人工智能（AI）的世界在不斷發(fā)展，一直有新的突破和進步。近期ChatGPT的出現(xiàn)引發(fā)各界關注與討論。GPT是Generative Pre-trained Transformer的簡稱，中文全名為“生成型預訓練變換模型”。并于2022年12月首次公布，由于能力和潛在的應用令人印象深刻，讓人工智能社群興奮不已。

ChatGPT之所以吸睛是因為眾人在與它接觸后，發(fā)現(xiàn)向ChatGPT提問不僅能夠得出有意義的答案，更能夠得出超過自身能力的答案，這讓大家意識到，若能善用ChatGPT，等同于擁有一位隱形的超級智能伙伴。

OpanAI的注冊會員在短時間內就站上了一億人數(shù)大關。但由于大量的會員使用，使得系統(tǒng)負荷過重，因此OpenAI提議開設收費20美元的版本。盡管如此，市場依然趨之若鶩。這也是生平第一次，大家晚上聊天的對象從社交網(wǎng)絡上的網(wǎng)友變成了需收費的生成式機器人。

到底GPT是什么？為什么具有如此強大的能力？

要深入下去前，首先需要了解GPT家族的沿革。GPT受到技術領域注目是2019年的GPT-2。當時這一個版本已有辦法接續(xù)舊文章，生成新的有意義的內容。2020年，OpenAI又發(fā)表了GPT-3。這個版本，遠較GPT-2先進許多。

盡管GPT家族在技術上取得了重大突破，但卻始終未能引起大眾的關注。因當時正值全球疫情嚴峻的時期，人們被迫將注意力集中在應對疫情方面，對于人工智能領域的發(fā)展缺乏足夠的關注和時間。

ChatGPT之所以受到如此廣泛的關注和喜愛，是因為它具備了GPT-3所缺乏的關鍵功能：“對話設計”。對于許多人來說，評估一個人工智能模型的好壞，往往是看它是否能夠在一次來回的對話中聽懂使用者的問題，并給出令人滿意的答案。相比于背后的知識量，人們更關注AI模型的“溝通能力”。

 ChatGPT的出現(xiàn)大大提升了人工智能模型的溝通能力，因此讓世人驚覺人工智能的先進程度。這就是ChatGPT受到廣泛關注的原因。同時，ChatGPT的成功也讓人們重新關注GPT家族的潛力和威力，進一步推動了自然語言處理技術的發(fā)展。

嗑了仙丹的AI——ChatGPT

ChatGPT或GPT-3的使用者常常對這些模型能夠生成的結果贊不絕口。這些模型能夠以比人類快上10倍甚至20倍以上的速度生成文本，并且生成的文本質量高，令人印象深刻。這是因為GPT-3采用了Transformer架構，并在大量文本數(shù)據(jù)上預先進行了訓練，因此能夠處理廣泛的自然語言任務，如語言翻譯、總結、文本分類和問題回答等。

相比于其他語言模型，GPT-3具有更高的準確性和流暢性，這是由于它采用了一種全新的神經(jīng)網(wǎng)絡結構和更先進的學習算法。在GPT-3預訓練的過程中，模型通過閱讀大量的文本數(shù)據(jù)，從而學習了豐富的知識和文本生成技巧。

簡單來說，GPT-3的架構就是通過喂入大量的范本，學習拆解這些范本并重新組合出新的結果。引擎設計者所喂入的數(shù)據(jù)越多，GPT-3獲得的知識就越豐富。例如，OpenAI在GPT-3的預訓練過程中喂入了超過570GB的文本數(shù)據(jù)。當GPT-3獲得足夠豐富的知識庫時，其生成的結果也變得越來越精確。使用者只需要將自己的工作通過語意拆分成多個小任務，讓GPT-3分別完成，再將結果組裝起來，就能像有了10倍超能力的工作者一樣高效地完成工作。  

GPT對今日社會的廣泛影響

一個人擁有10倍超能力是一件好事。但是當幾百萬人有了10倍超能力，那會發(fā)生什么事情就難以想象。因此，ChatGPT的推出可能成為當前科技史上影響最大的事件之一。當每個人都擁有超能力時，各行各業(yè)將會發(fā)生怎樣的變化呢？

