今天繼續(xù)教大家如何用chatGPT整活兒，提升我們的學(xué)習(xí)能力，讓它成為我們強(qiáng)大的學(xué)習(xí)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(gè)行業(yè)？

首先在向chatGPT發(fā)問(wèn)之前，我們必須先建立自己的基礎(chǔ)認(rèn)知，而不是直接去把問(wèn)題拋給GPT。

記住，有效利用工具的前提，是不被工具所利用。

那么，關(guān)于快速了解行業(yè)的方法，有哪些基礎(chǔ)的方法論呢？

對(duì)于行業(yè)研究這個(gè)知識(shí)領(lǐng)域，知名咨詢公司的方法論值得我們學(xué)習(xí)與借鑒。咨詢公司經(jīng)常需要接觸新的行業(yè)，但是他們總能很快的了解到一個(gè)領(lǐng)域的核心問(wèn)題，并找到這個(gè)領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題。

馮唐作為麥肯錫前合伙人，講了快速掌握一個(gè)行業(yè)的基本方法，一共有三個(gè)看似簡(jiǎn)單卻妙用無(wú)窮的步驟：

第1步是掌握這個(gè)行業(yè)100個(gè)左右的關(guān)鍵詞。

第2步是找三五個(gè)專家聊天聊，問(wèn)各種問(wèn)題。

第3步是找三五本專業(yè)的書(shū)籍，非常仔細(xì)的看。

這三個(gè)方法雖然經(jīng)典，但是還是停留在道的層面。如果我們真的想要去實(shí)際了解一個(gè)行業(yè)，還要從器的角度去進(jìn)一步思考。

而能夠讓我們了解一個(gè)行業(yè)的基本思路，是建立一個(gè)關(guān)于行業(yè)認(rèn)知的知識(shí)體系。而任何一個(gè)知識(shí)體系，都要以建立關(guān)聯(lián)整合作為基礎(chǔ)。

所以現(xiàn)在，我們以建立知識(shí)體系和建立連接兩大原則，以及麥肯錫的三步行業(yè)研究方法作為基礎(chǔ)理論，利用chatGPT作為工具，去快速了解一個(gè)行業(yè)。

但是在此之前，我還是好奇chatGPT會(huì)如何看待這個(gè)問(wèn)題，也需要對(duì)我們的基礎(chǔ)方法論做一個(gè)驗(yàn)證。所以，我向chatGPT問(wèn)了下面這個(gè)問(wèn)題：

Q1:利用ChatGPT作為工具，去快速了解一個(gè)行業(yè)的最好方法是什么？

針對(duì)該行業(yè)，整理出一系列關(guān)鍵詞和問(wèn)題，這些關(guān)鍵詞和問(wèn)題應(yīng)該覆蓋行業(yè)的不同方面，例如市場(chǎng)規(guī)模、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、技術(shù)趨勢(shì)等。

在ChatGPT的輸入框中輸入這些關(guān)鍵詞和問(wèn)題，讓ChatGPT為您提供相關(guān)信息。

ChatGPT將通過(guò)自己的語(yǔ)言模型和搜索技術(shù)，提供有關(guān)該行業(yè)的各種信息，如最新的行業(yè)趨勢(shì)、關(guān)鍵參與者、市場(chǎng)份額等等。

將ChatGPT提供的信息組織起來(lái)，根據(jù)重要性和相關(guān)性進(jìn)行分類和分析。這將幫助您深入了解該行業(yè)的各個(gè)方面，找到該行業(yè)的主要挑戰(zhàn)和機(jī)會(huì)。

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(xù)進(jìn)行搜索，閱讀相關(guān)的報(bào)道、文章和研究報(bào)告。

總之，利用ChatGPT快速了解一個(gè)行業(yè)，最關(guān)鍵的是要有一個(gè)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(duì)這個(gè)問(wèn)題跟我的看法是一致的，所以萬(wàn)事俱備，開(kāi)始搞起來(lái)。我們以AI大模型行業(yè)作為示例，去討論這個(gè)話題。

