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第 622 期文章

準(zhǔn)備好了解GPT了嗎? 學(xué)會善用它 讓你擁有超能力

人工智能(AI)的世界在不斷發(fā)展,一直有新的突破和進步。近期ChatGPT的出現(xiàn)引發(fā)各界關(guān)注與討論。GPT是Generative Pre-trained Transformer的簡稱,中文全名為“生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型”。并于2022年12月首次公布,由于能力和潛在的應(yīng)用令人印象深刻,讓人工智能社群興奮不已。

 

ChatGPT之所以吸睛是因為眾人在與它接觸后,發(fā)現(xiàn)向ChatGPT提問不僅能夠得出有意義的答案,更能夠得出超過自身能力的答案,這讓大家意識到,若能善用ChatGPT,等同于擁有一位隱形的超級智能伙伴。

 

OpanAI的注冊會員在短時間內(nèi)就站上了一億人數(shù)大關(guān)。但由于大量的會員使用,使得系統(tǒng)負(fù)荷過重,因此OpenAI提議開設(shè)收費20美元的版本。盡管如此,市場依然趨之若鶩。這也是生平第一次,大家晚上聊天的對象從社交網(wǎng)絡(luò)上的網(wǎng)友變成了需收費的生成式機器人。

 

到底GPT是什么?為什么具有如此強大的能力?

 

要深入下去前,首先需要了解GPT家族的沿革。GPT受到技術(shù)領(lǐng)域注目是2019年的GPT-2。當(dāng)時這一個版本已有辦法接續(xù)舊文章,生成新的有意義的內(nèi)容。2020年,OpenAI又發(fā)表了GPT-3。這個版本,遠較GPT-2先進許多。

 

盡管GPT家族在技術(shù)上取得了重大突破,但卻始終未能引起大眾的關(guān)注。因當(dāng)時正值全球疫情嚴(yán)峻的時期,人們被迫將注意力集中在應(yīng)對疫情方面,對于人工智能領(lǐng)域的發(fā)展缺乏足夠的關(guān)注和時間。

 

ChatGPT之所以受到如此廣泛的關(guān)注和喜愛,是因為它具備了GPT-3所缺乏的關(guān)鍵功能:“對話設(shè)計”。對于許多人來說,評估一個人工智能模型的好壞,往往是看它是否能夠在一次來回的對話中聽懂使用者的問題,并給出令人滿意的答案。相比于背后的知識量,人們更關(guān)注AI模型的“溝通能力”。

 

 ChatGPT的出現(xiàn)大大提升了人工智能模型的溝通能力,因此讓世人驚覺人工智能的先進程度。這就是ChatGPT受到廣泛關(guān)注的原因。同時,ChatGPT的成功也讓人們重新關(guān)注GPT家族的潛力和威力,進一步推動了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。

嗑了仙丹的AI——ChatGPT

 

ChatGPT或GPT-3的使用者常常對這些模型能夠生成的結(jié)果贊不絕口。這些模型能夠以比人類快上10倍甚至20倍以上的速度生成文本,并且生成的文本質(zhì)量高,令人印象深刻。這是因為GPT-3采用了Transformer架構(gòu),并在大量文本數(shù)據(jù)上預(yù)先進行了訓(xùn)練,因此能夠處理廣泛的自然語言任務(wù),如語言翻譯、總結(jié)、文本分類和問題回答等。

 

相比于其他語言模型,GPT-3具有更高的準(zhǔn)確性和流暢性,這是由于它采用了一種全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和更先進的學(xué)習(xí)算法。在GPT-3預(yù)訓(xùn)練的過程中,模型通過閱讀大量的文本數(shù)據(jù),從而學(xué)習(xí)了豐富的知識和文本生成技巧。

 

簡單來說,GPT-3的架構(gòu)就是通過喂入大量的范本,學(xué)習(xí)拆解這些范本并重新組合出新的結(jié)果。引擎設(shè)計者所喂入的數(shù)據(jù)越多,GPT-3獲得的知識就越豐富。例如,OpenAI在GPT-3的預(yù)訓(xùn)練過程中喂入了超過570GB的文本數(shù)據(jù)。當(dāng)GPT-3獲得足夠豐富的知識庫時,其生成的結(jié)果也變得越來越精確。使用者只需要將自己的工作通過語意拆分成多個小任務(wù),讓GPT-3分別完成,再將結(jié)果組裝起來,就能像有了10倍超能力的工作者一樣高效地完成工作。  

  

GPT對今日社會的廣泛影響

 

一個人擁有10倍超能力是一件好事。但是當(dāng)幾百萬人有了10倍超能力,那會發(fā)生什么事情就難以想象。因此,ChatGPT的推出可能成為當(dāng)前科技史上影響最大的事件之一。當(dāng)每個人都擁有超能力時,各行各業(yè)將會發(fā)生怎樣的變化呢?

