爆火的ChatGPT到底能做什么?5分钟带你进入AI的大门

最近一个月,不管是各大新闻网站,还是朋友圈,ChatGPT都被刷爆了,火爆程度空前,有人焦虑,担心AI被淘汰,有人兴奋,认为这是历史性机会。
那么到底ChatGTP到底是什么,可能还有很多人不是很明白。

前言

接下来我就用通俗易懂的方式给大家讲讲ChatGPT,算是入门知识。如果你已经非常了解了,那么请绕道,如果你是小白,那么本篇内容将是你快速入门ChatGPT的最佳资料!

一、ChatGPT简介

1、什么是ChatGPT

ChatGPT 是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型,一种基于GPT模型的聊天机器人,他可以进行自然语言的对话,自动生成文本,由美国知名人工智能研究机构OpenAI开发。

ChatGPT 的全称是Chat Generative Pre-trained Transformer,直译就是:聊天生成式预训练转换器。

这个名字虽然有点复杂,但它主要包含了以下几个关键信息:

  • Chat(对话):表示它具备与人类进行对话聊天的能力。

  • Generative(生成式):意味着它能自动生成符合上下文的回应和文本。

  • Pre-trained(预训练):表明在与用户进行实际对话之前,它已经在大量文本数据上进行了学习和训练。

  • Transformer:这是一种先进的神经网络架构,为ChatGPT提供了强大的语言理解和生成能力。

所以,ChatGPT全称可以理解为“对话型生成式预训练Transformer”,使用预训练的GPT模型进行对话生成,可以根据用户的输入生成相应的回答。

ChatGPT 广泛应用于各个场景,例如智能客服、聊天应用,虚拟人物、在线教育等。它可以用于自动回复、问题解答、对话生成等任务,为人机交互提供更加自然和便捷的体验。

简单来说,ChatGPT是一个“非常聪明”的文本聊天机器人。

2、特点

ChatGPT作为一个先进的人工智能语言模型,具有很多显著的特点

  • 强大的语言理解能力
    ChatGPT能够理解各种复杂的语言结构和语境,从而准确地把握用户的问题和需求。

  • 丰富的知识储备
    经过大量文本数据的学习和训练,ChatGPT掌握了广泛的知识和信息,包括科学、技术、历史、文化等领域。

  • 高质量的文本生成
    作为一个生成式模型,ChatGPT可以生成连贯、准确、有趣的回应和文本,满足用户的各种需求。

  • 灵活的对话能力
    ChatGPT可以与用户进行多轮的自然对话,适应各种场景和话题,提供有用的建议和解答。

  • 多样化的应用场景
    ChatGPT可应用于问答系统、写作辅助、自动摘要、文本编辑、翻译等多个领域,具有广泛的实用价值。

  • 持续优化和更新
    OpenAI团队不断地优化和更新ChatGPT,使其在性能、安全性和可用性等方面不断提升,更好地为用户服务。

需要注意的是,尽管ChatGPT具有上述诸多优点,但它仍然可能出现理解错误、提供不准确或过时信息等问题。用户在使用过程中需保持谨慎,并在关键场景中进一步核实信息。

3、工作原理

因为这篇文章针对的是非技术人员用户,这里用大白话的方式介绍下ChatGPT 的工作原理:

ChatGPT 就像一个超级强大的“聊天机器人”,它能理解你说的话,并给出相关的回答。它的大脑是由一种名为“GPT”的人工智能技术构建的。GPT 是一种自然语言处理(NLP)技术,专门用于理解和生成人类语言。

为了让 ChatGPT 变得这么聪明,我们先把大量的文本资料(比如书籍、文章、网页等)喂给它,让它学习人类是如何表达思想和沟通的。在这个过程中,它会学到各种词汇、语法、知识和一些逻辑推理能力。这个过程就像让一个人读很多书,慢慢积累知识和经验。

当你和 ChatGPT 聊天时,它会把你输入的文字当作线索,然后从它学过的那些资料里找到相关的信息,生成一个合适的回答。在这个过程中,它会考虑词汇、语法、上下文关系等因素,确保生成的回答符合人类的表达习惯。

总的来说,ChatGPT 的工作原理就是基于之前训练的大量文本资料进行学习,理解你的问题,并从中找到相关信息,生成一个合适的回答。 但是,需要注意的是,由于它的知识是基于过去的文本资料,所以它可能不了解最新的信息或者对某些问题的回答不够准确。

4、ChatGPT类似的AI问答机器人有哪些

除了ChatGPT,全球多家科技巨头也都纷纷加入AI赛道,希望在浪潮中分一杯羹,不被时代所淘汰。那么我们问问ChatGPT,看看各公司都拿出了什么样的产品吧。

目前中国走在最前面的是百度,在2023年3月刚刚推出文心一言,,其功能与ChatGPT类似。另外阿里和美团也加入了AI赛道。

5、ChatGTP能够做什么?

