ChatGPT是OpenAI開發的大型預訓練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體,經過訓練可以在對話中生成類似人類的文本響應。
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ChatGPT背后的算法基于Transformer架構,這是一種使用自注意力機制處理輸入數據的深度神經網絡。Transformer架構廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務。ChatGPT可用于創建能與用戶進行對話的聊天機器人。這對客戶服務很有用,因為它提供了有用的信息戚或或只是為了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事項:
支持中文和英文,都可以問,它不是Siri這種機器人,他是一種生產力的工具,要把它當作真實的人來悄饑對話,可以讓它改進,支持上下文多輪對話,放心大膽的問,高運伍每次回答的字數有應該有限制,可以使用“繼續問”等來追問,它會繼續寫。
AI屆已經進入新的范式,學會提問題會越來越重要
ChatGPT有多火?2022年11月30日推出,到現在不過兩個多月,用戶量已經破億,是史上最快破億的互聯網產品。
但是,由于不對中國用戶開放,對ChatGPT的討論還只是停留在科技圈、投資圈,目前電商圈對這個產品的討論還停留在調侃階段:看看ChatGPT給出的各種啼笑皆非、瞠目結舌又或者是答非所問的回答。
一方面是科技圈投資圈把ChatGPT說成神話,是個革命性的顛覆性的產品,甚至要讓20多個工種失業;另一方面,圈外人看到ChatGPT給出的生硬回答,難免會覺得,“就這玩意要顛覆我?我怎么不相信呢!”
其實,大家又不是第一次聽科技圈“聽風就是雨”動輒顛覆革命的報道,上一次說AI要讓人類下崗還是2016年,阿爾法狗打敗世界圍棋冠軍李世石,并且隨之而來的三年AI投資熱門期,直到后來直播賽道崛起,AI之風才逐漸平靜,沒想到疫情剛剛過去,又一波AI熱來襲。
這一波AI熱潮在國內有著良好的土壤,《流浪地球2》和《三體》兩個科幻影視作品的大熱,讓不少人熱衷討論未來科技;在國際上,去年底硅谷巨頭谷歌、亞馬遜、微軟、Mate等開啟了互聯網史上最大槐并派規模的裁員,裁員就是因為看衰未來,如今,微軟投資的openAI開發的ChatGPT,在web3.0和鉛賀元宇宙熄火之后,成了硅谷寒冬里的一把火,而且是僅剩的火苗。
國內跟風的百度,在推出類似ChatGPT的計劃之后,股價一度暴漲17%,阿里、騰訊、網易有道等先后透露正在內測類似產品,即將推出。
但是,ChatGPT到底能干什么?為什么大家對它的評價差異巨大?它真的會讓很多人失業嗎?
第一個,為什么ChatGPT的回答很扯淡?
跟很多人一樣,當初我試用幾次ChatGPT之后,覺得這回答的都是什么玩意?還有人說它會寫詩,可是寫出來的詩完全沒有可讀性。
但是,我們可能忽略了一個問題,ChatGPT不是一個成品,而是一個半成品,雖然它經過七八年時間,在3000億單詞的語料基礎上,訓練出了1700多億個模型,但是,它仍然是一個半成品,一方面需要蔽笑openAI繼續開發,另一方面,也需要使用者不斷訓練它,它就跟剛會走的小狗一樣,要經過主人訓練,才會更懂你。
ChatGPT作為一個聊天機器人,并不是一開始就很懂你,何況,大家目前使用的ChatGPT并不是直接的機器人,而是經過了國內的中介,中介把你的問題給到國外的ChatGPT,得到回答之后再轉給你,這中間最大的問題就是,ChatGPT對回答者并沒有精準的區分,只是中介一個或者多個ID在和機器人對話。
真正使用好ChatGPT是需要一對一的磨合,才能不斷得到高端AI對你的服務升級,否則,永遠嘗不到AI的“甜”。
