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?yàn)镚PT-3采用了Transformer架構(gòu)，并在大量文本數(shù)據(jù)上預(yù)先進(jìn)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(jìn)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(shí)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(jì)者所喂入的數(shù)據(jù)越多，GPT-3獲得的知識(shí)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(shí)庫時(shí)，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(gè)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(huì)的廣泛影響
一個(gè)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(huì)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(gè)人都擁有超能力時(shí)，各行各業(yè)將會(huì)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(dòng)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(shí)則不然，而是影響多個(gè)行業(yè)。因?yàn)楦餍懈鳂I(yè)的書面表達(dá)、交流、知識(shí)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(gè)通用引擎，不代表這個(gè)引擎未來不可能進(jìn)化。事實(shí)上，它有可能加入專業(yè)知識(shí)庫，進(jìn)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(huì)受到影響。
白話解說GPT運(yùn)作原理
當(dāng)你詢問GPT問題的時(shí)候，GPT也會(huì)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(jì)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(shí)”，所以他能夠回答你常識(shí)上的問題?；蚴怯?ldquo;常識(shí)”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(gè)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(huì)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(jì)的提示語很重要，讓提示語給模型一個(gè)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(gè)領(lǐng)域的專業(yè)人士去回答一個(gè)路人該專業(yè)上的問題，回答的水準(zhǔn)就不是同一個(gè)概念與等級。我們可以利用這個(gè)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(shí)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(xiàng)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(shí)例，從作文評分自動(dòng)化到創(chuàng)建個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃。
PART?：我們還將聽取該領(lǐng)域?qū)＜业囊庖?，他們將對GPT對未來教育的潛在影響和必須解決的潛在挑戰(zhàn)進(jìn)行評價(jià)。
PART?：最后，我們將讓你看到GPT和教育的未來，這項(xiàng)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(bào)道。我是〔主播姓名〕，我們下次見。
2）寫一個(gè)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(shí)例，從作文評分自動(dòng)化到創(chuàng)建個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)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(xiàng)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(diǎn)，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(gè)例子中，提示提供了一個(gè)明確的新聞主播的角色，這給GPT一個(gè)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(gè)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(jì)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