ChatGPT是一个强大的自然语言处理模型,能够在许多领域提供帮助。以下是一些常见的领域和用途

回答一般性问题:提供关于科学、历史、地理、数学等领域的知识。
编写和编辑文本:帮助撰写文章、信件、博客等。
语言翻译:翻译不同语言之间的文本。
编程帮助:提供编程语言和概念的基本解释,解决简单的编程问题。
创意写作:提供创意故事、角色和场景的想法。
生活建议:提供有关健康、健身、职业等方面的一般建议。

然而,有些领域不适合向ChatGPT寻求帮助,包括:
法律和医学建议:ChatGPT不是律师或医生,不能提供专业法律或医学建议。在这些领域,寻求专业人士的帮助是更好的选择。个人隐私和敏感信息:避免与ChatGPT分享您的个人信息,例如身份证号、银行账户等。
实时数据和信息:ChatGPT的知识截止于2021年9月,无法提供截止日期之后的实时数据或事件信息。
定制化和个性化建议:ChatGPT可能无法充分理解您的个人背景和需求,因此在某些情况下,它提供的建议可能不够准确或适用。

总之,ChatGPT可以在许多领域提供帮助,但对于涉及专业知识、个人隐私、实时信息或高度个性化需求的问题,请谨慎对待。

从现实应用角度来看,ChatGPT的表现十分亮眼。它对我们能有多大作用,完全取决于我们的想象力。

  • 在谷歌的一次模拟面试中,ChatGPT成功通过了年薪18万美元的工程师招聘考核

  • 有人靠ChatGPT零基础做出了3D射击游戏

  • 北密歇根大学教授发现班上最好的论文出自ChatGPT之手

这种例子不胜枚举,ChatGPT必将会取代很多传统行业的工作模式,特别是咨询,客服,基础内容创作者,初级编程等等,将受到直接等冲击。

有人表示担忧,会被AI淘汰了,其实AI只是工具,不会淘汰人,被淘汰的是不会使用AI的人。

刘润说过:AI不会让你失业, 会使用AI的人, 才会让你失业。ChatGPT不会淘汰你, 能驾驭ChatGPT的人, 才会淘汰你。

二、GPT的历史与发展

上文提到GPT了,很多人还是不了解,再来介绍下GPT。

GPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI开发的一种自然语言处理(NLP)模型,基于Transformer架构。GPT模型的发展可以追溯到2018年,经历了多个版本的改进和扩展。

以下是GPT各个版本的发布时间、参数数量和主要特点:

GPT-1
时间:2018年6月发布
参数数量:1.17亿
特点:GPT-1是第一个GPT版本,采用了基于Transformer的自回归语言模型架构,通过无监督预训练有监督微调的方法,在多种自然语言处理任务上取得了优异表现。

GPT-2
时间:2019年2月发布
参数数量:15亿
特点:GPT-2相较于GPT-1的参数数量有很大提升,模型的生成能力也得到显著增强。GPT-2能生成高质量的文章和故事,但其强大的生成能力也引发了道德和安全问题。因此,OpenAI在发布GPT-2时采取了分阶段策略。

GPT-3
时间:2020年5月发布
参数数量:1750亿
特点:参数数量是GPT-2的100多倍,其性能在许多任务上接近人类水平。GPT-3在自然语言理解、生成、摘要等任务上表现出色。然而,由于模型规模庞大,训练和推理成本较高。为让更多人使用GPT-3,OpenAI推出了基于云服务的OpenAI API。

2022年,openAI 再GPT-3的基础上,使用更大的数据集和更复杂的模型训练的大规模语言模型GPT-3.5。

而在GPT-3.5的基础上,训练的针对对话的语言模型就是ChatGPT了,它于2022年11月30日被发布,2个月后月活跃用户数破1亿,成为史上用户数增长最快的消费者应用。

GPT-4
时间:2023年3月14日
参数数量:1.6万亿
特点:GPT-4的参数数量是GPT-3的16倍,GPT-4的回答准确性不仅大幅提高,还具备更高水平的识图能力,且能够生成歌词、创意文本,实现风格变化。此外,GPT-4的文字输入限制也提升至2.5万字,且对于英语以外的语种支持有更多优化。

有一个震惊的传闻是:GPT-4 通过了图灵测试

GPT-4通过图灵测试意味着它在自然语言处理任务上的表现达到了一个非常高的水平,使得人类难以区分其生成的文本是否由人类撰写。这证明了GPT-4在理解和生成自然语言方面的能力已经接近或达到了人类水平。

这意味着它在很多领域,如自动问答、机器翻译、文章摘要、自然语言生成等,都具备了非常高的应用潜力。同时,这也表明了GPT-4能够提高自然语言处理的效率和质量,为自然语言处理领域的未来发展带来了更多的可能性。

同时也能对图片进行理解,不聊不允许的内容和敏感内容。

让我们看看,当前ChatGPT-4有哪些引人注目的表现

GPT-4局限性

GPT-4 是基于2021年9月之前的数据进行训练的,所以GPT-4对于2021年9月之后发生的事件仍然缺乏有效理解,也不会从其经验中进行学习,容易对2021年9月之后发生的事一本正经的胡说八道,不过随着模型本身也会在迭代与优化,GPT-4会显著减少胡说八道。


最后:

在肉眼可见的未来,会用AI的人和不会用AI的人在工作效率上会有非常大的差距,希望你尽快有意识地让自己熟悉和AI的沟通方式,不要被会使用AI的人淘汰。

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