不過就算經常使用ChatGPT,也還是很難解決大家的實際問題,需要根據使用場景二次開發,微軟就把ChatGPT與自己的搜索引擎Bing結合起來做了New Bing,這樣一來,就比單獨的搜索引擎更好用,能夠得到更智能的答案,還能減少搜索引擎的廣告問題(想想百度的廣告,你就知道這個產品的好處了)。
第二個,ChatGPT不是什么吊炸天的技術。
在ChatGPT之前,對話機器人早就普遍存在,比如微軟小冰,還有各種智能音箱,甚至大家網上購物找客服時,得到的第一個回答,一定是機器人,機器人無法回答,人工客服再介入。
ChatGPT比他們先進的地方在于大語言模型,也就是學習了互聯網上的各種資料,建立各種模型,但是,以前的聊天機器人側重于文字語音理解,然后通過設計無數的固定對話來響應,所以,以前的聊天機器人是解決固定的某些問題,比如退換貨啊,促銷政策,天氣情況,操作指令等,不是開放性的自己組織語言。
ChatGPT是讓大家看到了一個可以自己理解、自己思考、自己組織語言、自己調整應答語氣和策略的機器人,這是很厲害的。
不過,ChatGPT并非獨一份,國際上至少有近十個公司在做這種模型產品,國內互聯網巨頭要開發相應的產品,也已經有了基礎。有媒體報道說,國內跟ChatGPT的差距也就一年多而已,國內巨頭們對AI的重視,從未放松過。
只不過,做大語言模型的訓練,成本太高,訓練一次需要上千萬美元。關于訓練模式,大家可以參考秦朔老師寫的介紹:
ChatGPT是一個非常強大的語言模型,但它并不是萬能的,在生成代碼的場景下還卜基需要人工編程和檢查,所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴程序員的護航,才能確保完成應用。說替代程序員的,著實是過度解讀了。
ChatGPT的爆火,讓我想起,同樣會提高程序員開發效率的低代碼平臺,它的出現也同樣被人類污名化,職業威脅程序員。
通過低代碼平臺,只需要通過拖拽的方式,或者是編輯幾行基礎代碼,就能快速的開發出各類應用系統。最關鍵的是低代碼改變了傳統開發對專業技能的要求,現在只要掌握一些基礎的代碼知識,甚至不需要任何基礎,就可以進行應用系統的開發!作為國內主流的JNPF低代碼平臺服務商,JNPF低代碼平臺負責人認為:低代碼的本質是解放開發者的雙手,讓他們從重復的代碼工作中解放出來,低代碼在這個過程中扮演的是“輔助者”角色,而并非“替代者”。型悉謹因為永遠有一些容易被忽略的邊緣性技術問題,需要程序員去解決,這是低代碼不能替代的。
而且低代碼并不意味著完全就拋棄代碼,相反在平臺無法滿足一些復雜的業務場景時,就需要代碼的輔助,當然這個過程的代碼量要可控,否則就違背了低代碼開發的本質。
而像市場上一些無代碼平臺,確實做到了看不見任何代碼,但是當平臺需要去應對復雜業務邏輯系統的開發時,便會顯得力不從心,JNPF保留了這種靈活的開發機制,當需要更深層次的處理業務邏輯時,如果平臺開發不能完全匹配,就需要程序員通過代碼開發實現相關能力與服務。
而這種二次開發的需求已經超過了應用創建者的能力范圍,這就需要專業的程序員基于平臺去開發。
所以,與其無深究低代碼是否會讓程序員失業,不如去想如何通過低代碼技術的加持,讓程序員變得更有含金量,讓低代碼成為程序員工作的潤滑劑。
最后,普通陸橋人如何不被OpenAI 取代。
在某些方面強于普通人的,特別是對于重復性智力勞動,如重復性寫套話、寫代碼、畫圖,那么怎么不被取代?還是需要多學習、多主動思考、多實踐、看更多書,做更多有挑戰的事情,在認知上避免被取代的關鍵是不斷學習和提高自己的能力,并努力適應新的環境和挑戰。
文章名稱:智能聊天二次開發場景 opentcs二次開發
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