如何用chatGPT快速了解一个行业？

 今天继续教大家如何用chatGPT整活儿，提升我们的学习能力，让它成为我们强   大的学习工具。

今天分享的话题是，如何利用chatGPT作为工具，帮助我们快速了解一个行业？

首先在向chatGPT发问之前，我们必须先建立自己的基础认知，而不是直接去把问题抛给GPT。

记住，有效利用工具的前提，是不被工具所利用。不会独立思考，ChatGPT-100也没用

那么，关于快速了解行业的方法，有哪些基础的方法论呢？

对于行业研究这个知识领域，知名咨询公司的方法论值得我们学习与借鉴。咨询公司经常需要接触新的行业，但是他们总能很快的了解到一个领域的核心问题，并找到这个领域的关键问题。

冯唐作为麦肯锡前合伙人，讲了快速掌握一个行业的基本方法，一共有三个看似简单却妙用无穷的步骤：

第1步是掌握这个行业100个左右的关键词。

第2步是找三五个专家聊天聊，问各种问题。

第3步是找三五本专业的书籍，非常仔细的看。

这三个方法虽然经典，但是还是停留在“道”的层面。如果我们真的想要去实际了解一个行业，还要从“器”的角度去进一步思考。

而能够让我们了解一个行业的基本思路，是建立一个关于行业认知的知识体系。而任何一个知识体系，都要以建立关联整合作为基础。

所以现在，我们以“建立知识体系”和“建立连接”两大原则，以及麦肯锡的“三步行业研究方法”作为基础理论，利用chatGPT作为工具，去快速了解一个行业。

但是在此之前，我还是好奇chatGPT会如何看待这个问题，也需要对我们的基础方法论做一个验证。所以，我向chatGPT问了下面这个问题：

Q1:利用ChatGPT作为工具，去快速了解一个行业的最好方法是什么？

针对该行业，整理出一系列关键词和问题，这些关键词和问题应该覆盖行业的不同方面，例如市场规模、竞争对手、技术趋势等。

在ChatGPT的输入框中输入这些关键词和问题，让ChatGPT为您提供相关信息。

ChatGPT将通过自己的语言模型和搜索技术，提供有关该行业的各种信息，如最新的行业趋势、关键参与者、市场份额等等。

将ChatGPT提供的信息组织起来，根据重要性和相关性进行分类和分析。这将帮助您深入了解该行业的各个方面，找到该行业的主要挑战和机会。

如果需要更深入的了解，您可以使用ChatGPT提供的建议和指引，继续进行搜索，阅读相关的报道、文章和研究报告。

总之，利用ChatGPT快速了解一个行业，最关键的是要有一个良好的搜索策略和组织能力，以便更有效地处理和分析ChatGPT提供的信息。

可以看出，chatGPT面对这个问题跟我的看法是一致的，所以万事俱备，开始搞起来。我们以AI大模型行业作为示例，去讨论这个话题。

Q2:请为 AI 大模型行业，梳理 50 个关键词，以帮助我了解这个行业。

以下是 AI 大模型行业的50个关键词，可以帮助您了解该行业的各个方面：

人工智能（Artificial Intelligence，AI）

大模型（Large Model）

深度学习（Deep Learning）

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）

计算机视觉（Computer Vision）

机器学习（Machine Learning）

神经网络（Neural Network）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）

强化学习（Reinforcement Learning）

模型优化（Model Optimization）

模型压缩（Model Compression）

模型加速（Model Acceleration）

模型剪枝（Model Pruning）

模型量化（Model Quantization）

自监督学习（Self-Supervised Learning）

半监督学习（Semi-Supervised Learning）

弱监督学习（Weakly Supervised Learning）

零样本学习（Zero-Shot Learning）

迁移学习（Transfer Learning）

神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）

模型自动化（Model Automation）

模型解释（Model Interpretation）

模型部署（Model Deployment）

云端AI（Cloud AI）

分布式训练（Distributed Training）

端到端（End-to-End）

语音识别（Speech Recognition）

语音合成（Speech Synthesis）

人脸识别（Face Recognition）

视频分析（Video Analysis）

聊天机器人（Chatbot）

推荐系统（Recommendation System）

....（数量太多了先隐去，后面表格会展示）

看到上面的关键词后你会发现，虽然提供了很多的关键词（经过验证50个关键词依然可以获得有效信息，不需要100个关键词），但是罗列在一起并没有什么逻辑，我们需要“建立关联”。

