讲师/邱子芸(台湾) 内容而及设计/刘萍
作者:蔡宜坦、施威铭研究室
出版社:旗标科技股份有限公司
出版日期:2023年4月24日
出版地:中国台湾
最近有报道称,使用ChatGPT外挂可以完成订购机票、订购房间、订购食材等事项。
同时,也相继推出了ChatGPT侦测器,以便侦测使用ChatGPT的作弊行为。
自OpenAI公司,开放了普通用户注册,并推出应用ChatGPT后,仅用了2个月时间,就吸引了1亿用户,成为了“史上用户增长最快的消费者APP”。
关于ChatGPT,每天都有新闻和更新迭代,显示出令人震惊的速度和能力,甚至让最有经验的AI专家也感到威胁。
本书是台湾关于ChatGPT的最新、最全面的书籍,共有13章内容十分丰富,无论您是初学者还是高级用户,都可以在其中找到所需的内容。
本书主要从以下五个部分介绍:ChatGPT基础知识、提示语、应用场景、AI是否会取代我们的工作以及一些实用的AI平台。
part.1 GPT基本原理介绍
1.ChatGPT发展历史
2018年6月,OpenAI开始研发GPT-1模型,该模型使用了Transformer模型架构和自回归机制,可用于生成自然语言文本。
2019年2月,OpenAI发布GPT-2模型,使用更大的语料库进行预训练,在多种自然语言处理任务上表现优异。
2020年5月,OpenAI发布GPT-3模型,在文字翻译、问答与生成等方面拥有惊人表现。
2022年11月,OpenAI发布了新模型GPT-3.5API(text-davinci-003)。
2023年3月,OpenAI发布GPT-4模型……
可以看出,迭代所需的时间越来越短,进展越来越快。若您希望了解更多详细信息,请直接向ChatGPT提问。
2.ChatGPT是什么?
ChatGPT是OpenAI公司开发的一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
GPT的全称是 Generative Pre-trained Transformer,中文叫“生成式预训练变换模型”。它基于transformer架构、经过预训练、是一种生成性的模型。
Chat,就是聊天,指的是它干活的方式,用打字聊天的方式,帮你把活干了。
Chat,是它与你交互的方式,GPT则是它的大脑。
ChatGPT是可以进行上下文进行推断的,所以跟它聊天,会更像是在跟一个人聊天。
比如,你问它:我与父母吵架了,但我不知道为什么他们会那么生气。”
它会问你一些吵架的具体场景后,给你更好的答案。
在这个过程中,GPT它在做什么呢?
它其实是在做文字接龙,或是单词接龙。
ChatGPT就像一个巨大的图书馆,通过提问,为你助力。
3.ChatGPT训练的原理
ChatGPT训练分为三步:
第一步 无监督学习
让它自由学习,去练习文字接龙,学习规律,从而会变得很博学。
比如,我们问它:
”床前明月光下一句是什么?“
为了得到答案,ChatGPT需要通过,与数据库里的资料进行大量匹配,最终得出“疑是地上霜”,这个连接概率最高的结果。
这个过程并不是基于逻辑的计算,而更像一个概率问题。
为什么说它有时会“一本正经的胡说八道”,就是因为它并不是真的理解这个问题,而只是基于概率给你的答案。
这个过程ChatGPT需要庞大的学习材料,去进匹配联结。
第二步 监督学习
通过第一步的学习,ChatGPT能回答我们的问题,但不能确保它回答正确性和合规性。怎么办呢?
就需要提供优质的对话文本,让它学会规矩。
这就像,你刚开始学习画画,你不会画,你胡乱地画。这时老师拿出画家的画,让你照着练习。然后,你就去模仿这个画家的画,你在模仿的过程,不断较正原先不成章法的绘画。
经过这样训练的ChatGPT,它回答会不会模板化、千篇一律呢?
就像你学着画一个大师的画,久而久之,你就完全用TA的思维风格,而丢失了自己的风格了呢。
这个问题,会在第三步的训练中得到解决。
第三步 强化学习
这一步,让它自由发挥,用评分调整,让它有创意。
就比如,”白日依山尽,黄江入海河。“你要求ChatGPT根据这个语境,创造一首诗词。
它生成一首诗词后,我们可以通过”点赞““点负”的方式给它评分,给它反馈。让它根据我们的要求对答案进行调整。
这其实就是它强化学习的过程。
因为有这个过程中,它就有了“创意空间”,它会猜你喜欢的答案,所以我们每个人问出来的答案,并不一样。
ChatGPT训练的三个步骤,也就是学习的过程,可以用《荀子.劝学篇》中有一段话来描述:“积土成山,风雨兴焉;积水成渊,蛟龙生焉;积善成德,而神明自得,对心备焉。”
“积土”“积水”“积善”的过程,对应到我们的学习,就是大量知识输入、学习思考、反馈练习的过程。
这些过程,本质上是大脑神经元的激发与连接过程。
大脑神经元连接越多,就越聪明。
ChatGPT模型的参数就相当于大脑“神经元”。
所谓有“大模型”就是参数规模的“大”;所谓的“聪明”、 "厉害",就是参数足够多,连接足够多,运算足够快。
part.2 GPT注册与提问要点
目前,ChatGPT只有官网,没有APP,很多人会用Google浏览器、微软的Bing,登陆它的官网进行注册、认证、登陆。
值得注意的是,注册需要用到邮箱和手机认证,而且需是国外的手机号。一些地方的登陆,是受到限制的。
怎么使用ChatGPT呢?
