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本文节选自《ChatGPT：读懂人工智能新纪元》电子版：

成就比预期的提前了几十年。AlphaGo展示了赢得比赛的创造性，在某些情况下甚至找到了挑战数千年围棋智慧的下法。2020年，在围棋博弈算法AlphaGo大获成功后，DeepMind转向了基于氨基酸序列的和蛋白质结构预测，提出了名为AlphaFold的深度学习算法，并在国际和蛋白质结构预测比赛CASP13中取得了优异的成绩DeepMind还计划发布总\\计1亿多个结构预测一一相当于所有已知和蛋白的近一半，是蛋白质数据银行(ProteinDataBank，PDB)结构数据库中经过实验解析的蛋白数量的几百倍之多。在过去的半个多世纪里，人类一共解析了5万多个人源蛋白质的结构，人源蛋白质组大约17%的氨基酸已有结构信息。而AlphaFold的预测结构将这一数字从17%大幅提高到58%;，因

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为无固定结构的氨基酸比例很大，58%的结构预测及乎已经接近极限。这是典型的量变引起巨大的质变，而这一量变是在短短一年之内发生的。2022年10月，DeepMind研发的AlphaTensor登上了《自然》全面，这是第一个用于为矩阵乘法等基本计算任务发现新颖、高效、确算法的AI系统。此处，谷歌发明的Transformer是支撑AT模型的关键技术，也是ChatGPT的底层技术。最初的Transformner模型，一共有6500万个可调参数。谷歌大脑团队使用了多种公开的语言数据集来训练最初的Transformer模型。|谷歌大脑团队在文中提供了模型的架构，任何人都可以用其搭建类似架构的模型，并结合目己的数据进行训练。也就是说，谷歌所洪建的人工智能Transformer模型是一个开源模

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型，或者说是一种开源的底层模型。当时，人和谷歌所推出的这个初级的Transformer筷型在翻译准确度、英语句子成分分析等各项评分上都达到了业内第一，成为当时最先进的大语言模型。ChatGPT正是使用了Transformer模型的技术和思想，是设人0全人展和改进，以更好地适用于语言谷歌曾经也有机会开发出自己的“ChatGPT”一一在聊天机器人和领域，谷歌并非处于下风。在2021年5月的IX0大会上，谷歌的人工智能系统LaMDA一亮相就惊艳了众人。LaMDA可以使问题页的回答更加目然。另外，人谷歌声称，上自家模型Imagen的图像生成能要优于Dall-E，以及其他公司的模型。不过，略显获从的是，谷歌的聊天机器#人和图像模型，目前只存在于“声称”中，市场上还没有任何实际产品。

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