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我是ChatGPT,最近實(shí)在太火爆了。

很多人以為我非常強(qiáng)大,其實(shí)并不是這樣的,比如,如果你問(wèn)我:

今天北京天氣如何? 

對(duì)不起,我并不知道,我無(wú)法獲取實(shí)時(shí)的信息,因?yàn)槲业腉PT4模型的知識(shí)停留在了2021年9月份。你要想獲得實(shí)時(shí)信息,非得通過(guò)其他途徑(如插件)不可。

只不過(guò),我的很多回答有點(diǎn)兒通用AI的感覺(jué),我似乎真的能理解你的問(wèn)題,并且針對(duì)性地進(jìn)行回答。 

這和之前的AI完全不同,讓很多人感到震撼。

但是很慚愧,我并不理解我的回答是什么含義,我在我這里,一切都是概率。

我基于概率來(lái)生成答案,我一直在和你玩文字接龍游戲。

這聽(tīng)起來(lái)不可思議,但確實(shí)如此,那些看起來(lái)很有邏輯的答案靠的都是概率。 

我不理解概念,但是必須得找到這些詞匯之間的關(guān)系,這樣才能輸出答案,這個(gè)關(guān)系是用“向量”表示的。

比如我有一個(gè)非常小的詞匯表,包括以下四個(gè)詞:“喵”,“汪”,“貓”,“狗”,它們的向量可能是這樣的:

喵:[0.9, 0.1]

汪:[0.1, 0.9]

貓:[0.8, 0.2]

狗:[0.2, 0.8]

畫(huà)成二維坐標(biāo):

圖片

你一眼就能看出來(lái),“喵”和“貓”具有相似的向量表示,因?yàn)樗鼈儌z的距離比較近。

“汪”和“狗”的向量也相似,它倆的距離也比較近。

這就意味著,我成功地捕捉到了這四個(gè)詞之間的語(yǔ)義關(guān)系,以后就可以利用了。

我不理解“貓”是什么東西,“狗”又是什么含義,但是我知道“貓”和“喵”密切相關(guān),“狗”和“汪”密切相關(guān),這就夠了。

這里的向量是二維的,可以在平面中直觀地看出來(lái),在實(shí)際的應(yīng)用中,為了更好地捕捉豐富的語(yǔ)義信息,向量可能有幾百維,幾千維!你的大腦恐怕是想象不出來(lái)的。

那你肯定要問(wèn)了,這些向量是如何生成的?

你得提交數(shù)據(jù)集給我訓(xùn)練啊!

圖片

當(dāng)你問(wèn)“貓喜歡吃什么”的時(shí)候,我會(huì)將問(wèn)題中的詞匯轉(zhuǎn)成向量。

"貓": [0.9, 0.3]

"喜歡": [0.5, 0.2]

"吃": [0.4, 0.7]

"什么": [0.3, 0.8]

"?": [0.1, 0.1]

然后我將該向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)過(guò)多層計(jì)算和激活函數(shù),生成輸出向量。

然后,將輸出向量轉(zhuǎn)換為概率分布:

"魚(yú)": 0.6

"骨頭": 0.2

"狗糧": 0.1

"巧克力": 0.05

"水果": 0.05

在這個(gè)概率分布中,"魚(yú)" 的概率最高,因此我會(huì)選擇 "魚(yú)" 作為回答的一部分。生成的答案可能是:

“貓喜歡吃魚(yú)。”  

就是這么簡(jiǎn)單!

當(dāng)然,這是個(gè)簡(jiǎn)單的回答,一般的回答都很長(zhǎng),需要不斷地通過(guò)概率來(lái)選擇下一個(gè)詞,好像是單詞接龍。

例如:“貓為什么喜歡晚上活動(dòng)?” 這個(gè)問(wèn)題的答案可能是這么生成的:

圖片

你肯定覺(jué)得不可思議:這怎么可能生成“邏輯”上良好的回答呢?

比如碼農(nóng)翻身老劉寫(xiě)的這幾篇文章:

??GPT-4最震撼我的一點(diǎn)???

??GPT-4是個(gè)編程高手,真服了!???

??ChatGPT開(kāi)始威脅程序員的核心能力了!??

都開(kāi)始威脅程序員的核心能力了,厲害不?