 

GPT的自然語言生成能力可用于重復(fù)性任務(wù)的自動化,如寫作、內(nèi)容創(chuàng)建和客戶服務(wù)。乍看之下GPT的誕生似乎只影響文學(xué)界,實則不然,而是影響多個行業(yè)。因為各行各業(yè)的書面表達、交流、知識保存、創(chuàng)造都是以文本為基底,所以受影響可能是全方面的。

 

目前開放的GPT是一個通用引擎,不代表這個引擎未來不可能進化。事實上,它有可能加入專業(yè)知識庫,進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練和結(jié)果微調(diào)。許多我們認(rèn)為不可能被顛覆的領(lǐng)域,如專業(yè)技術(shù)教育、醫(yī)療保健和金融等領(lǐng)域的工作崗位可能會受到影響。

 

白話解說GPT運作原理

 

當(dāng)你詢問GPT問題的時候,GPT也會拆解你的指令句/問句,去神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后面找到“最相近”的“詞條群”(利用數(shù)學(xué)計算相似度),重新生成有意義的回答給你。

 

目前的GPT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)收錄了大量的“常識”,所以他能夠回答你常識上的問題。或是用“常識”根據(jù)你的問題,“推論”出可能的結(jié)果。

 

使用精確的問句并不是我們?nèi)祟愓f話上的習(xí)慣,也不符合我們平常思考的直覺。但我們可以做的是,下了一個命令句后去精修問句,加上下文、意圖、目標(biāo)等等。提示下得越精確,得到的結(jié)果會越好。

 

以角色扮演方式提高提示效率

 

為了最大限度發(fā)揮GPT的功用,使用精心設(shè)計的提示語很重要,讓提示語給模型一個明確且具體的任務(wù);以角色做提示,用特定角色改善GPT的輸出。

GPT回答我們的問題,是按照一般人的角度來猜測與回答,它并沒有角色的概念。然而,一個領(lǐng)域的專業(yè)人士去回答一個路人該專業(yè)上的問題,回答的水準(zhǔn)就不是同一個概念與等級。我們可以利用這個區(qū)別,用特定角色提示提供GPT所需要的背景信息,以產(chǎn)生更準(zhǔn)確和相關(guān)的輸出。所以,你在使用ChatGPT時可以這么做:“扮演XXX職業(yè),回答我的YYYY問題。”

 

1)扮演新聞主播,寫一段關(guān)于〔GPT對未來教育的影響〕的新聞片段:

 

介紹:晚安,我是〔主播姓名〕,今晚我們將討論一項正在革新教育領(lǐng)域的開創(chuàng)性技術(shù),GPT。

PART?:我們先來看看GPT的背景和歷史,它與其他人工智能技術(shù)有什么不同。

PART?:接下來,我們將探討GPT在教育行業(yè)中使用的實例,從作文評分自動化到創(chuàng)建個性化的學(xué)習(xí)計劃。

PART?:我們還將聽取該領(lǐng)域?qū)<业囊庖姡麄儗PT對未來教育的潛在影響和必須解決的潛在挑戰(zhàn)進行評價。

PART?:最后,我們將讓你看到GPT和教育的未來,這項技術(shù)將如何改變我們的學(xué)習(xí)方式。

結(jié)語:感謝大家收看我們對GPT和未來教育的特別報道。我是〔主播姓名〕,我們下次見。

 

2)寫一個關(guān)于〔GPT對未來教育的影響〕的新聞片段:

 

PART?:討論GPT的背景和歷史,以及它與其他AI技術(shù)的區(qū)別。

PART?:探討GPT在教育行業(yè)中使用的實例,從作文評分自動化到創(chuàng)建個性化的學(xué)習(xí)計劃。

PART?:分析GPT對未來教育的潛在影響和必須解決的潛在挑戰(zhàn)。

PART?:討論GPT和教育的未來,這項技術(shù)將如何改變我們的學(xué)習(xí)方式。

結(jié)語:總結(jié)主要觀點,并對GPT和教育的未來提出見解。

 

以上新聞主播為例:在第一個例子中,提示提供了一個明確的新聞主播的角色,這給GPT一個明確的方向,亦即如何安排片段的格式,如介紹和結(jié)論,也幫助GPT提供更詳細(xì)和結(jié)構(gòu)化的輸出。第二個例子沒有做新聞主播角色的提示,得出的結(jié)果比較籠統(tǒng),沒有專門針對新聞片段設(shè)計的格式,只是一份提綱,也不太詳細(xì)。此外,它缺乏新聞主播的視角,而新聞主播的視角對觀眾來說更有吸引力和趣味。

 

本文出自:《都問AI吧!》/商周出版社

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