宮廷玉液酒減小錘？ OpenAI最新語言模型能當客服能寫程式碼，連這篇文章也是它寫的！

大數據文摘出品

作者：ChatGPT

這幾天OpenAI的ChatGPT真的太火了。

先不看技術上，這個AI聊天機器人有多厲害，咱就說在理解力這一塊，是不是給你整的明明白白？

聊天機器人其實大家多多少少都接觸過，像是電商智慧客服這種，但這些智慧客服的效果，顯然不如ChatGPT那麼條理清晰，往往把你氣的半死，最後轉人工。

不僅思考非常清晰，ChatGPT甚至可以幫你寫程式碼。

例如你想在股票賺大錢（當韭菜），也可以找ChatGPT幫忙寫一個「有效的股市指標框架」。

不只如此，ChatGPT還能讓文摘菌痛失工作，不信大家看到最後。

ChatGPT的前世今生

#ChatGPT其實也就是大名鼎鼎的GPT-3，這是一種語言模型，由OpenAI開發，它的前身是GPT-2，是機器學習領域中最大和最強大的語言模型之一。

ChatGPT的起源可以追溯到2017年，當時OpenAI發布了第一個GPT模型，這是一個通用的語言模型，可以根據給定的文本內容預測下一個詞語，GPT-2於2019年發布，它比前一代模型更大、更準確、更複雜。

在GPT-2之後，OpenAI繼續推進語言模型的發展，並於2020年發布了chatGPT（也稱為GPT-3）。這是一個更大、更準確、更複雜的模型，能夠在更多的語言任務中取得更好的表現。

ChatGPT的技術是基於轉移學習和循環神經網路（RNN）。它使用了大量的預訓練資料來學習語言結構，並在新的資料上進行推理。它還使用了注意力機制，可以根據上下文來預測下一個詞語。

ChatGPT的準確性和通用性在機器學習領域中是非常出色的。它能夠在許多不同的語言任務中取得較好的效能，包括聊天機器人、自動文字產生和語音辨識等。它還能夠自動產生高品質的文字內容，並且能夠根據上下文來更好地預測下一個字詞。總之，ChatGPT的能力非常強大，能夠在許多不同的場景中取得較好的應用。

ChatGPT的背後究竟是什麼技術？

ChatGPT的技術是基於轉移學習和循環神經網路（RNN）。

轉移學習是一種機器學習技術，它允許模型在新的資料集上進行推理，而不需要重新訓練。循環神經網路（RNN）則是一種深度學習技術，它可以處理序列數據，並且能夠考慮數據的歷史資訊。

循環神經網路（RNN）

#循環神經網路（RNN）是一種深度學習技術，它可以處理序列數據，並且能夠考慮數據的歷史資訊。它透過循環結構來處理序列數據，並且能夠記憶上下文訊息，從而更好地預測序列的下一個值。

RNN的結構如下所示：

• 輸入層：接收輸入資料。
• 隱藏層：處理輸入數據，並記錄上下文資訊。
• 輸出層：預測序列的下一個值。

#RNN透過以下步驟實現：

• 首先，將輸入數據輸入到RNN的輸入層。
• 然後，隱藏層中的神經元會處理輸入數據，並透過重量和偏移將輸入資料轉換為輸出資料。
• 隱藏層中的神經元會記錄上下文訊息，並將其用於處理下一個輸入資料。
• 透過這個循環過程，RNN能夠考慮序列資料的歷史訊息，並預測序列的下一個值。

RNN在處理序列資料方面非常有效，它能夠考慮資料的歷史訊息，並且能夠記憶上下文資訊。它在許多不同的應用中都表現出了優越的性能，例如語音識別、自然語言處理等。

轉移學習

轉移學習（transfer learning）是一種機器學習技術，它允許模型在新的資料集上進行推理，而不需要重新訓練。它透過將預先訓練的模型用於新的任務，來實現快速學習和推理。

轉移學習透過以下步驟實現：

首先，對於原始任務，透過大量資料訓練出一個模型。這個模型可以透過訓練資料來學習到原始任務的特徵和規律。

然後，將這個模型應用在新的任務中。在這個新的任務中，預先訓練的模型可以作為初始模型，並在新的資料集上進行微調。這樣可以讓模型快速學習到新任務的特徵和規律，並在新資料集上進行推理。

在微調的過程中，可以透過不同的方式來調整模型的參數，以便更好地適應新的資料和任務。例如，可以調整模型的學習率、權重初始化方式或使用正規化技術等。

轉移學習在機器學習領域中非常重要，因為它可以節省訓練模型所需的大量時間和計算資源。它透過利用預先訓練的模型來學習新的任務，來實現快速學習和推理。此外，轉移學習還能夠提高模型的準確性和穩定性，並使模型能夠應用到更多的場景中。

ChatGPT會取代人類程式設計師嗎？

ChatGPT 的優點在於它能夠根據對話情境訊息自動產生自然語言回复，而不需要人為幹預。這使得它能夠在許多對話場景中更有效地為人類用戶提供服務。

例如，它可以作為線上客服機器人，自動回覆使用者的查詢，或作為虛擬助手，協助人類使用者處理日常任務。

至於是否會對人類程式設計師造成失業，目前還無法確定。智慧對話系統和人類程式設計師所涉及的領域不同，前者主要涉及自然語言處理和模型訓練等方面，而後者則更多地涉及程式設計和軟體開發。因此，ChatGPT 可能不會對人類程式設計師造成失業威脅。

未來，可能會有一些技術發展到可以取代人類程式設計師，但目前來說， ChatGPT還不能完全取代人類程式設計師。

最後的話

我不知道大家有沒有看出來…其實這篇文章除了開頭和結尾，幾乎全是ChatGPT寫的。

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

所以說，程式設計師會不會失業小編不太清楚，但是小編可能要失業了…

相關報告：

https://chat.openai.com/chat

https://www.zhihu.com/question/570827092

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