什么是ChatGPT
ChatGPT 是一种由OpenAI推出的专注于对话生成的人工智能语言模型,通过人类反馈的强化学习微调而来。其中 GPT 是 Generative Pre-trained Transformer(生成型预训练变换模型)的缩写。
ChatGPT 以对话方式进行交互,以更贴近人的对话方式与使用者互动,可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求,能舞文弄墨、吟诗作对、编写代码等等。它能够根据用户的文本输入,产生相应的智能回答,可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容。
总结,ChatGPT 具有以下特征:
- 可以主动承认自身错误。若用户指出其错误,模型会听取意见并优化答案。
- ChatGPT 可以质疑不正确的问题。例如被询问 “哥伦布 2015 年来到美国的情景” 的问题时,机器人会说明哥伦布不属于这一时代并调整输出结果。
- ChatGPT 可以承认自身的无知,承认对专业技术的不了解。
- 更好地理解用户的提问,提升模型和人类意图的一致性,同时具备连续多轮对话能力。
如何使用 ChatGPT
ChatGPT 的提问示例
可以提问各种稀奇古怪的问题:
- 什么是人工智能模型?
- 什么样的文章能火?
- 写一个获取网络笑话的java爬虫。
- 如何评价中国的影响力。
- 帮我写一个关于房地产商业企划的ppt。
ChatGPT 带来的影响
- 取代搜索引擎 当前的搜索引擎只能根据我们搜索的关键字,在搜索引擎的数据库中匹配索引对应的网页进行结果反馈,像百度这样的搜索引擎还动不动给你塞点广告。用户仍然需要在返回的信息中找到自己最想要的。但是 ChatGPT 则不同,所答就是所问,省去了用户大量自己过滤无效搜索结果的时间和精力。ChatGPT 能够非常准确的把握用户实际意图的理解,而传统的搜索引擎还是关键字匹配的搜索方式,实际上并不理解用户输入搜索语句的真实含义,但是 ChatGPT 做到可以理解用户输入的真实意图。另外他还会创造性地回答,帮助用户从繁杂的工作中解脱出来。
- 取代人工客服 现在所谓的智能客服不过是预设了一些常见的问题进行自动回答,远远称不上所谓的智能的程度,但是在一定程度上可以降低公司在客服人员方面的投入成本。但是如果有了 ChatGPT 之后,由于它可以理解用户的真实意图,而不是机械地回答预设问题,因此更能够帮助用户解决实际客服问题,最大程度将客服人工成本降到最低。
- 取代内容创作 ChatGPT 不仅可以回答问题,它还可以进行内容创作,比如写一首歌,作一首诗以及写一篇活动策划等等。所以很多关于文字内容创作的从业同学都感觉到了深深的危机,以前一直觉得机器人最先取代的应该是体力劳动工作者,但是谁能想到 ChatGPT 的出现直接把很多脑力工作者的工作干没了。
ChatGPT 局限性
目前ChatGPT也并非是完美的,该模型还有许多局限性:
- 训练数据偏差 ChatGPT 的训练数据是基于互联网世界海量文本数据的,如果这些文本数据本身不准确或者带有某种偏见,目前的 ChatGPT 是无法进行分辨的,ChatGPT 可能会提供不准确和不正确的信息,因此仔细检查它提供的信息是非常重要的。ChatGPT 总是从提供给它的文本数据中进行学习,这可能使它容易产生错误信息。
- 适用场景有限 目前 ChatGPT 主要可以处理自然语言方面的问答以及任务,在其他领域比如图像识别、语音识别等还不局必然相应的处理能力,但是相信在不远的将来可能会有 VoiceGPT、ViewGPT,大家拭目以待。
- 高昂训练成本 ChatGPT 属于 NPL 领域中的非常大的深度学习模型,其训练参数以及训练数据都非常巨大,因此如果想训练 ChatGPT 就需要使用大型数据中心以及云计算资源,以及大量的算力和存储空间来处理海量的训练数据,简单来说训练和使用 ChatGPT 的成本还是非常高的。
总结
ChatGPT 的发布是一个里程碑式的节点事件,对于普通人来说 AI 人工智能不再是遥不可及的技术名词,而是触手可及实实在在的智能应用工具,可以让普通人真切地感受到 AI 人工智能的价值。虽然目前它只是按照人类的指令去完成对应的任务,但是在未来随着人工智能自我学习的不断迭代,可能会有意识,可能会自主的去做事情。
也许不久之后,它们便可以将我们从耗时费力的「粗采型任务」中解放出来,帮我们完成简单又繁琐的数据收集和预处理工作,让我们有更多时间去梳理逻辑、构想创意、分析利弊,更高效地创造价值,实现价值。
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