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关于智能聊天代码是不是扒的的信息

chatGPT是什么意思?

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,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,并协助人类完成一系列任务。

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这款AI语言模型,让撰写邮件、论文、脚本,制定商业提案,创作诗歌、故事,甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。

不少和ChatGPT“聊过天”的网友纷纷感叹,“只有你想不到,没有ChatGPT办不成的”。和ChatGPT聊天,可以直奔主题、开门见山,也能由浅入深、由表及里。

当被问到一些严肃性话题和解决方案,ChatGPT的回答逻辑合理、用词到位,虽然没有提出老生常谈之外的观点,但清晰直观且迅速的表达方式、反应过程令人拍案叫绝。

上线仅仅两个月,ChatGPT的活跃用户就突破一亿。

ChatGPT爆红背后也有挑战

自ChatGPT发布以来,它的能力也不断被人们解锁,但人们在试用中慢慢发现,数学能力是ChatGPT的一大短板,连简单的“鸡兔同笼”题都能算错。大概是考虑到这一点,ChatGPT近日宣布了一次重要更新:提升了真实性和数学能力。

据了解,ChatGPT较上一代产品提升明显,对话模式具备更好的交互体验。但对比Google等搜索引擎,ChatGPT尚不具备替代搜索引擎的能力。ChatGPT的数据来自训练数据库,目前数据库仅更新至2021年,可用信息有限,同时真实性也无法得到保障。

此外,从商业模式来看,ChatGPT目前采用免费的模式。根据OpenAI的CEO SamAltman披露,ChatGPT每次聊天成本约为几美分,其中一部分来自Azure云服务,未来公司在持续优化成本的同时,会考虑通过收费获利,预计的收费模式包括订阅制、按条收费等。

随着ChatGPT迅速走红,其竞争者也不断涌现,从Anthropic公司的Claude、DeepMind公司的Sparrow、谷歌公司的LaMDA到Character AI,这个赛道将变得越来越“卷”。

chatgpt是什么?

针对程序员会被取代这个问题,我问了一下 ChatGPT ,它是这样说的:

每一次,不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex,亦或是最近爆火的 ChatGPT,只要一个 AI 工具可以编程,紧跟而来的话题必然是:“程序员是否会因此被替代?”

程序员实惨!职业威胁一直就没停息过。

所以,ChatGPT可以编程?这似乎很让人匪夷所思。

ChatGPT介绍一下!!是一个由OpenAI训练的大型语言模型,可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构,能够从大量语料中学习语言特征。

ChatGPT可以在编程领域有多种应用,其中一些主要的应用如下:

l 代码生成:可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。

l 代码提示:可以根据用户输入的代码片段,提供相应的代码提示和补全。

l 故障诊断:可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。

l 文档生成:可以根据输入的代码生成相应的文档。

l 自动测试:可以根据输入的代码生成相应的单元测试。

l 数据科学:可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。

不过需要注意的是,ChatGPT是一个非常强大的语言模型,但它并不是万能的,在生成代码的场景下还需要人工编程和检查,所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航,才能确保完成应用。说替代程序员的,着实是过度解读了。

ChatGPT的爆火,让我想起,同样会提高程序员开发效率的低代码平台,它的出现也同样被人类污名化,职业威胁程序员。

通过低代码平台,只需要通过拖拽的方式,或者是编辑几行基础代码,就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求,现在只要掌握一些基础的代码知识,甚至不需要任何基础,就可以进行应用系统的开发!

作为国内主流的JNPF低代码平台服务商,JNPF低代码平台负责人认为:低代码的本质是解放开发者的双手,让他们从重复的代码工作中解放出来,低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色,而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题,需要程序员去解决,这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码,相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时,就需要代码的辅助,当然这个过程的代码量要可控,否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台,确实做到了看不见任何代码,但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时,便会显得力不从心。

chatgpt是什么意思

"ChatGPT"是一种由OpenAI开发的语言生成模型,其主要用于自然语言处理(NLP)任务,如问答、对话生成等。它是一种通过学习大量文本来生成新的文本的模型。ChatGPT的名称源于“Chat Generative Pretrained Transformer”的缩写,描述了该模型的基本特征。

ChatGPT是基于Transformer算法的,这是一种用于序列到序列(seq2seq)任务的深度学习技术。Transformer算法通过注意力机制(attention mechanism)来捕捉输入序列中的相关性,并使用多层的全连接神经网络来生成输出序列。

ChatGPT是预训练(pretrained)模型,这意味着它已经在大量的文本数据上进行了训练,以了解语言语法和语义。因此,ChatGPT可以快速识别语言模式并生成相应的回答。它是一种在许多NLP任务中非常有效的模型,并且可以通过微调(finetuning)调整以适应特定任务的需求。

猫老一


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