ChatGPT是什么？
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 ，于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务（百度百科）。下面让我们有请主角介绍一下自己：
ChatGPT的底层原理是什么
GPT-3.5是一种基于Transformer架构的自回归语言模型，它使用数百亿个单词和短语的语料库进行训练。模型的超参数包括层数、隐藏层大小、头数、词向量大小、学习率等，这些参数经过调整可以使模型更加准确和高效。在训练过程中，模型使用动态掩码、随机丢弃等技巧来避免过拟合和提高模型的泛化能力。模型生成文本时，还可以使用温度采样等技巧来控制生成文本的多样性和准确性。
- 自回归语言模型：ChatGPT是一种自回归语言模型，它的目标是预测下一个单词或字符是什么，给定前面的上下文。在对话场景中，上下文可以是用户的问题或对话历史。ChatGPT使用自回归模型来生成回复，使得回复在语法上和语义上都合理。
- Transformer架构：ChatGPT使用了Transformer架构，它是一种基于注意力机制的深度学习架构，能够捕捉输入序列中的长期依赖关系。Transformer架构使用了多头注意力机制，可以将输入序列中的不同部分关注到不同程度，从而提高模型的性能。
- 大规模语料库：ChatGPT使用了数百亿个单词和短语的语料库进行训练，包括维基百科、新闻文章、小说、网页和社交媒体等。这样的大规模语料库可以帮助模型学习到更加广泛和多样化的语言知识，提高模型的泛化能力和效果。
- 训练技巧：ChatGPT使用了一系列的训练技巧，包括动态掩码、随机丢弃、温度采样等。这些技巧可以帮助模型避免过拟合和提高模型的泛化能力，同时也可以控制生成文本的多样性和准确性。
ChatGPT的应用场景
当对它进行提问应用场景时，它的回答是：
- 对话系统： 我可以作为智能客服、语音助手等对话系统的核心技术，帮助用户解决问题和提供服务。
- 信息搜索和推荐：我可以根据用户的输入和需求，快速搜索和推荐相关的信息和内容。
- 文本生成和编 辑： 我可以生成各种类型的文本，如文章、新闻、故事、诗歌等，也可以对文本进行编辑和修订。
- 自然语言处理 ： 我可以进行自然语言理解和处理，包括语音识别、情感分析、关键词提取、命名实体识别等。
- 翻译服务： 我可以进行多语言翻译服务，帮助用户跨越语言障碍，实现信息互通。
ChatGPT实际应用
I 一、技术能力
I 二、记忆能力
I 三、根据规则，设定答案的能力
面临的问题
I 一、固有门槛问题
由于不可抗力因素，都被卡在了注册上，没有对我国进行开放，因此，进入门槛较高，想使用起来比较麻烦，等到普及还得需要时日。
I 二、卡顿与慢
笔者在使用时候，经历过：答到一半结果不生成了、聊天对话间隔时间长时候需要刷新、ip会提示拒绝我们本地访问…….，chatGPT 要并发的从海量数据模型中去计算用户请求的真实目的，并给出正确结果。这需要非常庞大的算力，而这个正是卡主 chatGPT 脖子的事情。
I 三、错的问题
因为chatGPT 要根据用户训练模型中搜索答案，但是当我们用中文去搜索一些问题或者关于时效性的文档时候，它给出的答案有时候会错，因为我国录入的数据模型还是太少，根据资料库深度学习生成的答案不尽人意。
会让我们失业的chatGPT?
-
写作行业：ChatGPT可以用于自动生成文章，可以取代人工写作。
-
技术支持行业：ChatGPT可以用于自动回答客户的技术问题，可以取代人工技术支持。
-
客服行业：ChatGPT可以用于自动回答客户的咨询问题，可以取代人工客服。
-
数据分析行业：ChatGPT可以用于自动分析大量数据，可以取代人工数据分析。
-
金融行业：ChatGPT可以用于自动分析金融市场，可以取代人工金融分析。
总结
ChatGPT从2022年12月开始，像一颗炸弹引爆了全网的讨论浪潮，让我们展望几点：
它的出现我们需要担心吗，我们会不会因为它的出现失业，我们需要去做什么？
未来AI出现的时候，新的风口究竟是什么，未来的世界又会发生什么变化？
我们如何去高效的使用它，让它为我们提供服务？
有没有一种可能，我们出在了时代的变革，后来的历史书上会说：2022年以chatGPT为代表的人工智能工具出现，标志着第四次工业革命浪潮的兴起，作为一个普通用户来看，目前这个工具绝对值得一试。
