产业分析8.2.3 算力网络相关产业分析8.2.4自然语言处理（NLP）相关产业分析8.2.5人工智能生成内容（AIGC）相关产业分析8.2.6数据标注相关产业分析8.2.7 ChatGPT下游应用场景相关产业分析（智能客服、搜索引擎、图像、文字、代码生成等）8.2.8 ChatGPT产业发展的切入点及路径分析8.2.9 ChatGPT对我国AI技术和产业发展的示范效应分析8.2.10 ChatGPT产业发展市场前景分析8.3 ChatGPT产业投资机会及方向分析8.4我国ChatGPT相关上市公司核心竞争力及投资分析 |
| 模块九：建议篇-ChatGPT面临挑战及发展建议 | 9．ChatGPT面临的挑战及发展建议9.1ChatGPT面临的挑战分析9.1.1 ChatGPT技术及应用发展面临哪些挑战？（数据的实时性问题，数据的真实性问题，模型在线推理端成本问题，算法过度优化对性能的影响（古德哈特定律），数据标注产生算法偏见等)9.1.2 ChatGPT面临的最大挑战是什么？如何应对？（错误的数据，挑逗性提问等导致产生法律、道德、宗教信仰、歧视性等方面的问题）9.1.3黑客利用ChatGPT进行网络攻击面临的挑战及应对策略9.2 ChatGPT主要的创新点和技术壁垒分析9.3 ChatGPT给我们的启示是什么？（从产品创新角度分析）9.4 ChatGPT的发展对相关产业的影响分析及应对策略9.5 ChatGPT的发展对相关职业领域的影响分析及应对策略9.6 ChatGPT的发展对人类社会的生活、工作和学习等产生的影响分析及应对策略9.7 ChatGPT技术及应用发展建议9.7.1 ChatGPT技术及应用发展的切入点及路径9.7.2基于ChatGPT的示范效应推动我国AI技术和行业赋能应用的发展9.7.3基于ChatGPT的示范效应加快我国AIGC产业商用化落地进程9.7.4基于ChatGPT和AIGC技术变革数字内容的生产方式和消费模式9.7.5基于ChatGPT和AIGC技术推动元宇宙应用与发展的商用进程，赋能我国数字经济高质量发展 |
课程主讲
李文耀：副教授，硕士生导师，全国优秀教师。1991年毕业于北京邮电大学，国内通信行业精通各种通信网络与技术的网络专家、技术专家，全国通信行业资深讲师，高级网络架构师、高级咨询师，工业信息化部通信行业职业技能鉴定中心考评员，中国5G物联网与NB-IoT产业联盟专家组成员，中国物联网产业应用联盟专家组成员，中国通信工业协会物联网分会专家组成员、原邮电部武汉邮电科学研究院情报中心高级研究员，武汉邮电科学研究院烽火科技集团高级培训师，工信部职业技能鉴定中心5G、物联网、工业互联网、人工智能特约讲师，中国通信工业协会物联网分会5G物联网、工业互联网专业特约讲师。《中国光电》杂志、中国光电网编委会成员，《通信世界》杂志特邀撰稿人，被评为2011-2012年度通信产业先锋技术人物，2012年全国通信行业“金牌培训讲师”。在5G、物联网、工业互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链、元宇宙、边缘计算、算力网络、传输网（100G／400G WDM／OTN）、接入网（10G／50G EPON／GPON）、数据网、交换网、城域网、互联网、移动互联网、5G＋AICDEB赋能垂直行业应用领域、DICT项目咨询、智慧城市、智慧工厂、智能制造、智慧教育、智慧交通、智能电网、智慧港口、智慧钢铁、智慧矿山、智慧煤矿、智慧物流、智慧医疗、智慧农业、智慧旅游、智慧社区、智能家居等领域有一定的造诣和工程建设实践经验。长期从事电信运营商的通信技术咨询、交流与培训，研究生、本专科生、通信企业员工培训、用户培训和援外培训的教学与科研工作；多次参与工业信息化部通信行业职业技能鉴定中心有关通信行业职工通信技术技能鉴定工作；多次参与国内外主要设备制造商、中国电信、中国移动与中国联通三大电信运营商、通信网络规划与设计单位、通信网络工程建设与维护单位、广电与电力行业通信部门等的通信新技术交流、咨询与培训工作。多次代表工信部职业技能鉴定中心、烽火通信、华为、上海诺基亚贝尔、中国通信工业协会物联网应用分会的对外培训工作。诚实做人，学识渊博、知识结构全面、亲和力强、在业界有一定影响。既有雄厚而扎实的理论基础、精湛而熟练的技术、又有丰富的理论及实践教学经验和技巧、做过项目课题、产品研发、还参加过通信网络的规划与设计、通信工程建设、网络运维及新业务开发等工作。在长期的教学与培训实践中形成了独具特色、自成体系的教学风格和教学方法，最大特点在于以人文的思想与方法进行教学，生动活泼，富于激情与感染力；教学针对性强，知识全面、思路清晰、逻辑严密、结合丰富的案例进行教学，深入浅出、诙谐幽默；通过互动教学，解决学员在实际工作中遇到的各种问题，让学员在短时间内取得较大收获。学员上万人，遍及国内外通信行业，广电与电力行业，学员对教学效果评估，满意率均达90％以上。曾主持并参与部级科研课题5项，省级科研项目10项，与他人合著技术参考书2部，在国内外刊物上发表论文20多篇，多次获奖.
课程对象
人工智能及ChatGPT技术产业链各厂家、芯片／模组／终端厂家、互联网公司、互联网服务提供商（ISP）、互联网内容提供商（ICP）、互联网软件开发公司、电信运营商、广电运营商、游戏公司、新媒体制作公司、各行业客户、企事业单位、咨询公司、科研院所与大专院校等单位，从事人工智能及ChatGPT技术相关工作的管理人员、技术人员等
备注
课程费用：5800元/人（包含：会议费、学习费、资料费、证书费等）住宿可统一安排，费用自理。
