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风暴平台报道：

   　ChatGPT的主结构是当前业界主流的Transformer模型，目前科大讯飞已经将Transformer深度神经网络算法应用于其语音识别、图文识别、机器翻译中，而这些也已经从其面向消费者和行业的具体方案中充分体现出来。

并且科大讯飞还开源了6大类、超40个通用领域的系列中文预训练语言模型，相关模型库月均调用量超1000万。

第二个优势在于数据积累，行业认知大模型想达到人类专家水平，就需要大量行业文本语料和用户反馈数据做支撑。不过还有一大难关是，数据既要涵盖多行业、多领域，还需技术加人工实现双重筛选，进一步提高其模型生成结果的可靠性、合理性和可控性。

刘聪透露，科大讯飞在多年积累和研发过程中，已经拥有超过50TB的行业语料和每天超过10亿人次用户交互的活跃应用。

有了软件支撑，硬件也是极为重要的物质基础。刘聪谈道，超大模型由于参数规模大、数据体量大，因此需要更大的算力支持，带来过高的训练成本。在推理阶段也如此，“以对话交互为例，目前单次交互成本大致是主流方法的1000倍左右”。

科大讯飞在总部合肥的数据中心，在工程技术方面能实现百亿参数大模型推理效率的近千倍加速。而这也是让其大模型能够真正落地，并实现规模化应用的基础。

因此，在这些深厚技术积累的助推下，科大讯飞才能够迅速抓住ChatGPT爆发的风口。刘聪认为：“ChatGPT的推出是深度学习提出后又一个里程碑式的技术革命，将为以自然语言处理为核心的认知智能技术发展提供新的‘历史机遇期’。