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整体技术路线上，ai聊天在效果强大的GPT 3.5大规模语言模型(LLM，Large Language Model)基础上，引入“人工标注数据+强化学习”来不断训练语言模型，主要目的是让GPT模型学会理解人类的命令指令的含义。

简单来说，就是基于优秀的机器学习算法和强劲的算力，通过海量的数据训练，让AI学会“思考”。Open AI在2020年从微软取得GPT 3的独家授权后，一直在Azure AI超算基础设施(由V100GPU组成的高带宽集群)上训练该模型，主要使用的公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集。

另外，AI需要利用大量的标注语料进行训练和学习，标注数据的数量和质量对于模型的输出结果至关重要，数据标注/ AI训练数据因此也被视作增量需求。