chatgpt引燃新一轮ai革命 ai产品经理视角下的chatgpt全解析
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
chatgpt,chatgpt是什么意思,chatgpt怎么下载,chatgpt使用GPT-4 有几点重大更新：解读图文；能轻松通过人类专业考试，如SAT（美国高考）；变得更加“人”化，语气变得幽默；对非英语语种得到进一步支持；还有报税、写诗、写代码等等。值得一提的是，GPT-4使用了微软Azure来训练模型，在超算加持下，GPT-4的训练运行获得更强的稳定性，实现性能飞跃。
在此前的版本中，ChatGPT只能处理文本，而4.0将可以接受图像作为输入。以OpenAI提供的示例中，当你问道：“冰箱里的食材能做几顿饭？”GPT回答可以做酸奶冻糕和鹰嘴豆泥包裹。它还能学着讲笑话，给你打趣，并且在你需要时给你写诗。
GPT-4还可以作为一个语言翻译器，能够解决人与人之间的交流问题。例如，一个人讲英语，另一个人讲日语，GPT-4可以作为中介，使得两人能够进行交流。这种技术对于国际贸易和旅游业等领域具有重要意义。
GPT-4的另一个重要特点是它可以解决更复杂的问题。例如，它可以回答数学问题、物理学问题和化学问题。此外，它还可以解决人类专业考试，如SAT（美国高考）和GRE（研究生入学考试），这意味着它可以帮助学生准备考试，并为他们提供答案和解释。
目前市面上的许多机器学习基准测试都是用英语编写的。为初步了解GPT-4在其他语言上的能力，OpenAI使用 Azure Translate，将一套涵盖57个主题的1.4万多项选择题的MMLU基准，翻译成了多种语言，然后进行测试。
在测试的26种语言中，有24种语言，GPT-4优于 GPT-3.5和其他大语言模型的英语语言性能。
其中英文达到了85%，中文达到了80.1%的准确性，这甚至高于3.5的英文的准确性（70.1%）。在这个测试中，GPT-4对于中文的语言理解，已经优于此前ChatGPT对于英文的理解。
不过，GPT-4并不是完美的，它无法像人类一样理解情感和语境，这意味着它可能会出现一些意想不到的回答。但是，随着技术的不断发展，我们相信GPT-4将会变得越来越先进，为人类带来更多的便利和帮助。
GPT-4是一个非常重要的里程碑，它为人工智能的未来发展打下了坚实的基础。我们期待着看到它在不久的将来为我们带来更多的惊喜和创新。
最后我想说中国的科技企业任重道远。
ChatGPT是用什么语言开发 chatgpt出来了还有必要学编程么
chatgpt,chatgpt是什么意思,chatgpt怎么读,chatgpt在线| 出chatgpt独享账号！内含5美元！仅需38元/个！独享永久使用！点击购买！ 一、【【微信】】与OpenAI ChatGPT 是 OpenAI 公司的一个技术产品，【【微信】】使用了 GPT（Generati【【微信】】rmer）技术，是一个用于对话生成的预训练语言模型，OpenAI还有很多其他模型。 (来自：【【微信】】的解释) OpenAI是一家人工智能研究公司，它开发并提供了一系列人工智能技术和产品，包括SDK开发包。 (来自：【【微信】】的解释) 可以理解为： OpenAI提供的SDK能力更加丰富，而【【微信】】是使用OpenAI的GPT技术实现的一款自然语言处理模型产品。 所以要接入【【微信】】的能力，还是要看OpenAI所能提供的开放接口能力如何。 二、OpenAI目前公开的几款产品 2.1 【【微信】】我们可以通过https://chat.openai.com/chat 来打开【【微信】】的在线聊天界面(需要先注册，目前不支持国内注册)。 具体的【【微信】】聊天的情况，这里不赘述了，【【微信】】的实力目前在网络上已经被证实。 就目前个人使用的情况来看。目前在搜索知识相关的内容，用【【微信】】之后，很少会再打开Baidu和Google。除非一些系统性的知识，或者极个别业务类知识搜。但是对于科普类、以及常见类知识，【【微信】】的答复明显要比搜索引擎更精准，且十分清楚你意图搜索的内容是什么。 2.2 DALL・EDALL・E 是 OpenAI 研发的一种新型的生成式预训练语言模型，它能够从文字描述中生成全新的图片。它可以生成各种各样的图片，从卡通形象到复杂的科技图像，它是一种非常先进且有趣的人工智能技术。(来自：【【微信】】的解释) 我们打开网址：https://labs.openai.com/ 可以更直观的看见这款产品。 2.3 GPT-3GPT-3(Generati【【微信】】 3)：这是 OpenAI 最强大的 NLP 模型，拥有出色的语言生成能力。 （来自【【微信】】的解释） 网上流传可以写出论文的就是GPT-3这款产品，【【微信】】实际也是应用的GPT-3的"text-da【【微信】】"模型。 网址为：https://【【微信】】.openai.com/playground 右侧Model选择"text-da【【微信】】"。 2.4 CLIPCLIP(Contrasti【【微信】】raining)：这是一种跨语言和图像的模型，可以在图像和文本间进行对比。 这里不再介绍。官方网站是 clip.openai.com 但是我没有打开。 