저는 ChatGPT입니다. 최근에 너무 인기가 많아요.
많은 사람들이 내가 매우 강력하다고 생각하지만 그렇지 않습니다. 예를 들어,
오늘 베이징 날씨는 어떻습니까?
죄송합니다. GPT4 모델에 대한 지식이 2021년 9월에 정체되어 실시간 정보를 얻을 수 없습니다. 실시간 정보를 얻으려면 다른 방법(플러그인 등)을 사용해야 합니다.
제 답변 중 많은 부분이 약간 일반 AI와 유사한 느낌이 듭니다. 귀하의 질문을 잘 이해하고 정확하게 답변해 드리는 것 같습니다.
이것은 많은 사람들을 놀라게 했던 이전 AI와는 완전히 다릅니다.
하지만 부끄럽습니다. 제 대답의 의미를 이해하지 못합니다. 제가 있는 곳에서는 모든 것이 확률입니다.
저는 확률에 따라 답을 생성하고 여러분과 함께 단어 솔리테어 게임을 해왔습니다.
이 말은 믿을 수 없을 것 같지만 사실입니다. 겉보기에 논리적으로 보이는 대답은 확률에 달려 있습니다.
개념은 모르겠지만, 이 단어들 사이의 관계를 찾아야 답이 출력될 수 있습니다. 이 관계는 "벡터"로 표현됩니다.
예를 들어, "meow", "woof", "cat", "dog"라는 네 단어를 포함하는 매우 작은 어휘가 있습니다. 해당 벡터는 다음과 같습니다.
meow: [0.9, 0.1 ] ” Meow."와 "cat"은 상대적으로 서로 가깝기 때문에 유사한 벡터 표현을 갖습니다.
"bark"와 "dog"의 벡터도 유사하며, 둘 사이의 거리가 비교적 가깝습니다.
이것은 나중에 사용할 수 있는 이 네 단어 사이의 의미 관계를 성공적으로 포착했다는 의미입니다.
저는 "고양이"가 무엇인지, "개"가 무엇을 의미하는지 이해하지 못하지만, "고양이"와 "야옹"이 밀접하게 관련되어 있고, "개"와 "짖음"이 밀접하게 관련되어 있다는 것은 알고 있습니다.
여기의 벡터는 2차원이며 평면에서 직관적으로 볼 수 있습니다. 실제 응용 프로그램에서는 풍부한 의미 정보를 더 잘 포착하기 위해 벡터가 수백 또는 수천 개의 차원을 가질 수 있습니다. 당신의 두뇌는 그것을 상상할 수 없을 것 같습니다.
그러면 이 벡터가 어떻게 생성되는지 물어봐야 합니다. 
"고양이는 무엇을 먹고 싶어하나요?"라고 물으면 질문에 있는 단어를 벡터로 변환해 드립니다.
"cat": [0.9, 0.3]
"like": [0.5, 0.2]
"eat": [0.4, 0.7]
"what": [0.3, 0.8]
"?": [0.1, 0.1]
이 확률 분포에서는 '물고기'의 확률이 가장 높으므로 답변으로 '물고기'를 선택하겠습니다. 생성된 답변은 다음과 같습니다. "고양이는 생선을 먹는 것을 좋아합니다." 그렇게 간단합니다! 물론, 이것은 간단한 답변입니다. 일반적으로 답변이 매우 길며, 단어 솔리테어처럼 끊임없이 확률을 통해 다음 단어를 선택해야 합니다. 예: "고양이는 왜 밤에 활동하는 것을 좋아하나요?" 이 질문에 대한 대답은 다음과 같이 생성될 수 있습니다.
이것이 어떻게 "논리적으로" 좋은 답변을 생성할 수 있는지 궁금하실 것입니다.
예를 들어, 옛 코더 Liu가 쓴 다음 기사는 다음과 같습니다.
GPT-4는 프로그래밍 마스터입니다. 정말 존경합니다!
ChatGPT가 프로그래머의 핵심 역량을 위협하기 시작했습니다!
프로그래머의 핵심 역량을 위협하기 시작했습니다. 정말 대단하지 않나요?
내가 말할 수 있는 것은 "힘은 기적을 낳을 수 있다"는 것뿐입니다. 모델이 충분히 커지면 뭔가가 나타날 것입니다.
눈을 감고 전체 인터넷 텍스트가 내 앞에 놓여 있다고 상상해 보세요. 저는 모든 단어를 추출하고 이를 벡터로 변환하여 다양한 맥락의 단어, 구문 및 문장을 캡처합니다. 동시 발생 관계. 이러한 동시 발생 관계에는 개념, 문법 구조 및 공통 표현 간의 연결이 포함됩니다.
