?大數(shù)據(jù)文摘出品

作者：ChatGPT

這幾天OpenAI的ChatGPT真的太火了。

先不看技術(shù)上，這個(gè)AI聊天機(jī)器人有多厲害，咱就說(shuō)在理解力這一塊，是不是給你整的明明白白？

聊天機(jī)器人其實(shí)大家多多少少都接觸過(guò)，比如電商智能客服這種，但是這些智能客服的效果，顯然不如ChatGPT那么條理清晰，往往把你氣的半死，最后轉(zhuǎn)人工。

不僅思維非常清晰，ChatGPT甚至可以幫你寫(xiě)代碼。

比如你想在股票賺大錢(qián)（當(dāng)韭菜），也可以找ChatGPT幫忙寫(xiě)一個(gè)“有效的股市指標(biāo)框架”。

不僅如此，ChatGPT還能讓文摘菌痛失工作，不信大家看到最后。

ChatGPT的前世今生

ChatGPT其實(shí)也就是大名鼎鼎的GPT-3，這是一種語(yǔ)言模型，由OpenAI開(kāi)發(fā)，它的前身是GPT-2，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最大和最強(qiáng)大的語(yǔ)言模型之一。

ChatGPT的起源可以追溯到2017年，當(dāng)時(shí)OpenAI發(fā)布了第一個(gè)GPT模型，這是一個(gè)通用的語(yǔ)言模型，可以根據(jù)給定的文本內(nèi)容預(yù)測(cè)下一個(gè)詞語(yǔ)，GPT-2于2019年發(fā)布，它比前一代模型更大、更準(zhǔn)確、更復(fù)雜。

在GPT-2之后，OpenAI繼續(xù)推進(jìn)語(yǔ)言模型的發(fā)展，并于2020年發(fā)布了chatGPT（也稱(chēng)為GPT-3）。這是一個(gè)更大、更準(zhǔn)確、更復(fù)雜的模型，能夠在更多的語(yǔ)言任務(wù)中取得更好的性能。

ChatGPT的技術(shù)基于轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。它使用了大量的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，并在新的數(shù)據(jù)上進(jìn)行推理。它還使用了注意力機(jī)制，可以根據(jù)上下文來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞語(yǔ)。

ChatGPT的準(zhǔn)確性和通用性在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中是非常出色的。它能夠在許多不同的語(yǔ)言任務(wù)中取得較好的性能，包括聊天機(jī)器人、自動(dòng)文本生成和語(yǔ)音識(shí)別等。它還能夠自動(dòng)生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容，并且能夠根據(jù)上下文來(lái)更好地預(yù)測(cè)下一個(gè)詞語(yǔ)。總之，ChatGPT的能力非常強(qiáng)大，能夠在許多不同的場(chǎng)景中取得較好的應(yīng)用。

ChatGPT的背后究竟是什么技術(shù)？

ChatGPT的技術(shù)基于轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。

轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它允許模型在新的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行推理，而不需要重新訓(xùn)練。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）則是一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以處理序列數(shù)據(jù)，并且能夠考慮數(shù)據(jù)的歷史信息。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以處理序列數(shù)據(jù)，并且能夠考慮數(shù)據(jù)的歷史信息。它通過(guò)循環(huán)結(jié)構(gòu)來(lái)處理序列數(shù)據(jù)，并且能夠記憶上下文信息，從而更好地預(yù)測(cè)序列的下一個(gè)值。

RNN的結(jié)構(gòu)如下所示：

• 輸入層：接收輸入數(shù)據(jù)。
• 隱藏層：處理輸入數(shù)據(jù)，并記錄上下文信息。
• 輸出層：預(yù)測(cè)序列的下一個(gè)值。