三、基于OpenAI的Demo开发 OpenAI接口文档https://【【微信】】.openai.com/docs/api-reference 从目前官方的接口文档来看：OpenAI的原生接口支持Python和Node.js语言，但也同时支持RESTFul的API接口形式。所以目前其他语言可以通过Http的API请求形式，来调用OpenAI的接口。 这里先以Python为例，尝试调通一个接口。 3.1 Model在开始之前，我们需要理解的最关键的一个概念，就是OpenAI的训练模型Model。 对于我们从来没有接触过人工智能技术的人来说，始终认为人工智能开发一定是要自己训练的，但是OpenAI完全降低了人工智能的业务开发门槛，我们完全不需要神经网络、NLP、深度学习等人工智能领域工程师及算法工程师，就可以直接使用OpenAI训练好的强大模型为我们进行业务赋能。 我们可以理解为OpenAI现在已经有很多基础能力相当成熟的“AI大秘书”为我们进行服务。 他们的名字分别是：davinci(达芬奇)、curie(居里)、babbage(巴贝奇)和ada(艾达)等。 Model 擅长 Davinci 复杂的意图，因果关系，面向特定受众的概括 Curie 语言翻译，复杂分类，文本情感，概括 Babbage 中等分类，语义搜索分类 Ada 文本解析，简单分类，地址校正，关键词注意：任何由更快的模型（如Ada）执行的任务都可以由更强大的模型（如Curie或Davinci）执行，所以只需要记住“达芬奇最强”即可。 综上，在我们进行使用OpenAI进行业务接口开发时，应该尝试不同的场景，选择最适合的Model为我们提供分析能力。 当然，OpenAI不仅仅只有这些模型，在OpenAI的官方文档上有说明可以给开发者提供的开发能力，如下： 这五大能力，各自提供了接口让开发者进行接入和使用。其中“Fine-tuning"将是定制化的model训练接口，当然是你不希望使用OpenAI现有的"大秘书"。 全部Model模型List可见OpenAI官方文档：https://【【微信】】.openai.com/docs/models/o【【微信】】 在GPT-3模型中，各个“AI大秘书”的最新版本和情况如下： MODEL DESCRIPTION MAX REQUEST TRAINING DATA text-da【【微信】】(达芬奇003) 最强的GPT-3模型，可以完成其他模型不能完成的任务，通常质量更高，输出更长，并且更好地遵循说明。还支持在文本中插入完成。 4,000 tokens 2021年6月之前 text-curie-001(居里001) 非常有能力，但比davinci达芬奇快速且成本更低。 2,048 tokens 2019年10月之前 text-babbage-001(巴贝奇001) 能够完成简单任务，非常快速，成本更低。 2,048 tokens 2019年10月之前 text-ada-001(艾达001) 能够完成非常简单的任务，通常是GPT-3系列中最快的模型，成本最低。 2,048 tokens 2019年10月之前 3.2 基于"text-da【【微信】】"的text文本处理Demo（Python）代码很简单，如下： 1) openai的sdk 对于python来讲，安装openai环境十分的简单，如下指令即可： pip install openai如果你用的【【微信】】语言或其他语言，不需要安装环境，直接调用官方的RESTFul接口即可。 2) API_KEY 这里面需要一个api_key，api_key的获取办法是，首先要注册OpenAI账号，如果您之前已经可以使用OpenAI产品，说明你已经有了账号，然后在https://【【微信】】.openai.com/account/api-keys 网页中，生成API_KEY即可。 3) propmt提示信息 prompt="用【【微信】】写一个API-Server,且有一个路由/tal,给客户端返回'你好TAL'的能力"在文本Model中，就是我们的输入问题文本。 接下来，我们来执行上述的python代码，得到如下结果： 这样就已经基于"text-da【【微信】】"的能力得到了我们想要的答案，也证明我们Demo的调度是通过的。 四、OpenAI的基于【【微信】】接口开发及微信GPT案例 4.1 基础结构体定义 const BASEURL="https://api.openai.com/v1/" // 【【微信】】 请求体 type 【【微信】】 struct { ID string `json:"id"` Object string `json:"object"` Created int `json:"created"` Model string `json:"model"` Choices []ChoiceItem `json:"choices"` Usage map[string]interface{} `json:"usage"` } type ChoiceItem struct { Text string `json:"text"` Index int `json:"index"` Logprobs int `json:"logprobs"` FinishReason string `json:"finish_reason"` } // ChatGPTRe【【微信】】 响应体 type ChatGPTRe【【微信】】 struct { Model string `json:"model"` Prompt string `json:"prompt"` MaxTokens int `json:"max_tokens"` Temperature float32 `json:"temperature"` TopP int `json:"top_p"` Fre【【微信】】 `json:"fre【【微信】】"` PresencePenalty int `json:"presence_penalty"` } 4.2 【【微信】】的OpenAI请求RESTful接口封装 // Completions gtp文本模型回复 //curl https://api.openai.com/v1/【【微信】】 //-H "Content-Type: application/json" //-H "Authorization: Bearer your 【【微信】】 key" //-d ' 【【微信】】(gptResponseBody.Choices) > 0 { reply=gptResponseBody.Choices[0].Text } log.Printf("response text: %s ", reply) 【【微信】】 reply, nil }我们依然可以通过上述封装的【【微信】】接口去请求OpenAI的Model模型，获得我们得到的结果。这里的Demo运行就不再展示。 然后，基于【【微信】】的API能力再加上微信小程序的代理程序模块（由于涉及到微信代理作弊程序，这里代码省略），可以代理本地微信程序的消息转发，最终可以实现的效果如下： 目前也有第三方实现的【【微信】】的GPT接口封装，项目名称为【【微信】】，开源代码在 https://github.com/sashabaranov/【【微信】】 实现基本代码如下： package main import ( "context" "fmt" gogpt "github.com/sashabaranov/【【微信】】" ) func main() { c :=gogpt.NewClient("XXXXXXX your API KEY XXXXXXXX") ctx :=context.Background() req :=gogpt.【【微信】】{ Model: gogpt.GPT3Ada, MaxTokens: 5, Prompt: "随便说说", } resp, err :=c.CreateCompletion(ctx, req) if err !=nil { 【【微信】】 } fmt.Println(resp.Choices[0].Text) }是的，这很令人惊奇，你现在已经具备使用人工能力开发业务了，且接口竟然如此的简单。至于model的选择和参数和接口的选择，详细看OpenAI文档就可以了，本文是快速入门，这里就不再赘述了。 五、有关接入OpenAI的功能假设模型 5.1 智能ToB运营售前、售后、技术支持系统整体思路为，应用OpenAI提供的Files大文件训练和Fine-tune自定义业务Model能力。尝试基于已有的成熟Model再叠加业务内容，进行简单的知识补充即可。 5.2 智能家庭助理方案和上述方案类似，只不过需要将详细的操作手册换成常见的QA汇总文本。 六、方案可行性评估注:解决方案为基于OpenAI模型的假设方案，商业模式和产品可行请问你们的产品经理。 先说下我这里的想到的几个问题，进行抛转： 1、【【微信】】如果在短时间内在中国出现一个普及类的大众产品问世，所以现在普通业务企业接入可能将毫无意义，因为大家都会在那个普及的产品上去提问知识，就好比当搜索引擎刚出来的时候，我们在自己的产品植入搜索引擎能力，短期有点效果，长期是无意义的。最后大家都会到一个地方去搜索。 2、对于OpenAI能力的性能问题以及回答问题的准确性，目前还没有商业应用落地的真实数据，第一口吃螃蟹还需要谨慎一些。 3、【【微信】】就国内来说，在几个月之前就已经有一小波热提峰值，但是很快就下去了，但近期突然引起大家热议，或有资本运作及推动，学习知识没错，在没有掌握充足的相关知识和应用领域客观调研下，要小心自己不要成为"韭菜"哦^_^。 4、科学很重要，科学的普及更重要，而普及才是最难的，引用AI来创造价值才是最难的。目前【【微信】】只是展示了潜力，但潜力不能当饭吃，只有实力才能当饭吃。目前【【微信】】还是“流行话题”占比高一些，聊这个话题会显得高级，所以才喜欢聊，但又有多少人真的懂，多少人真的了解且认真思考过，甚至又有多少人去试用一下。 原创作品 刘丹冰Aceld 技术知识库 https://www.yuque.com/aceld 《【【微信】】修养之路》 《8小时转职【【微信】】工程师》 《zinx-【【微信】】轻量级Tcp服务器框架》 代表作品 《Lars-基于C++负载均衡远程服务器调度系统》 《libevent深入浅出》 《Nginx中文入门手册》 《Linux上Lua应用实战与人工智能》 github https://github.com/aceld |