Q2:請(qǐng)為 AI 大模型行業(yè)，梳理 50 個(gè)關(guān)鍵詞，以幫助我了解這個(gè)行業(yè)。

以下是 AI 大模型行業(yè)的50個(gè)關(guān)鍵詞，可以幫助您了解該行業(yè)的各個(gè)方面：

人工智能（Artificial Intelligence，AI）

大模型（Large Model）

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）

自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）

計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer Vision）

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，GAN）

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）

模型優(yōu)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(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-Supervised Learning）

半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-Supervised Learning）

弱監(jiān)督學(xué)習(xí)（Weakly Supervised Learning）

零樣本學(xué)習(xí)（Zero-Shot Learning）

遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）

神經(jīng)架構(gòu)搜索（Neural Architecture Search，NAS）

模型自動(dòng)化（Model Automation）

模型解釋（Model Interpretation）

模型部署（Model Deployment）

云端AI（Cloud AI）

分布式訓(xùn)練（Distributed Training）

端到端（End-to-End）

語(yǔ)音識(shí)別（Speech Recognition）

語(yǔ)音合成（Speech Synthesis）

人臉識(shí)別（Face Recognition）

視頻分析（Video Analysis）

聊天機(jī)器人（Chatbot）

推薦系統(tǒng)（Recommendation System）

....（數(shù)量太多了先隱去，后面表格會(huì)展示）

看到上面的關(guān)鍵詞后你會(huì)發(fā)現(xiàn)，雖然提供了很多的關(guān)鍵詞（經(jīng)過(guò)驗(yàn)證50個(gè)關(guān)鍵詞依然可以獲得有效信息，不需要100個(gè)關(guān)鍵詞），但是羅列在一起并沒(méi)有什么邏輯，我們需要建立關(guān)聯(lián)。

Q3:請(qǐng)按照一定的分類邏輯將這些關(guān)鍵詞進(jìn)行分類，以表格的方式輸出，方便我了解這個(gè)行業(yè)。

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(yè)的不同方面和應(yīng)用領(lǐng)域。

需要注意的是，這些分類并不是絕對(duì)的，某些關(guān)鍵詞可能會(huì)同時(shí)屬于多個(gè)分類。（很嚴(yán)謹(jǐn)）

現(xiàn)在，關(guān)鍵詞之前開(kāi)始變得有聯(lián)系和邏輯關(guān)系了，但是那些關(guān)鍵詞有更高的優(yōu)先級(jí)，他們之前的從屬關(guān)系如何界定，還需要進(jìn)一步挖掘。

Q4:出于學(xué)習(xí)一個(gè)行業(yè)的目的，將這些關(guān)鍵詞梳理出二級(jí)分類，按照優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序，表格可以輸出為四列：

（數(shù)量太多，表格內(nèi)容僅做節(jié)選）

現(xiàn)在對(duì)于關(guān)鍵詞的信息挖掘已經(jīng)基本完善了，關(guān)鍵詞與關(guān)鍵詞之間已經(jīng)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(chǎn)業(yè)鏈上下游聯(lián)系的角度去進(jìn)一步完善我們的行業(yè)認(rèn)知。

Q5:請(qǐng)以表格的方式為我梳理，AI大模型行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈上下游構(gòu)成及組織關(guān)系。

Q6:以ASCII圖的方式，為我繪制AI大模型行業(yè)的主要發(fā)展階段：

AI大模型行業(yè)的發(fā)展可以大致分為以下幾個(gè)階段：

研究階段（2010年前）：在這個(gè)階段，研究人員主要是為了深入理解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的知識(shí)，大量的研究成果為后續(xù)應(yīng)用奠了基礎(chǔ)。

應(yīng)用落地階段（2010-2017年）：在這個(gè)階段，大量的應(yīng)用地并且呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。從搜索、推薦算法，到語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理，在智慧醫(yī)療、智慧城市、金融、電商等各個(gè)領(lǐng)域都有不同程度的應(yīng)用。

大模型發(fā)展階段（2018年至今）：這個(gè)階段出現(xiàn)了 Transformer 模型，BERT模型、GPT模型等預(yù)訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)了大幅度提升模型的效果。