GPT的自然語言生成能力可用于重復性任務的自動化，如寫作、內容創(chuàng)建和客戶服務。乍看之下GPT的誕生似乎只影響文學界，實則不然，而是影響多個行業(yè)。因為各行各業(yè)的書面表達、交流、知識保存、創(chuàng)造都是以文本為基底，所以受影響可能是全方面的。

目前開放的GPT是一個通用引擎，不代表這個引擎未來不可能進化。事實上，它有可能加入專業(yè)知識庫，進行數(shù)據(jù)訓練和結果微調。許多我們認為不可能被顛覆的領域，如專業(yè)技術教育、醫(yī)療保健和金融等領域的工作崗位可能會受到影響。

白話解說GPT運作原理

當你詢問GPT問題的時候，GPT也會拆解你的指令句／問句，去神經(jīng)網(wǎng)絡后面找到“最相近”的“詞條群”（利用數(shù)學計算相似度），重新生成有意義的回答給你。

目前的GPT神經(jīng)網(wǎng)絡內收錄了大量的“常識”，所以他能夠回答你常識上的問題?；蚴怯?ldquo;常識”根據(jù)你的問題，“推論”出可能的結果。

使用精確的問句并不是我們人類說話上的習慣，也不符合我們平常思考的直覺。但我們可以做的是，下了一個命令句后去精修問句，加上下文、意圖、目標等等。提示下得越精確，得到的結果會越好。

以角色扮演方式提高提示效率

為了最大限度發(fā)揮GPT的功用，使用精心設計的提示語很重要，讓提示語給模型一個明確且具體的任務；以角色做提示，用特定角色改善GPT的輸出。

GPT回答我們的問題，是按照一般人的角度來猜測與回答，它并沒有角色的概念。然而，一個領域的專業(yè)人士去回答一個路人該專業(yè)上的問題，回答的水準就不是同一個概念與等級。我們可以利用這個區(qū)別，用特定角色提示提供GPT所需要的背景信息，以產(chǎn)生更準確和相關的輸出。所以，你在使用ChatGPT時可以這么做：“扮演XXX職業(yè)，回答我的YYYY問題。”

1）扮演新聞主播，寫一段關于〔GPT對未來教育的影響〕的新聞片段：

介紹：晚安，我是〔主播姓名〕，今晚我們將討論一項正在革新教育領域的開創(chuàng)性技術，GPT。

PART?：我們先來看看GPT的背景和歷史，它與其他人工智能技術有什么不同。

PART?：接下來，我們將探討GPT在教育行業(yè)中使用的實例，從作文評分自動化到創(chuàng)建個性化的學習計劃。

PART?：我們還將聽取該領域專家的意見，他們將對GPT對未來教育的潛在影響和必須解決的潛在挑戰(zhàn)進行評價。

PART?：最后，我們將讓你看到GPT和教育的未來，這項技術將如何改變我們的學習方式。

結語：感謝大家收看我們對GPT和未來教育的特別報道。我是〔主播姓名〕，我們下次見。

2）寫一個關于〔GPT對未來教育的影響〕的新聞片段：

PART?：討論GPT的背景和歷史，以及它與其他AI技術的區(qū)別。

PART?：探討GPT在教育行業(yè)中使用的實例，從作文評分自動化到創(chuàng)建個性化的學習計劃。

PART?：分析GPT對未來教育的潛在影響和必須解決的潛在挑戰(zhàn)。

PART?：討論GPT和教育的未來，這項技術將如何改變我們的學習方式。

結語：總結主要觀點，并對GPT和教育的未來提出見解。

以上新聞主播為例：在第一個例子中，提示提供了一個明確的新聞主播的角色，這給GPT一個明確的方向，亦即如何安排片段的格式，如介紹和結論，也幫助GPT提供更詳細和結構化的輸出。第二個例子沒有做新聞主播角色的提示，得出的結果比較籠統(tǒng)，沒有專門針對新聞片段設計的格式，只是一份提綱，也不太詳細。此外，它缺乏新聞主播的視角，而新聞主播的視角對觀眾來說更有吸引力和趣味。

本文出自：《都問AI吧！》／商周出版社