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随着越来越多的人加入 ChatGPT,也会使它多的能力越来越完善,这就是AI的特点,就目前 ChatGPT 的表现来看,已经可以替代大部分简单的CRUD,随着它的完善,对程序员的工作我相信是有一定的冲击的,最直接的就是导致大量底层程序员的失业。
言归正传,我直到最近才有时间体验ChatGPT,体验之后感觉现阶段的ChatGPT已经有以下几个比普通人强的点。
ChatGPT的经验能力强于普通人
ChatGPT回答简易问题的能力很适合我这种不太会说套话的人,在回答一些知乎类问题、普通文档、运营方法等也不在话下,此外对于中文的理解有些突破我的想法,比如说如下案例。
1、前端国际化技术体系怎么做
2、帮我润色工作周报
3、给我一些学习 Rust 的资料
综上所述,chatgpt 已经可以胜任普通的没有技术含量的工作,尤其是那些找资料只会百度的员工。
ChatGPT的编程能力强于普通人
ChatGPT 除去内容能力外,对于简单的编程能力其实也不在话下,比如说如下这个很常用的提取 URL 用 JS 来实现的题目,写出来还是很不错的,其实 OpenAI 还提供 “Codex JavaScript Sandbox”这个比问答类的更好玩,可以将你一步一步的想法通过代码帮你来实现,比如说我让它画一只猫。
1、编程写 JS 的能力
2、让它写CSS 也没大问题
所以我一开始就说,ChatGPT的出现和完善,最直接的就是导致大量底层程序员的失业。
ChatGPT写文章的能力强于普通人
OpenAI 除简单的编程实现,还有一个写文章的能力,编剧也没问题,也很适合写所谓的论证文,不过还是感觉还是有些“正规话术”,但是在某些场合其实还是很吃香的,比如说如下这种类似于活动安排、论证主题、模版申请啥的还是不错的,居然还可以“教你做菜”,简直了。
1、如何编剧入门
2、正规申请怎么写
亲测使用了一下 ChatGPT,自己使用还是非常震撼。
ChatGPT 能替代的有:
水框架类的问题答得很好:比如拆解观看时长下降的原因,至少是个 junior dataanalyst 的思考水平了;
对理论知识和问题答得很好:Chat GPT据说建立在上亿变量上建立的模型本身就是个超大型搜索引擎了,能够回答这也类知识类问题井不讶异,但是输出的排版非常舒服且合理就比较厉害了;
对输出简单的结论判断:比如通过数据分析师职业内容和互联网的需求,认为数据分析师未来还有需求
ChatGPT还无法替代的有:
对没有趋势推断和预测能力:比如抖音和快手未来市场份额的问题,没有办法解答
没有可视化能力:毕竟是 Chat bot,数据分析师保住一些可视化的饭碗
没有人情味:毕竟人都知道大象放进冰箱明明三步就够了
ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体,经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用,因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文,都可以问,它不是Siri这种机器人,他是一种生产力的工具,要把它当作真实的人来对话,可以让它改进,支持上下文多轮对话,放心大胆的问,每次回答的字数有应该有限制,可以使用“继续问”等来追问,它会继续写。
AI届已经进入新的范式,学会提问题会越来越重要
1;随着越来越多的人加入 ChatGPT,也会使它多的能力越来越完善,这就是AI的特点,就目前 ChatGPT 的表现来看,已经可以替代大部分简单的CRUD,随着它的完善,对程序员的工作我相信是有一定的冲击的,最直接的就是导致大量底层程序员的失业。
言归正传,我直到最近才有时间体验ChatGPT,体验之后感觉现阶段的ChatGPT已经有以下几个比普通人强的点。
2;人工智能研究公司 OpenAI 上周正式推出 ChatGPT,这是一种基于对话的人工智能聊天机器人模型,它能够理解自然语言并以自然语言的方式做出回应。ChatGPT 基于 GPT-3.5 模型微调而成,以语言服务模型 InstructGPT 为基础,通过人类回馈增强学习训练模型 RLHF,不过数据设置略有不同。它以对话方式进行交互,既能够做到回答问题,也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求,能以更贴近一般人的对话方式与使用者互动。