ChatGPT突然爆火刷屏 ChatGPT为什么突然爆火

ChatGPT为何如此之火?

ChatGPT如此之火有两个原因,一是操作简单,容易上手;二是能够应对日常对话。

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1、操作简单,容易上手

打开之后只需要在对话框里输入问题,就可以获得答案。

2、能够应对日常对话

根据官方介绍,ChatGPT以对话方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。

ChatGPT的特点

ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。特点:

1、模型训练方式:相比之前的GPT模型,OpenAI采用了全新的训练方式,即一种名为“从人类反馈中强化学习”的训练方式对ChatGPT进行了训练

2、高道德水准:ChatGPT注重道德水平的训练方式,按照预先设计的道德准则,对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦它发现用户给出的文字提示里面含有恶意,包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图,它都会拒绝提供有效答案。

为什么趣学旅程的chat GPT最近这么火?

因为趣学旅程的chat GPT是免费使用的,chat GPT也就是人工智能回复小程序,国外的普及率很高,相信在国内的前景也很好,潜在价值也是值得开发的。

chatcheck出现,会不会导致程序员大批失业?

最近这段时间,关注AI类产业的小伙伴们肯定都被ChatGPT给刷屏了,它可以说是最近几年最接近人类聊天的产品了,它的出现无论是在经济上还是实体业都带来了很大的帮助,ChatGPT的出现会不会导致底层程序员失业?

ChatGPT或许会使部分自然语言处理算法工程师失业,因为大量的翻译结果都在网上呢。近期兴起的AI绘画,也有大量的图片在网上。更早的围棋,虽然训练样本没有那么多,但因为规则清晰,所以AI自己生成随机训练样本并用评估函数来做标注,也是可以的。

从现阶段来看如果底层到仅仅是只懂写按键精灵,或者水平低的易语言脚本整活那种被替代掉,但凡扯得了业务的事情,如果没有码农,AI一旦出错导致可能十几万交易以及持续出错的时间累计,这一笔帐让自负盈亏的没有懂代码人员的企业看了都难受,相当于其他企业用AI科技直接把握了你公司命门,淘汰码农和自杀没区别。

失业估计难但是ChatGPT产出的车轱辘话,用来气死产品经理倒是,很值得借鉴。编码思维这个东西包含了结构化思维、推演逻辑、算法、数学、架构、工作经验等等。是一个极其复杂的事物。

一旦涉及到逻辑层面,设计层面,算法层面,复杂问题层面,ChatGPT肯定是搞不定的。

Chatbots有多火?

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:


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