Q3:请按照一定的分类逻辑将这些关键词进行分类，以表格的方式输出，方便我了解这个行业。

好的，以下是按照逻辑分类后的表格，供您参考：这些分类可以帮助您更好地理解 AI 大模型行业的不同方面和应用领域。

需要注意的是，这些分类并不是绝对的，某些关键词可能会同时属于多个分类。（很严谨）

现在，关键词之前开始变得有联系和逻辑关系了，但是那些关键词有更高的优先级，他们之前的从属关系如何界定，还需要进一步挖掘。

Q4:出于学习一个行业的目的，将这些关键词梳理出二级分类，按照优先级进行排序，表格可以输出为四列：

（数量太多，表格内容仅做节选）

现在对于关键词的信息挖掘已经基本完善了，关键词与关键词之间已经建立了横向的概念连接。

下面，我们从纵向连接的思路，去按照产业链上下游联系的角度去进一步完善我们的行业认知。

Q5:请以表格的方式为我梳理，AI大模型行业的产业链上下游构成及组织关系

Q6:以ASCII图的方式（写好ChatGPT提示词的10个技巧），为我绘制AI大模型行业的主要发展阶段：

AI大模型行业的发展可以大致分为以下几个阶段：

研究阶段（2010年前）：在这个阶段，研究人员主要是为了深入理解人工智能和机器学习领域的知识，大量的研究成果为后续应用奠了基础。

应用落地阶段（2010-2017年）：在这个阶段，大量的应用地并且呈现出爆发式增长。从搜索、推荐算法，到语音识别、自然语言处理，在智慧医疗、智慧城市、金融、电商等各个领域都有不同程度的应用。

大模型发展阶段（2018年至今）：这个阶段出现了 Transformer 模型，BERT模型、GPT模型等预训练模型，实现了大幅度提升模型的效果。

这个阶段，大模型凭借着自身的性能优势，以及各种新的技术手段，在自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域取得了显著的应用成果，其中自然语言处理和计算机视觉领域的发展尤为突出。

到这里，我们放松一下，看看chatGPT能不能基于上面所有的行业研究分析内容，为我们提供一些投资建议。

Q7:我目前有 20 万的启动资金，你任何如何基于上面的表格，对我的资金进行投资建议，提供投资的细分市场即可

基于上面的表格，您可以考虑将资金投资于以下几个细分市场：

图像处理：这是一个优先级较高的细分市场，涉及到的应用场景广泛，包括医疗影像分析、安防监控、自动驾驶等。您可以考虑投资于提供图像处理技术的初创公司，或者投资于大型科技公司，如谷歌、亚马逊等，这些公司拥有大量的图像数据和专业的技术团队。

自动驾驶技术：这是一个具有前景的细分市场，尤其是在未来的几年中，随着自动驾驶技术的成熟，市场规模将不断扩大。您可以投资于自动驾驶技术领域的初创公司，如 Cruise、Aurora 等，或者投资于传统汽车制造商，如特斯拉、福特等。

推荐算法：这是一个相对稳定的细分市场，尤其是在电商、媒体、社交等领域应用广泛。您可以考虑投资于推荐算法技术领域的初创公司，如 Pinterest、TikTok 等，或者投资于大型科技公司，如腾讯、阿里巴巴等。

智慧城市管理：这是一个具有前景的细分市场，尤其是在城市化进程不断加速的情况下，市场规模将不断扩大。您可以投资于智慧城市管理领域的初创公司，如华夏幸福、融创中国等，或者投资于提供智慧城市解决方案的大型科技公司，如华为、中兴等。

请注意，这些投资建议仅供参考，您应该根据自己的投资风格、风险承受能力等因素，仔细考虑并进行风险评估，以做出明智的投资决策。

最后，我们再向chatGPT请教基本关于AI大模型行业学习的几本经典书籍，验证我们最开始提到的麦肯锡行业研究三步法。

请注意，为了避免AI眩晕时刻，请一定要强调引用真实数据。

Q8:出于学习的目的，请基于上面的表格，请为我针对不同的分类推荐一本书，请注意引用真实数据

以下是我为您推荐的书籍：

自然语言处理领域：《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing），这本书由 Richard Sproat, Daniel Jurafsky 和 James H. Martin 三位作者共同编写，介绍了自然语言处理的基本概念和技术。该书的第3版已于2021年出版，包含了最新的研究成果和应用案例。

人工智能算法领域：《机器学习》（Machine Learning），这本书由 Tom M. Mitchell 编写，介绍了机器学习的基本原理和算法。该书已成为机器学习领域的经典教材，被广泛应用于学术研究和工业应用。

计算机视觉领域：《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），这本书由 Richard Szeliski 编写，介绍了计算机视觉的基本原理和技术。该书已成为计算机视觉领域的经典教材，包含了大量的实验案例和代码示例。

数据挖掘领域：《数据挖掘：概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques），这本书由 Jiawei Han, Micheline Kamber 和 Jian Pei 三位作者共同编写，介绍了数据挖掘的基本概念和技术。该书已成为数据挖掘领域的经典教材，包含了大量的数据挖掘算法和应用案例。

以上书籍均为经典教材，被广泛应用于学术研究和工业应用，推荐阅读。

到这里，利用chatGPT作为工具去了解一个行业的方法就介绍完了。

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