就是在对话框里向它提问。
你随便向它提问,它也会生成答案给你。但要想获得优质答案,我们需要一定的提问(Prompt)技巧。
最基本的框架是:任务指令=定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求。
值得注意的是,在提问之前,你得想清楚,自己希望ChatGPT给出什么样的答案。
举例:
定义角色:假如你是资深的营销策划,熟悉营销4P理论。
背景信息:请协助一家企业,提升粉丝数量1万人,写一份营销策划书。
输出要求:用markdwon格式输出,400字以内,生成5个答案。
角色和背景信息,相当于限定答案的范围。
输出的格式,除了markdwon格式,还可是word文档、PPT格式,或是Excel表格等。
当你熟悉了它的使用技巧后,也可以不用这样框架去向它提问。
part .3 ChatGPT各场景应用举例
如果你问ChatGPT,它的的应用场景有那些,它会给你列出几个方面:语言翻译、文章写作、情感分析、智能客服、辅助写作,知识问答等。
你甚至可以通过提问,让它教会你,怎么去使用它。
应用示例1:文章翻译与总结
直接把需要翻译或文章内容,丢给ChatGPT,让它就可以帮你翻译,或总结出几个要点。
由于网络原因,它可能会卡顿,你只需告诉它“继续”,它又会继续生成答案。
应用示例2:方案撰写
比如,你是一个咖啡营销策划,目标客户是高中生,商品的价格在40到100台币之间。目前,销售的渠道主要是实体店与APP。你想现在要与皮卡东推出款网红咖啡,请ChatGPT提供5个活动的计划。
应用示例3:生成思维导图
比如,你是一个资源育儿专家,要写一本关于0到6岁营养教育的书,你可以让它为你提供一个大纲。
要生成思维导图,提问技巧很关键。可以借鉴下图中的提问格式。
在日本,还有更多、更详细的提问格式探索。
用markdwon格式输出,可以直接复制到markdwon粘贴,就可以生成思维导图。
应用示例4:生成PPT
如果你想要它生成你中意的PPT,那么,在提问上,一定要注意,尽可能地告诉你的目的、要求、希望达到的效果等。
生成PPT,也需要用markdwon格式输出,然后,直接复制到markdwon粘贴,就可以PPT。
应用示例5:数据分析
可以把数据直接复制到ChatGPT,请它帮你整理,分析,并出趋势预判。
这个功能对社群运营很有帮助,可以把相应的数据,让它分析,从而帮助你优化运营。
应用示例6:做约会计划
ChatGPT是社交小帮小,你还可以用它帮人做一个约会计划。
应用示例7:让GPT帮你思考问题
当你不知道怎么提问时,你以让ChatGPT来告诉你,你需要准备什么资料,让它来引导你去使用它。
也可以让它角色扮演,让它做你的商业顾问、面试官、导游等。
还有更多的应用,供你去探索。
part 4 AI来了,什么工作会被取代?
AI来了,谁会被替代?
美国有过一个报道,称至少80%的美国劳动力也会受到影响。
国内相关报道,认为最容易被取代的职业是:翻译、保险、剧作家、作社群视觉、文案、剪辑等。
一位博主提出:依照工作的容错率,来判断被AI取代和可能性。
比如,自动驾驶虽然已经取得了很大的发展,但并没有取代人的驾驶,就是因为驾驶这事的容错率很低。
而,对于容错率高、不需要人工干预的文字处理工作,就越容易被取代。
这为我们思考:未来的人才,要培养什么样的能力?提供了思路。
part 5 相关AI平台或插件
1.AI工具导航
优设:https://hao.uisdc.com/ai/?wb
AI工具大全,包括ChatGPT、Midjourney、文心一言等等,囊括了AI聊天、AI绘画、平面设计、AI提示词,等等。
2.指令大全
ExplainAI:https://www.explainthis.io/zh-hant/chatgpt
包括怎样写报告、怎样进行资料整理、怎样准备面试、怎样写程序、怎样帮助你学习等等,里面都给有相应的模版。根据自己的情况,稍加修改,就可以使用。
3.做个定制化资料库
Chatbase:https://www.chatbase.co/
可以帮你定制化自己的资料库,打造你的第二个大脑。
未来GPT一定是会变成一个个人管理资料库,可以把自己过往的资料都喂给他,然后你就可以直接问他问题,按照你的数据输出你的。
本期成长记录
志愿运营人员
Ava,Aylin,menger,mili
彭剑,刘佳,月亮,阿檬,刘萍
阿凯,乔斯,叶娟娟,火星人,岳邦瑞
朝阳,胡萝北,郑斯琪,可可润,亮晶晶
晓蓉,王晓琴,赵玲娜,杨小冰,墨兰书香
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