ChatGPT和AIGC：开启推荐系统的大模型时代

1. ChatGPT是基于生成式预训练Transformer的聊天模型，能够生成新的内容并与用户进行交互。 2. ChatGPT的预训练过程包括通过海量语料库进行预训练，使用复杂的Transformer模型结构，参数量达到了1750亿，从而获得强大的知识储备和语言能力。 3. ChatGPT的工作过程是基于一系列提示词和预训练获得的知识储备，完成与用户的交互过程。 4. ChatGPT的预训练过程通过给定模型一个词序列作为输入，要求模型预测序列中的下一个词来实现。 5. ChatGPT使用了570GB规模的语料库，来源涵盖维基百科、书籍、网页快照、新闻和文章、在线论坛和社交媒体对话数据等，以保证其知识丰富程度和语言学习的全面性. 6. AIGC是多模态大模型的原理，能够处理和生成多模态的内容，成为推荐系统创造更多个性化的内容。 7. 多模态大模型相比大语言模型更复杂，需要解决数据表示与嵌入、模态对齐和多任务学习等问题。 8. ChatGPT已经更新成了多模态GPT4模型，具备了对多模态内容的理解和生成能力。