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大家好，我是穆寧。 今天繼續教大家如何用chatGPT整活兒，提升我們的學習能力，讓它成為我們強大的學習工具。 今天分享的話題是，如何利用chatGPT作為工具，幫助我們快速了解一個行業？ 首先在向chatGPT發問之前，我們必須先建立自己的基礎認知，而不是直接去把問題拋給GPT。 記住，有效利用工具的前提，是不被工具所利用。不會獨立思考，ChatGPT-100也沒用 那么，關于快速了解行業的方法，有哪些基礎的方法論呢？ 對于行業研究這個知識領域，知名咨詢公司的方法論值得我們學習與借鑒。咨詢公司經常需要接觸新的行業，但是他們總能很快的了解到一個領域的核心問題，并找到這個領域的關鍵問題。 馮唐作為麥肯錫前合伙人，講了快速掌握一個行業的基本方法，一共有三個看似簡單卻妙用無窮的步驟： 第1步是掌握這個行業100個左右的關鍵詞。 第2步是找三五個專家聊天聊，問各種問題，。 第3步是找三五本專業的書籍，非常仔細的看。 這三個方法雖然經典，但是還是停留在“道”的層面。如果我們真的想要去實際了解一個行業，還要從“器”的角度去進一步思考。 而能夠讓我們了解一個行業的基本思路，是建立一個關于行業認知的知識體系。而任何一個知識體系，都要以建立關聯整合作為基礎。
所以現在，我們以“建立知識體系”和“建立連接”兩大原則，以及麥肯錫的“三步行業研究方法”作為基礎理論，利用chatGPT作為工具，去快速了解一個行業。 但是在此之前，我還是好奇chatGPT會如何看待這個問題，也需要對我們的基礎方法論做一個驗證。所以，我向chatGPT問了這個問題 Q1:利用ChatGPT作為工具，去快速了解一個行業的最好方法是什么？ 在ChatGPT的輸入框中輸入這些關鍵詞和問題，讓ChatGPT為您提供相關信息。 ChatGPT將通過自己的語言模型和搜索技術，提供有關該行業的各種信息，如最新的行業趨勢、關鍵參與者、市場份額等等。 將ChatGPT提供的信息組織起來，根據重要性和相關性進行分類和分析。這將幫助您深入了解該行業的各個方面，找到該行業的主要挑戰和機會。 如果需要更深入的了解，您可以使用ChatGPT提供的建議和指引，繼續進行搜索，閱讀相關的報道、文章和研究報告。 總之，利用ChatGPT快速了解一個行業，最關鍵的是要有一個良好的搜索策略和組織能力，以便更有效地處理和分析ChatGPT提供的信息。 可以看出，chatGPT面對這個問題跟我的看法是一致的，所以萬事俱備，開始搞起來。我們以AI大模型行業作為示例，去討論這個話題。 Q2:請為 AI 大模型行業，梳理 50 個關鍵詞，以幫助我了解這個行業。 以下是 AI 大模型行業的50個關鍵詞，可以幫助您了解該行業的各個方面： 人工智能（Artificial Intelligence，AI） 大模型（Large Model） 深度學習（Deep Learning） 自然語言處理（Natural Language Processing，NLP） 計算機視覺（Computer Vision） 機器學習（Machine Learning） 神經網絡（Neural Network） 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN） 循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN） 生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN） 強化學習（Reinforcement Learning） 模型優化（Model Optimization） 模型壓縮（Model Compression） 模型加速（Model Acceleration） 模型剪枝（Model Pruning） 模型量化（Model Quantization） 自監督學習（Self-Supervised Learning） 半監督學習（Semi-Supervised Learning） 弱監督學習（Weakly Supervised Learning） 零樣本學習（Zero-Shot Learning） 遷移學習（Transfer Learning） 神經架構搜索（Neural Architecture Search，NAS） 模型自動化（Model Automation） 模型解釋（Model Interpretation） 模型部署（Model Deployment） 云端AI（Cloud AI） 分布式訓練（Distributed Training） 端到端（End-to-End） 語音識別（Speech Recognition） 語音合成（Speech Synthesis） 人臉識別（Face Recognition） 視頻分析（Video Analysis） 聊天機器人（Chatbot） 推薦系統（Recommendation System） ....（數量太多了先隱去，后面表格會展示） 看到上面的關鍵詞后你會發現，雖然提供了很多的關鍵詞（經過驗證50個關鍵詞依然可以獲得有效信息，不需要100個關鍵詞），但是羅列在一起并沒有什么邏輯，我們需要“建立關聯”。 