宫廷玉液酒减小锤？OpenAI最新语言模型能当客服能写代码，连这篇文章也是它写的！- 汇维网

大数据文摘出品

作者：ChatGPT

这几天OpenAI的ChatGPT真的太火了。

先不看技术上，这个AI聊天机器人有多厉害，咱就说在理解力这一块，是不是给你整的明明白白？

聊天机器人其实大家多多少少都接触过，比如电商智能客服这种，但是这些智能客服的效果，显然不如ChatGPT那么条理清晰，往往把你气的半死，最后转人工。

不仅思维非常清晰，ChatGPT甚至可以帮你写代码。

比如你想在股票赚大钱（当韭菜），也可以找ChatGPT帮忙写一个“有效的股市指标框架”。

不仅如此，ChatGPT还能让文摘菌痛失工作，不信大家看到最后。

ChatGPT其实也就是大名鼎鼎的GPT-3，这是一种语言模型，由OpenAI开发，它的前身是GPT-2，是机器学习领域中最大和最强大的语言模型之一。

ChatGPT的起源可以追溯到2017年，当时OpenAI发布了第一个GPT模型，这是一个通用的语言模型，可以根据给定的文本内容预测下一个词语，GPT-2于2019年发布，它比前一代模型更大、更准确、更复杂。

在GPT-2之后，OpenAI继续推进语言模型的发展，并于2020年发布了chatGPT（也称为GPT-3）。这是一个更大、更准确、更复杂的模型，能够在更多的语言任务中取得更好的性能。

ChatGPT的技术基于转移学习和循环神经网络（RNN）。它使用了大量的预训练数据来学习语言结构，并在新的数据上进行推理。它还使用了注意力机制，可以根据上下文来预测下一个词语。

ChatGPT的准确性和通用性在机器学习领域中是非常出色的。它能够在许多不同的语言任务中取得较好的性能，包括聊天机器人、自动文本生成和语音识别等。它还能够自动生成高质量的文本内容，并且能够根据上下文来更好地预测下一个词语。总之，ChatGPT的能力非常强大，能够在许多不同的场景中取得较好的应用。

ChatGPT的技术基于转移学习和循环神经网络（RNN）。

转移学习是一种机器学习技术，它允许模型在新的数据集上进行推理，而不需要重新训练。循环神经网络（RNN）则是一种深度学习技术，它可以处理序列数据，并且能够考虑数据的历史信息。

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）是一种深度学习技术，它可以处理序列数据，并且能够考虑数据的历史信息。它通过循环结构来处理序列数据，并且能够记忆上下文信息，从而更好地预测序列的下一个值。

RNN的结构如下所示：

RNN通过以下步骤实现：

RNN在处理序列数据方面非常有效，它能够考虑数据的历史信息，并且能够记忆上下文信息。它在许多不同的应用中都表现出了优越的性能，例如语音识别、自然语言处理等。

转移学习

转移学习（transfer learning）是一种机器学习技术，它允许模型在新的数据集上进行推理，而不需要重新训练。它通过将预先训练的模型用于新的任务，来实现快速学习和推理。

转移学习通过以下步骤实现：

首先，对于原始任务，通过大量数据训练出一个模型。这个模型可以通过训练数据来学习到原始任务的特征和规律。

然后，将这个模型应用于新的任务中。在这个新的任务中，预先训练的模型可以作为初始模型，并在新的数据集上进行微调。这样可以让模型快速学习到新任务的特征和规律，并在新数据集上进行推理。

在微调的过程中，可以通过不同的方式来调整模型的参数，以便更好地适应新的数据和任务。例如，可以调整模型的学习率、权重初始化方式或使用正则化技术等。

转移学习在机器学习领域中非常重要，因为它可以节省训练模型所需的大量时间和计算资源。它通过利用预先训练的模型来学习新的任务，来实现快速学习和推理。此外，转移学习还能够提高模型的准确性和稳定性，并使模型能够应用到更多的场景中。

ChatGPT 的优势在于它能够根据对话上下文信息自动生成自然语言回复，而不需要人为干预。这使得它能够在许多对话场景中更加有效地为人类用户提供服务。

例如，它可以作为在线客服机器人，自动回复用户的查询，或者作为虚拟助手，协助人类用户处理日常任务。

至于是否会对人类程序员造成失业，目前还无法确定。智能对话系统和人类程序员所涉及的领域不同，前者主要涉及自然语言处理和模型训练等方面，而后者则更多地涉及编程和软件开发。因此，ChatGPT 可能不会对人类程序员造成失业威胁。

未来，可能会有一些技术发展到可以取代人类程序员，但是目前来说， ChatGPT还不能完全取代人类程序员。

不知道大家有没有看出来……其实这篇文章除了开头和结尾，几乎全是ChatGPT写的。

是的，小编只是输入了一些提示，ChatGPT完成了所有内容的撰写，就像下面这样：

所以说，程序员会不会失业小编不太清楚，但是小编可能要失业了……