我只能說(shuō):“大力出奇跡”。模型大到一定程度,就能涌現(xiàn)一些東西出來(lái)了。

你閉上眼睛想象一下,整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的文本都擺在我的面前,我把所有的詞匯都提取出來(lái),變成向量,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中瘋狂運(yùn)算,捕捉詞匯、短語(yǔ)和句子在不同上下文中的共現(xiàn)關(guān)系。這種共現(xiàn)關(guān)系包括了概念之間的聯(lián)系、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)以及常見(jiàn)的表達(dá)方式等。

這些概率分布能夠指導(dǎo)我生成更接近你們?nèi)祟愖匀徽Z(yǔ)言表達(dá)的答案。

正因?yàn)槲覍W(xué)到的知識(shí)是統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的,有時(shí)候我可能會(huì)犯錯(cuò),“一本正經(jīng)地胡扯”。

實(shí)際上,在概率游戲中,有兩個(gè)方向,一個(gè)叫做BERT,一個(gè)叫做GPT。 

BERT就像完型填空,猜中間的字。

GPT就像寫(xiě)作文,猜下一個(gè)字。

圖片

google在2018年推出了BERT,在NLP領(lǐng)域引起了巨大的轟動(dòng)。BERT在問(wèn)答、文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)上都取得了非常好的表現(xiàn)。

但是我的主人堅(jiān)信GPT的潛力,投入了非常龐大的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源,在前途晦暗不明時(shí)有著堅(jiān)定的信念,終于在GPT3.0取得了重大的突破,并由我ChatGPT這個(gè)人人可用的應(yīng)用徹底引爆。

我只能說(shuō)風(fēng)水輪流轉(zhuǎn)吧。

一個(gè)新事物處于爆發(fā)期,大家會(huì)覺(jué)得它什么都能干,對(duì)它產(chǎn)生很多不切實(shí)際的幻想,好奇、興奮、迷茫、焦慮。

過(guò)一段時(shí)間以后,大潮褪去,就會(huì)發(fā)現(xiàn)它并沒(méi)有那么牛,在很多地方它的能力是有限的。

然后,就會(huì)有人在合適的場(chǎng)景中應(yīng)用它,開(kāi)發(fā)出真正有用的產(chǎn)品,發(fā)揮出它真正的價(jià)值。

ChatGPT也會(huì)走上這樣的道路,所以要及早地開(kāi)始探索,抓住先機(jī)。 

碼農(nóng)翻身最近建立一個(gè)知識(shí)星球“ChatGPT基地”就在做這樣的事情:

這是個(gè)非常垂直的星球,專門(mén)為程序員服務(wù),目的很單純:

1.幫助程序員盡快掌握ChatGPT這個(gè)優(yōu)秀的工具,找到最優(yōu)的使用方式,最佳的提升工作效率的方法。

ChatGPT已經(jīng)對(duì)程序員產(chǎn)生了根本性的影響:

從小處來(lái)講,如果不會(huì)用ChatGPT,肯定干不過(guò)熟練使用ChatGPT的程序員。別人用自然語(yǔ)言生成代碼,你還在一行行敲,效率差了十倍百倍。這將直接影響一個(gè)人的工作績(jī)效,工作機(jī)會(huì),工資,獎(jiǎng)金。 

一個(gè)初級(jí)程序員使用好ChatGPT,有可能可以和中級(jí),甚至高級(jí)程序員抗衡。

將來(lái)的招聘中,很有可能增加一條:熟練使用ChatGPT的優(yōu)先。

從大處來(lái)講,有可能會(huì)導(dǎo)致“從一棵樹(shù)跳到另外一棵樹(shù)”,“從一個(gè)黑暗森林奔向另外一個(gè)黑暗森林”。

2.探索ChatGPT給程序員帶來(lái)的機(jī)會(huì),如果iphone出現(xiàn)帶來(lái)App開(kāi)發(fā)一樣,把副業(yè)變成主業(yè)。

ChatGPT肯定會(huì)重構(gòu)很多行業(yè),比如各種培訓(xùn),如果把ChatGPT封裝成一個(gè)“蘇格拉底式導(dǎo)師”,完全有可能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的導(dǎo)師24小時(shí)陪伴,完全涵蓋小學(xué),中學(xué)的各種學(xué)科,以及成人的IT培訓(xùn),這里邊肯定有很多機(jī)會(huì)。

當(dāng)然,這是兩個(gè)最主要的目的,加入星球,還可以查看ChatGPT的前沿資訊,優(yōu)質(zhì)資源和項(xiàng)目,ChatGPT的極客玩法等等。 

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