Q3:請按照一定的分類邏輯將這些關鍵詞進行分類，以表格的方式輸出，方便我了解這個行業。 好的，以下是按照邏輯分類后的表格，供您參考：這些分類可以幫助您更好地理解 AI 大模型行業的不同方面和應用領域。 需要注意的是，這些分類并不是絕對的，某些關鍵詞可能會同時屬于多個分類。（很嚴謹）   現在，關鍵詞之前開始變得有聯系和邏輯關系了，但是那些關鍵詞有更高的優先級，他們之前的從屬關系如何界定，還需要進一步挖掘。 Q4:出于學習一個行業的目的，將這些關鍵詞梳理出二級分類，按照優先級進行排序，表格可以輸出為四列：    （數量太多，表格內容僅做節選） 現在對于關鍵詞的信息挖掘已經基本完善了，關鍵詞與關鍵詞之間已經建立了橫向的概念連接。 下面，我們從縱向連接的思路，去按照產業鏈上下游聯系的角度去進一步完善我們的行業認知。 Q5:請以表格的方式為我梳理，AI大模型行業的產業鏈上下游構成及組織關系   Q6:以ASCII圖的方式（寫好ChatGPT提示詞的10個技巧），為我繪制AI大模型行業的主要發展階段： AI大模型行業的發展可以大致分為以下幾個階段： 研究階段（2010年前）：在這個階段，研究人員主要是為了深入理解人工智能和機器學習領域的知識，大量的研究成果為后續應用奠了基礎。 應用落地階段（2010-2017年）：在這個階段，大量的應用地并且呈現出爆發式增長。從搜索、推薦算法，到語音識別、自然語言處理，在智慧醫療、智慧城市、金融、電商等各個領域都有不同程度的應用。 大模型發展階段（2018年至今）：這個階段出現了 Transformer 模型，BERT模型、GPT模型等預訓練模型，實現了大幅度提升模型的效果。 這個階段，大模型憑借著自身的性能優勢，以及各種新的技術手段，在自然語言處理、計算機視覺、語音處理等領域取得了顯著的應用成果，其中自然語言處理和計算機視覺領域的發展尤為突出。 到這里，我們放松一下，看看chatGPT能不能基于上面所有的行業研究分析內容，為我們提供一些投資建議。 Q7:我目前有 20 萬的啟動資金，你任何如何基于上面的表格，對我的資金進行投資建議，提供投資的細分市場即可 基于上面的表格，您可以考慮將資金投資于以下幾個細分市場： 圖像處理：這是一個優先級較高的細分市場，涉及到的應用場景廣泛，包括醫療影像分析、安防監控、自動駕駛等。您可以考慮投資于提供圖像處理技術的初創公司，或者投資于大型科技公司，如谷歌、亞馬遜等，這些公司擁有大量的圖像數據和專業的技術團隊。 自動駕駛技術：這是一個具有前景的細分市場，尤其是在未來的幾年中，隨著自動駕駛技術的成熟，市場規模將不斷擴大。您可以投資于自動駕駛技術領域的初創公司，如 Cruise、Aurora 等，或者投資于傳統汽車制造商，如特斯拉、福特等。 推薦算法：這是一個相對穩定的細分市場，尤其是在電商、媒體、社交等領域應用廣泛。您可以考慮投資于推薦算法技術領域的初創公司，如 Pinterest、TikTok 等，或者投資于大型科技公司，如騰訊、阿里巴巴等。 智慧城市管理：這是一個具有前景的細分市場，尤其是在城市化進程不斷加速的情況下，市場規模將不斷擴大。您可以投資于智慧城市管理領域的初創公司，如華夏幸福、融創中國等，或者投資于提供智慧城市解決方案的大型科技公司，如華為、中興等。 請注意，這些投資建議僅供參考，您應該根據自己的投資風格、風險承受能力等因素，仔細考慮并進行風險評估，以做出明智的投資決策。 最后，我們再向chatGPT請教基本關于AI大模型行業學習的幾本經典書籍，驗證我們最開始提到的麥肯錫行業研究三步法。 請注意，為了避免AI眩暈時刻，請一定要強調引用真實數據。 Q8:出于學習的目的，請基于上面的表格，請為我針對不同的分類推薦一本書，請注意引用真實數據 非常好的想法！以下是我為您推薦的書籍： 自然語言處理領域：《自然語言處理綜論》（Speech and Language Processing），這本書由 Richard Sproat, Daniel Jurafsky 和 James H. Martin 三位作者共同編寫，介紹了自然語言處理的基本概念和技術。該書的第3版已于2021年出版，包含了最新的研究成果和應用案例。 人工智能算法領域：《機器學習》（Machine Learning），這本書由 Tom M. Mitchell 編寫，介紹了機器學習的基本原理和算法。該書已成為機器學習領域的經典教材，被廣泛應用于學術研究和工業應用。 計算機視覺領域：《計算機視覺：算法與應用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），這本書由 Richard Szeliski 編寫，介紹了計算機視覺的基本原理和技術。該書已成為計算機視覺領域的經典教材，包含了大量的實驗案例和代碼示例。 數據挖掘領域：《數據挖掘：概念與技術》（Data Mining: Concepts and Techniques），這本書由 Jiawei Han, Micheline Kamber 和 Jian Pei 三位作者共同編寫，介紹了數據挖掘的基本概念和技術。該書已成為數據挖掘領域的經典教材，包含了大量的數據挖掘算法和應用案例。 |
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