AI爱好者
Google Trends 是一个由谷歌（Google）提供的在线服务，用于显示各种搜索查询在特定时间段和地区内的流行度。它不仅可以展示单个搜索词或短语的趋势，还可以比较多个词汇或短语的相对流行度。数据可以按不同的时间范围（如过去一小时、24小时、7天、一年等）以及不同地理位置进行筛选。
就跟百度搜索指数一样，哪个词汇背搜索的多了，就可以反映出在某段时间内的受关注度。
那么我们就可以利用搜索指数来观察和总结AI技术的最新趋势。
首先我们先把近三个月来的AI指数拿出来。
可以看到是一个很典型的时间序列，很有规律。
如果把时间拉长到一年，可以看到在2022年的12月份之前AI的搜索稳定在20左右，然后到了 12月，搜索量开始增多。
接着一直升高，直到5月份左右达到最高100，然后开始回落，开始稳定在50-75之间。
那么我们可以假设2022年的12月左右和2023年的4月左右在AI届有了比较重大的消息或者事件发生。
那我们先来想想去年的12月份有什么事情发生？
没错，就是ChatGPT的发布。
2022年的11月30号发布了ChatGPT，短暂的发酵后，差不多一周后达到了搜索的高峰期。
然后在2023年的3月23日，OpenAI发布了ChatGPT的Plugins。
它这个玩法也是在当时引起了巨大的轰动。
那么我们来检查下我们的推测对不对。
从这两幅图来看
在绿色框中这一段时间，AI很平稳，ChatGPT还没有出现。
在ChatGPT出现之后，红色和蓝色基本上呈现着非常相似的变化。
把过年的数据拿出来做一个相关性correlation分析的话，可以看到他们的相关系数很高。
其实从肉眼上也能看得出来。
AI和ChatGPT在过去一年变化是非常趋同的。
短的时间尺度，比如一个月，也是非常一致的。
我们可以说ChatGPT就代表了过去一年的AI最新趋势。
而ChatGPT背后的LLM技术就是AI的最热方向。
其他的方向比如扩散模型Diffusion也有不错的发展，具体可看：目前有哪些比较成功的人工智能应用？
所以说，如果想通过ChatGPT来学习人工智能或者任意的学科的话。它比多数书籍更强大，像个知无不言的老师，它可以放大你的能力，比如说你不擅长代码，那么它可以帮助你实现你的想法，无论什么语言它都可以做的非常棒。
第一个就是通用型大模型，以ChatGPT，Claude和文心一言，通义千问等为代表，特点就是什么内容都懂一些，可以理解为上知天文下知地理，天上地下无所不知，因为他们的特点就是大规模的利用网络上的资料进行学习和消化，虽然各种胡乱回答的现象依然存在，但不可否认这些问题都是可以在未来一步步的解决并优化的。
第二个就是垂直型大模型，可以理解为为醉心于某个特定领域的大模型，如果把大模型比做一个接受了全科教育的学生的话，那么垂直大模型就是「教育/医疗/金融等」某个专业的研究生或者说是博士生。
从上面这个图也可以看到，现在拥有大模型且有能力做大模型的公司或者机构，数量还是非常有限的。
而现状是通用型大模型大多数只能存在于规模比较大的公司，因为它需要的很多的钱，以及不需要靠它挣钱的决心，所以目前来看大模型大概率只能是一个只进不出的买卖。
比如OpenAI，最强的ChatGPT，也基本上是赚的少花的多，现在每天要花70万美元在基本运营上，当然了，微软注资100亿美元，可以花很久。
你看其他的，百度的文心一言，阿里云的通义千问等，都是国内的科技巨头在做，并且很明显的，他们有自己的核心赚钱业务。
做大模型他们有充足的资金以及充足的技术，比如都有的AI技术储备和以及人才储备，足够的资金储备，这样才能够在短时间在跟上前沿。
而垂直型模型就比较的经济友好型了。相对于通用型大模型，它就胜在「垂直」。
因为对于垂直型模型的使用者，他们在使用前的需求就很明确，找医疗大模型就是问医疗相关问题，找教育大模型就是问怎么做题。
这样即使垂直型大模型在编程方面完全不懂，也丝毫不影响它在垂直领域的成功。
但垂直模型的智能水平其实非常取决于通用型大模型，因为垂直型大模型的弟子还得是通用型大模型，因为就像醉心于某个研究领域的博士生，他在读博前也肯定得经历完整的小学初中高中大学研究生教育，只有循序渐进的接受教育才有可能从事更高深的研究。
而通用型大模型干的就是这个事。
我其实有点儿担心大模型到了最后其实只需要一个，因为现在的垂直型不过是通用型还不够强。
因为通用型大模型也是不管什么都学，垂直型学的垂直知识会多，但不会多多少。
而随着通用型的更新换代，通用型可能会主宰一切领域。
当然了，这一天估计还会很久，而这段空档期，垂直型当然会继续增强。
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