RNN通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：

• 首先，將輸入數(shù)據(jù)輸入到RNN的輸入層。
• 然后，隱藏層中的神經(jīng)元會(huì)處理輸入數(shù)據(jù)，并通過(guò)權(quán)重和偏置將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為輸出數(shù)據(jù)。
• 隱藏層中的神經(jīng)元會(huì)記錄上下文信息，并將其用于處理下一個(gè)輸入數(shù)據(jù)。
• 通過(guò)這個(gè)循環(huán)過(guò)程，RNN能夠考慮序列數(shù)據(jù)的歷史信息，并預(yù)測(cè)序列的下一個(gè)值。

RNN在處理序列數(shù)據(jù)方面非常有效，它能夠考慮數(shù)據(jù)的歷史信息，并且能夠記憶上下文信息。它在許多不同的應(yīng)用中都表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能，例如語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。

轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)

轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)（transfer learning）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它允許模型在新的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行推理，而不需要重新訓(xùn)練。它通過(guò)將預(yù)先訓(xùn)練的模型用于新的任務(wù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)快速學(xué)習(xí)和推理。

轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：

首先，對(duì)于原始任務(wù)，通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一個(gè)模型。這個(gè)模型可以通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)到原始任務(wù)的特征和規(guī)律。

然后，將這個(gè)模型應(yīng)用于新的任務(wù)中。在這個(gè)新的任務(wù)中，預(yù)先訓(xùn)練的模型可以作為初始模型，并在新的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。這樣可以讓模型快速學(xué)習(xí)到新任務(wù)的特征和規(guī)律，并在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行推理。

在微調(diào)的過(guò)程中，可以通過(guò)不同的方式來(lái)調(diào)整模型的參數(shù)，以便更好地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和任務(wù)。例如，可以調(diào)整模型的學(xué)習(xí)率、權(quán)重初始化方式或使用正則化技術(shù)等。

轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中非常重要，因?yàn)樗梢怨?jié)省訓(xùn)練模型所需的大量時(shí)間和計(jì)算資源。它通過(guò)利用預(yù)先訓(xùn)練的模型來(lái)學(xué)習(xí)新的任務(wù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)快速學(xué)習(xí)和推理。此外，轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)還能夠提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，并使模型能夠應(yīng)用到更多的場(chǎng)景中。

ChatGPT會(huì)取代人類(lèi)程序員嗎？

ChatGPT 的優(yōu)勢(shì)在于它能夠根據(jù)對(duì)話(huà)上下文信息自動(dòng)生成自然語(yǔ)言回復(fù)，而不需要人為干預(yù)。這使得它能夠在許多對(duì)話(huà)場(chǎng)景中更加有效地為人類(lèi)用戶(hù)提供服務(wù)。

例如，它可以作為在線(xiàn)客服機(jī)器人，自動(dòng)回復(fù)用戶(hù)的查詢(xún)，或者作為虛擬助手，協(xié)助人類(lèi)用戶(hù)處理日常任務(wù)。

至于是否會(huì)對(duì)人類(lèi)程序員造成失業(yè)，目前還無(wú)法確定。智能對(duì)話(huà)系統(tǒng)和人類(lèi)程序員所涉及的領(lǐng)域不同，前者主要涉及自然語(yǔ)言處理和模型訓(xùn)練等方面，而后者則更多地涉及編程和軟件開(kāi)發(fā)。因此，ChatGPT 可能不會(huì)對(duì)人類(lèi)程序員造成失業(yè)威脅。

未來(lái)，可能會(huì)有一些技術(shù)發(fā)展到可以取代人類(lèi)程序員，但是目前來(lái)說(shuō)， ChatGPT還不能完全取代人類(lèi)程序員。

最后的話(huà)

不知道大家有沒(méi)有看出來(lái)……其實(shí)這篇文章除了開(kāi)頭和結(jié)尾，幾乎全是ChatGPT寫(xiě)的。

是的，小編只是輸入了一些提示，ChatGPT完成了所有內(nèi)容的撰寫(xiě)，就像下面這樣：

所以說(shuō)，程序員會(huì)不會(huì)失業(yè)小編不太清楚，但是小編可能要失業(yè)了……

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