名词解释

chatgpt呢就是 Chat Generative Pre-trained Transformer,翻译成中文就是生成型预训练变换模型。
他能做什么呢,他最擅长的:文本处理,对话,代码生成,代码解释,代码挑错,文本补全,图片生成,写文章,写sql, 写视频脚本, 写论文, 图像处理等等,在逆向领域现在也用的很广,他强大的计算能力和学习能力,使得ast解混淆代码变得异常容易,即使没学过也能轻松上手。

思考:(为什么chatgpt可以超出我们预期)

其实机器学习 一直以来应用都是非常简单的原理,类似于小学时候给几个点,用y=ax+b找出最合适的线拟合,
在复杂的模型也是给输入 让他给出结果,让模型模仿拟合回归出来的
chatgpt之所以超出我们大部分人的预期,是因为它能达到的功能远超输入和输出这个简单过程了,它似乎可以输入任意的文本,根据上下文做出合适的响应。如果要走的更远的话还是得依靠神经网络,类人类的动物,(这里是指有智能的生物)都是靠神经元,只不过神经元多少问题,那为什么世界上神经元最多的生物比如海豚看起来也没有chatgpt聪明,因为他不懂语言,不能处理语言。

背景

我曾经封装过一个客户端,流程是 浏览器、国内服务器、鉴权通过后向美国洛杉矶服务器发请求、接受到之后用httpclient发请求,然后将结果一步一步返回。受限于那台服务器配置低,无法装mysql, redisjava开发环境,只能这样来妥协,用之前写的博客网站的spring来做鉴权, 转发给gin的服务,后来人算不如openai算,账户没了,被封了,后来再就废弃之前写的那个项目了,因为接口风控实在太严重。
笔者这里的应用场景呢,
主要是用来当做一个搜索引擎,方案获取,代码生成,它可以给一个参考,注意!!!这个只是参考,前提是你得知道怎么写,如果从来没接触过的小白的话,确实也是不太行的,他很多时候写了一半就开始编了。。。。。。
如果代码生成场景的话还是建议使用coplit,没错,就是之前出的那个coplit,毕竟他扫描的是整个github库,写出的代码还是有参考性的,但是前提是你也得会,知道怎么改。

关于openai的风控

3月份的时候接口风控就增强了,4月份的风控增强是针对网页版,和批量号的​。
前几天我发布了一个 chatgpt开始大规模封号相关的视频,现在有了44万播放量,我在b站抖音都有发布,我看到有一个在路边卖烧烤的大哥都关注我的时候,我才知道,原来这个大语言模型的影响力有这么大。

机遇与挑战

在劣币驱逐良币的过程中,这个大语言模型带来了很多的机遇和挑战,随之而来的一个技术的兴起就是提示词prompt技术,尽管很多人在吐槽chatgpt将取代很多岗位,从未来的趋势的话,确实会的​。
相反短时间来看,却催生了很多岗位,比如说prompt提示词工程师,这个在美国硅谷甚至高达100万美元的年薪,
在国内也有很多这样类似的刚刚催生的岗位。

其实chatgpt这个模型的训练很早很早就开始了,不是2022年 的一个项目了,chatgpt3这个版本的训练早在2019年就开始了,细心的朋友可能会观察到gpt3.5的知识库截止时间是2021.9月​。
国内的chatgpt比如说早期的文言一心,还有4.11即将发布的阿里的通意千问,如果说要达到哪怕chatgpt3的效果可能也有很长的路要走,不过相比高墙之外的chatgpt,国内的这个还是值得期待一下的​。
根据小道消息,在今年年底也就是12chatgpt5将发布,openai团队期望这个新模型将reach the level of agi, 我查了一下,agiartificial general intelligence通用人工智能 的缩写,也称为强人工智能,他将是目前最强大的语言模型,
将拥有和人类一样思考的能力,这个是很让人期待的,如果说,下一个模型真的能够自己思考,给我的感觉呢,
​今年可能会是下一个1905年(物理学奇迹年),这将是一个里程碑式的飞跃,尽管我们现在采用的方式在未来看来可能非常非常低级,
消耗巨量算力来换取一个类人类智力水平的智能语言模型。

思考和总结

不要只盯着chatgpt这一个语言模型来看,还有很多不错的项目,chatppt,chatpdf,midjourney,text2Image,chatexcel,还有阿里达摩院出的文本转视频(我用过,效果不是太好,)


1 条评论

smart contract example · 2023-04-26 20:07

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