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ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体,经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
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ChatGPT背后的算法基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用,因为它提供了有用的信息戚或或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文,都可以问,它不是Siri这种机器人,他是一种生产力的工具,要把它当作真实的人来悄饥对话,可以让它改进,支持上下文多轮对话,放心大胆的问,高运伍每次回答的字数有应该有限制,可以使用“继续问”等来追问,它会继续写。
AI届已经进入新的范式,学会提问题会越来越重要
ChatGPT有多火?2022年11月30日推出,到现在不过两个多月,用户量已经破亿,是史上最快破亿的互联网产品。
但是,由于不对中国用户开放,对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈,目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段:看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。
一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话,是个革命性的颠覆性的产品,甚至要让20多个工种失业;另一方面,圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答,难免会觉得,“就这玩意要颠覆我?我怎么不相信呢!”
其实,大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道,上一次说AI要让人类下岗还是2016年,阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石,并且随之而来的三年AI投资热门期,直到后来直播赛道崛起,AI之风才逐渐平静,没想到疫情刚刚过去,又一波AI热来袭。
这一波AI热潮在国内有着良好的土壤,《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热,让不少人热衷讨论未来科技;在国际上,去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大槐并派规模的裁员,裁员就是因为看衰未来,如今,微软投资的openAI开发的ChatGPT,在web3.0和铅贺元宇宙熄火之后,成了硅谷寒冬里的一把火,而且是仅剩的火苗。
国内跟风的百度,在推出类似ChatGPT的计划之后,股价一度暴涨17%,阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品,即将推出。
但是,ChatGPT到底能干什么?为什么大家对它的评价差异巨大?它真的会让很多人失业吗?
第一个,为什么ChatGPT的回答很扯淡?
跟很多人一样,当初我试用几次ChatGPT之后,觉得这回答的都是什么玩意?还有人说它会写诗,可是写出来的诗完全没有可读性。
但是,我们可能忽略了一个问题,ChatGPT不是一个成品,而是一个半成品,虽然它经过七八年时间,在3000亿单词的语料基础上,训练出了1700多亿个模型,但是,它仍然是一个半成品,一方面需要蔽笑openAI继续开发,另一方面,也需要使用者不断训练它,它就跟刚会走的小狗一样,要经过主人训练,才会更懂你。
ChatGPT作为一个聊天机器人,并不是一开始就很懂你,何况,大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人,而是经过了国内的中介,中介把你的问题给到国外的ChatGPT,得到回答之后再转给你,这中间最大的问题就是,ChatGPT对回答者并没有精准的区分,只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。
真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合,才能不断得到高端AI对你的服务升级,否则,永远尝不到AI的“甜”。
不过就算经常使用ChatGPT,也还是很难解决大家的实际问题,需要根据使用场景二次开发,微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing,这样一来,就比单独的搜索引擎更好用,能够得到更智能的答案,还能减少搜索引擎的广告问题(想想百度的广告,你就知道这个产品的好处了)。
第二个,ChatGPT不是什么吊炸天的技术。
在ChatGPT之前,对话机器人早就普遍存在,比如微软小冰,还有各种智能音箱,甚至大家网上购物找客服时,得到的第一个回答,一定是机器人,机器人无法回答,人工客服再介入。
ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型,也就是学习了互联网上的各种资料,建立各种模型,但是,以前的聊天机器人侧重于文字语音理解,然后通过设计无数的固定对话来响应,所以,以前的聊天机器人是解决固定的某些问题,比如退换货啊,促销政策,天气情况,操作指令等,不是开放性的自己组织语言。
ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人,这是很厉害的。
不过,ChatGPT并非独一份,国际上至少有近十个公司在做这种模型产品,国内互联网巨头要开发相应的产品,也已经有了基础。有媒体报道说,国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已,国内巨头们对AI的重视,从未放松过。
只不过,做大语言模型的训练,成本太高,训练一次需要上千万美元。关于训练模式,大家可以参考秦朔老师写的介绍:
ChatGPT是一个非常强大的语言模型,但它并不是万能的,在生成代码的场景下还卜基需要人工编程和检查,所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航,才能确保完成应用。说替代程序员的,着实是过度解读了。
ChatGPT的爆火,让我想起,同样会提高程序员开发效率的低代码平台,它的出现也同样被人类污名化,职业威胁程序员。
通过低代码平台,只需要通过拖拽的方式,或者是编辑几行基础代码,就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求,现在只要掌握一些基础的代码知识,甚至不需要任何基础,就可以进行应用系统的开发!作为国内主流的JNPF低代码平台服务商,JNPF低代码平台负责人认为:低代码的本质是解放开发者的双手,让他们从重复的代码工作中解放出来,低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色,而并非“替代者”。型悉谨因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题,需要程序员去解决,这是低代码不能替代的。
而且低代码并不意味着完全就抛弃代码,相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时,就需要代码的辅助,当然这个过程的代码量要可控,否则就违背了低代码开发的本质。
而像市场上一些无代码平台,确实做到了看不见任何代码,但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时,便会显得力不从心,JNPF保留了这种灵活的开发机制,当需要更深层次的处理业务逻辑时,如果平台开发不能完全匹配,就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。
而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围,这就需要专业的程序员基于平台去开发。
所以,与其无深究低代码是否会让程序员失业,不如去想如何通过低代码技术的加持,让程序员变得更有含金量,让低代码成为程序员工作的润滑剂。
最后,普通陆桥人如何不被OpenAI 取代。
在某些方面强于普通人的,特别是对于重复性智力劳动,如重复性写套话、写代码、画图,那么怎么不被取代?还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书,做更多有挑战的事情,在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力,并努力适应新的环境和挑战。