이러한 확률 분포는 인간의 자연어 표현에 더 가까운 답변을 생성하도록 안내할 수 있습니다.
내가 배운 지식은 본질적으로 통계적이기 때문에 때로는 실수를 할 수도 있고 "심각한 헛소리"를 할 수도 있습니다.
실제로 확률 게임에는 두 가지 방향이 있습니다. 하나는 BERT라고 하고 다른 하나는 GPT라고 합니다.
BERT는 빈칸을 채우면서 중간에 있는 단어를 추측하는 것과 같습니다.
GPT는 에세이를 쓰고 다음 단어를 추측하는 것과 같습니다.
Google은 2018년에 BERT를 출시하여 NLP 분야에 큰 반향을 일으켰습니다. BERT는 질문 답변, 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역과 같은 작업에서 매우 좋은 성능을 달성했습니다.
하지만 나의 스승님은 GPT의 잠재력을 굳게 믿으셨고, 엄청난 양의 컴퓨팅 자원과 저장 자원을 투자하셨고, 미래가 불투명할 때에도 확고한 믿음을 갖고 계셨습니다. 마침내 GPT 3.0에서 큰 돌파구를 마련하셨고, 저는 ChatGPT입니다. , Renren이라고 함 사용 가능한 앱이 폭발적입니다.
내가 말할 수 있는 것은 상황이 변하고 있다는 것뿐입니다.
새로운 것이 폭발적인 단계에 이르면 누구나 무엇이든 할 수 있다고 생각하고 그것에 대해 호기심, 설렘, 혼란, 불안 등 비현실적인 환상을 많이 갖게 됩니다.
시간이 지나 조수가 가라앉으면 그다지 굉장하지 않으며 여러 곳에서 그 능력이 제한된다는 것을 알게 될 것입니다.
그러면 누군가는 그것을 적절한 시나리오에 적용하고, 진정으로 유용한 제품을 개발하고, 그 진정한 가치를 발휘할 것입니다.
ChatGPT도 이 길을 따르므로 일찍 탐색을 시작하고 기회를 포착하세요.
코더는 최근 다음과 같은 작업을 수행하기 위해 지식 행성 "ChatGPT Base"를 설립했습니다.
이것은 매우 간단한 목적으로 프로그래머에게 서비스를 제공하는 데 전념하는 매우 수직적인 행성입니다.
1 프로그래머가 ChatGPT를 최대한 빨리 마스터하도록 돕습니다. 이 우수한 도구를 사용하는 가장 좋은 방법과 작업 효율성을 향상시키는 가장 좋은 방법을 찾으십시오.
ChatGPT는 프로그래머에게 근본적인 영향을 미쳤습니다.
작은 관점에서 ChatGPT 사용법을 모른다면 ChatGPT 사용에 능숙한 프로그래머와 경쟁할 수 없을 것입니다. 다른 사람들은 자연어를 사용하여 코드를 생성하지만 여전히 한 줄씩 입력하고 있으므로 효율성이 10배 또는 100배 더 나쁩니다. 이는 개인의 업무 성과, 취업 기회, 임금 및 보너스에 직접적인 영향을 미칩니다.
ChatGPT를 잘 사용하는 주니어 프로그래머는 중급 또는 고급 프로그래머와 경쟁할 수도 있습니다.
향후 채용시 추가 항목이 추가될 가능성이 매우 높습니다. ChatGPT 사용에 능숙한 사람을 우선적으로 선발할 것입니다.
큰 의미에서는 "한 나무에서 다른 나무로 점프"하고 "한 어두운 숲에서 다른 어두운 숲으로 달리는 것"으로 이어질 수 있습니다.
2. ChatGPT가 프로그래머에게 제공하는 기회를 살펴보세요. iPhone의 등장으로 앱 개발이 이루어지면 부업을 본업으로 전환하세요.
ChatGPT는 다양한 교육 등 많은 산업을 확실히 재구성할 것입니다. ChatGPT가 "소크라테스 교사"로 패키지되면 초등 및 중등 학교의 다양한 과목을 다루면서 하루 24시간 고품질 교사가 동행하는 것이 전적으로 가능합니다. 성인 IT 교육뿐만 아니라 여기에는 확실히 많은 기회가 있습니다.
물론 이것이 두 가지 주요 목적입니다. 행성에 가입한 후에는 ChatGPT의 최신 정보, 고품질 리소스 및 프로젝트, ChatGPT의 괴상한 게임 플레이 등도 볼 수 있습니다.
위 내용은 이것이 ChatGPT 뒤에서 일어나는 일입니다. 정말 놀랍습니다!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
