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ChatGPT如何颠覆我们——底层技术-发展-影响-应对

时间:2024-04-06 05:57:52

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ChatGPT如何颠覆我们——底层技术-发展-影响-应对

ChatGPT

近期,ChatGPT相关信息与雨后春笋般增长,大多数人都在惊叹它将会改变世界,他的出现就颠覆现有生活,风头过后,大家又似乎不以为然,终于有时间整理下ChatGPT的工作原理,以及站在自身角度思考下,ChatGPT将如何改变普通人的生活。

心怀疑虑

它是如何工作的?它和搜索引擎有什么区别?它和聊天机器人有什么质的差别?它会给社会带来什么样子的变革?我们普通人应当如何应对,保持自己的竞争力?

1、GPT技术原理

其实GPT没有那么神通广大,它没有欲望,没有意识,没有情绪。甚至不知道自己说了什么。

实质功能——单字接龙

给它任意长的上文,它会用自己模型去生成下一个字,整合生成后的字后,进一步进行生成(自回归生成),其模型本身能做的就是生成下一个字。

模型训练——学习材料

根据材料学习,不断调整模型,是得模型可以根据上文生成符合学习材料的下文。如果遇到内容相同的上文,则根据概率分布进行抽样生成下文(每次的回答不完全相同)。

回答问题——问答组合

提问和回答整合为问答组合,供模型进行学习。但是提问的方式千奇百怪,它可以利用所学的规律来处理从没记忆过的提问(泛化),训练出针对不同提问方式的通用模型来实现泛化。

生成模型——不保存数据

搜索引擎通过记忆既有数据后,提供搜索后的数据给用户,而ChatGPT通过对既有数据进行学习后,处理生成全新的回答。所以说它利用既有数据进行训练模型后,使得模型变成通用模型,每次回答,都是模型根据上文生成的,因此它也被成为生成模型,与搜索引擎有质的区别。

缺点——更新效率低,高度依赖数据

正因为它的生成特性,它有可能生成现实并不存在的内容,任何符合它逻辑的内容均有可能被生成,有时候会混淆现实生成胡说八道的内容。因此当产生不正确的内容我们无法直接进行增删修改,只能修改模型进行调整,导致更新效率低下。而且模型高度依赖数据,需要大量优秀的学习资料进行训练。

2、ChatGPT壮大之旅

上述GPT还不足以处理日常事务,它经过三轮壮大之后变成ChatGPT才足够强大。

无监督学习——大量数据

同一个词在不同场景下会有不用含义,因此它需要学习语法规律和语义关系。通过学习大量的语言范例,以应对从未见过的语言,具备举一反三的能力,专业称之为预训练

监督学习——懂规矩

经过大量学习材料和语言范例的训练后,它已经可以回答绝大部分内容,但是各种丑闻,脏话等内容也可能被它生成,无法指挥它生成对我们有帮助的内容。因此采用优质的对话范例(对话模板)来进行训练,当问题有误或者时事新闻时,它可以明确的指出错误和回答不知道。让它学会什么该说什么不该说。当有足够多的模板规范后,它也具备了根据例子生成新内容的功能,理解例子的要求(语境学习)。在该阶段通过对代码的大量学习后,它也学会了人类的分治思想,形成思维链

强化学习——创意试探

在经历前两轮调整后,它的回答有可能变得僵化死板,为了克服这个问题,又对它进行创意引导,类似宠物食物诱导训练法,当它意外的回答出符合人类创意认可的内容时,给予奖励,利用人类评分来调整模型。

至此,ChatGPT 3.5诞生。

3、对普通人的影响

目前ChatGPT的表现其实远达不到可以改变世界的能力,但它的诞生无疑给大家指明了方向,也让大家看到了大语言模型的可行性。大语言模型今后将达到大力发展,也会变得更好用、更便宜、更高效。

精通语法

ChatGPT对语言语法的遵守能力已经超越绝大多数人,它可以帮助人类校对拼写检查语法转换句式翻译外语

世界知识

人类之所以强大,是因为语言的发明让经验知识在群体中扩散,代代继承发展,最终在千万物种中突颖而出。当代我们语言中流传的知识更多了,传统的纸质文件,甚至电子文件的处理都占据了人类大量的精力,不同的格式排版、信息分类、总结等工作,早已成为大机构们重点解决的问题。NLP(自然语言处理)应用而生,让机器理解自然语言,协助人类处理繁琐的语言处理类工作。通过大语言模型,有望真正实现让机器理解自然语言。使得普通人快速获得各行各业平均水平的知识,根据个人经验直接使用这些知识。

智能搜索引擎,智能笔记,智能办公软件,辅助培训系统,辅助编码调试工具,7*24小时智能客服,智能会议记录,行业顾问,个性化推荐等等

4、对社会的影响

教育模式单纯既有知识记忆的教育模式在未来会遇到巨大的挑战,难以适应时代发展,所有人都需要学习新的知识,教育需要教会我们学习能力和创新能力,而且是非大语言模型的创新,需要更高级的创新

网络安全大语言模型对生成内容的判断不完善,有可能生成诱导犯罪的内容,从而使防范犯罪变得困难;同时,在使用时难免泄露工作内容,进而泄露商业或者国家秘密,大语言模型需要规模效应,不可能每个机构都部署一套自己的模型,因此,如何在保证各机构数据安全的前提下,实现联邦学习,迎来了新的挑战

5、普通人如何应对

对面新的变化,我们应当继续发挥人类最本质的特征——善于使用工具

利用其优点,避免其缺点,使其最大限度的帮助人类完成复杂的工作。

克服抵触心理既然新工具无法消失,抵触只会让我们更晚的接触工具,最后不得不使用工具,更晚的获得工具的好处。

终生学习意识要加强终生学习的意识,不出意外,在ChatGPT之后仍然会有新的工具出现,增强自我思考能力。只有学习才是应对未来变化的唯一方式。

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