据@karpathy介绍，构建像ChatGPT这样的大语言模型（LLM）需经历数据收集、模型架构设计、大规模训练与部署等关键步骤（来源：@karpathy，X.com）。卡帕西强调，首先要用高质量海量文本进行预训练，并采用Transformer等主流架构，在强大GPU集群上进行分布式训练以获得最佳效果。实际应用中，通过针对特定领域数据进行微调，可显著提升在客服自动化、代码生成、内容创作等业务场景的表现。这一系统方法为企业开发专属AI模型、实现差异化竞争创造了巨大机遇（来源：@karpathy，2024）。

据@andrewmayne、@markchen90和@nickaturley在OpenAI播客第二集介绍，节目深入解析了ChatGPT开发流程，强调OpenAI如何通过迭代优化实现高效AI产品落地（来源：@andrewmayne推特，2024年6月）。节目还重点探讨了智能体编码和多模态助手的未来商业机会，指出企业可利用AI自主编写优化代码，以及整合文本、图像、音频等多模态能力，为下一代AI服务和企业应用带来重要趋势（来源：OpenAI播客第二集）。