這個(gè)階段，大模型憑借著自身的性能優(yōu)勢(shì)，以及各種新的技術(shù)手段，在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域取得了顯著的應(yīng)用成果，其中自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)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(yè)研究分析內(nèi)容，為我們提供一些投資建議。

Q7:我目前有 20 萬(wàn)的啟動(dòng)資金，你任何如何基于上面的表格，對(duì)我的資金進(jìn)行投資建議，提供投資的細(xì)分市場(chǎng)即可。

基于上面的表格，您可以考慮將資金投資于以下幾個(gè)細(xì)分市場(chǎng)：

圖像處理：這是一個(gè)優(yōu)先級(jí)較高的細(xì)分市場(chǎng)，涉及到的應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，包括醫(yī)療影像分析、安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等。您可以考慮投資于提供圖像處理技術(shù)的初創(chuàng)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(shù)據(jù)和專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

自動(dòng)駕駛技術(shù)：這是一個(gè)具有前景的細(xì)分市場(chǎng)，尤其是在未來(lái)的幾年中，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的成熟，市場(chǎng)規(guī)模將不斷擴(kuò)大。您可以投資于自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，如 Cruise、Aurora 等，或者投資于傳統(tǒng)汽車制造商，如特斯拉、福特等。

推薦算法：這是一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的細(xì)分市場(chǎng)，尤其是在電商、媒體、社交等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。您可以考慮投資于推薦算法技術(shù)領(lǐng)域的初創(chuàng)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(gè)具有前景的細(xì)分市場(chǎng)，尤其是在城市化進(jìn)程不斷加速的情況下，市場(chǎng)規(guī)模將不斷擴(kuò)大。您可以投資于智慧城市管理領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，如華夏幸福、融創(chuàng)中國(guó)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(qǐng)注意，這些投資建議僅供參考，您應(yīng)該根據(jù)自己的投資風(fēng)格、風(fēng)險(xiǎn)承受能力等因素，仔細(xì)考慮并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以做出明智的投資決策。

最后，我們?cè)傧騝hatGPT請(qǐng)教基本關(guān)于AI大模型行業(yè)學(xué)習(xí)的幾本經(jīng)典書(shū)籍，驗(yàn)證我們最開(kāi)始提到的麥肯錫行業(yè)研究三步法。

請(qǐng)注意，為了避免AI眩暈時(shí)刻，請(qǐng)一定要強(qiáng)調(diào)引用真實(shí)數(shù)據(jù)。

Q8:出于學(xué)習(xí)的目的，請(qǐng)基于上面的表格，請(qǐng)為我針對(duì)不同的分類推薦一本書(shū)，請(qǐng)注意引用真實(shí)數(shù)據(jù)。

以下是我為您推薦的書(shū)籍：

自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域：《自然語(yǔ)言處理綜論》（Speech and Language Processing），這本書(shū)由 Richard Sproat, Daniel Jurafsky 和 James H. Martin 三位作者共同編寫(xiě)，介紹了自然語(yǔ)言處理的基本概念和技術(shù)。該書(shū)的第3版已于2021年出版，包含了最新的研究成果和應(yīng)用案例。

人工智能算法領(lǐng)域：《機(jī)器學(xué)習(xí)》（Machine Learning），這本書(shū)由 Tom M. Mitchell 編寫(xiě)，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和算法。該書(shū)已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域：《計(jì)算機(jī)視覺(jué)：算法與應(yīng)用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），這本書(shū)由 Richard Szeliski 編寫(xiě)，介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本原理和技術(shù)。該書(shū)已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，包含了大量的實(shí)驗(yàn)案例和代碼示例。

數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域：《數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)》（Data Mining: Concepts and Techniques），這本書(shū)由 Jiawei Han, Micheline Kamber 和 Jian Pei 三位作者共同編寫(xiě)，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和技術(shù)。該書(shū)已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的經(jīng)典教材，包含了大量的數(shù)據(jù)挖掘算法和應(yīng)用案例。

以上書(shū)籍均為經(jīng)典教材，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用，推薦閱讀。

到這里，利用chatGPT作為工具去了解一個(gè)行業(yè)的方法就介紹完了。

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