ChatGPT应用场景与工具推荐
目录
写在前面
一、关于ChatGPT
二、应用实例
1.写文章
2.入门新的知识
3.解决疑难问题
4.生成预演问题
5.文本改写
6.语言翻译
7.思维导图
8.PDF阅读理解
9.操作格式化的数据
10.模拟场景
11.写代码
三、现存局限
写在前面
本文会简单介绍ChatGPT的特点、局限以及存在的问题,相信随着科技的发展,ChatGPT功能会越来越强大,也会有更多类似ChatGPT的大模型出现服务用户。以下所有介绍及其演示均基于2023年3月的ChatGPT进行。
一、关于ChatGPT
1.ChatGPT是一个语言模型,它没有意识、没有情绪、没有欲望,甚至不知道自己说了什么。不要试图有感情层面的交流,它只是一个工具。偶尔的语出惊人不要惊讶,不是AI觉醒了!
2.ChatGPT生成的结果都是个训练数据强相关的,目前训练数据截止2021年9月,这个时间点以后的事他都不知道。
3.训练ChatGPT用了全球40家外包公司进行数据标注,标注数据包括两部分:自监督学习用的优质标注数据;强化学习中RM(Reword Model)用的打分数据。为什么ChatGPT可以“说人话”,有时正经有事不正经?跟标注人员的喜恶有很大关系!
4.ChatGPT现在基于GPT-4(曾经是GPT-3,然后是GPT-3.5),GPT(Generative Pre-trained Transformer)
5.ChatGPT是生成模型,结果都是生成的,不是网络搜出来的。对于中文,使用单字分词,一个字一个token,也就是说结果一个字一个的生成出来,每迭代一次生成一个字,甚至计算数学题,也是这样!
6.Transformer模型是有固定长度的输入的,ChatGPT的多轮对话是将本轮问题放在上文(包括它自己回答)之后,截取固定长度当做输入,所以ChatGPT是会发生“遗忘”的现象,因为超出输入长度的内容被舍弃了。GPT-3.5的输入长度4096,GPT-4的输入长度是3200。
7.生成的每一个字都是根据概率,不是直接取概率最大的token,比如下面两个同样的问题,我都是新开session提问,结果不一样。这么做好处是缓解长尾效应,增加答案的多样性与丰富性!
8.Session隔离:ChatGPT使用了Prompt Learning,提问的同时也是“模型学习”的过程,所以高质量的问题,才能得到高质量的回答。
9.中国有一些不需要梯子的ChatGPT接口,大多基于GPT-3。
10.GPT-4是支持多模态的,现在只放出了演示视频,没有对外公开功能。
11.ChatGPT的输出结果也是有长度限制的,一次没输出完,让它“继续”就可以了。
12.中文的回答不好时,翻译成英文试试,因为训练集中文占比不到1%
13.一条消息只包含一个问题,且尽可能多地提供有用信息。因为Transformer的核心是Attention机制,一条消息包含多个问题有可能分散模型的注意力,影响回答的质量。且尽可能多地提供有用信息可以有效减少提问次数,避免“遗忘”的发生。下面第一个例子要求非常宽泛,生成的内容也很范范,如果我们尽量把提示写全,生成的内容将详实得多。当然下面第二张图出现了很多常识性错误。
二、应用实例
1.写文章
比如作文、公文、软文,写方案,xx申请、xx汇报,只要是写文章都可以让他试试,注意把要求尽量全的写出来。
2.入门新的知识
不但可以让ChatGPT介绍新的知识,还可以让它给出实例,然后哪里不懂问哪里,这里用的GPT-4模型,GPT-3.5模型注意“遗忘”问题。
同时多用反问的方式和 chatGPT 交流。这样是一个思考的过程,ChatGPT还会纠正你的问题。
3.解决疑难问题
4.生成预演问题
5.文本改写
比如给出一段话,让它改简单一些,或换个风格,同时给出要的风格是什么样子的。
6.语言翻译
我用回译的方式做测试,发现常用语种如英文问题不大,小语种不太行。
7.思维导图
让ChatGPT生成markdown,markdown转换思维导图的网站 Try markmap
8.PDF阅读理解
网址 Discover, Create, and Publish your research paper | SciSpace by Typeset
9.操作格式化的数据
例如编辑json、xml、md、yaml、ini文件等
10.模拟场景
可以模拟控制台、面试场景、答辩场景,增加学习或者工作中的氛围感。
在下面的面试场景中,CharGPT作为面试官基本合格,但是存在如下两个问题:
a.它问的问题都比较宽泛,如果在最开始我们描述的跟清楚,比如“作为面试官,你对目标检测的SPP结构比较感兴趣”,面试过程中CharGPT就会更多的聚焦更加具体的问题。
b.上面提到的“遗忘”问题,当对话的内容长度增加,超出了模型的最大输入长度,就会发生“遗忘”,在这里CharGPT忘记了自己是面试官,所以作为用户,要时常“提醒”它注意一下自己的身份。
11.写代码
推荐一个写代码神器 Cursor: Cursor | Build Fast
三、现存局限
1.常识错误,如上面清代瓷器的例子,督陶官的生卒年都是错的,生平也有一些错误。
2.一本正经的胡说八道,GPT-4官方称之为“幻觉”,当遇到比较新的名词或事物ChatGPT会瞎编。时效性不高,是当下ChatGPT难以克服的问题。
3.回答通常过于冗长,并过度使用某些短语,原因是数据倾斜,标注人员更倾向于给长的句子打高分。所以如果是写报告或者项目介绍文档,可能需要人工修改某些冗余语句。
4.ChatGPT对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感。
相关文章:

ChatGPT应用场景与工具推荐
目录 写在前面 一、关于ChatGPT 二、应用实例 1.写文章 2.入门新的知识 3.解决疑难问题 4.生成预演问题 5.文本改写 6.语言翻译 7.思维导图 8.PDF阅读理解 9.操作格式化的数据 10.模拟场景 11.写代码 三、现存局限 写在前面 本文会简单介绍ChatGPT的特点、局限以…...

图像分类卷积神经网络模型综述
图像分类卷积神经网络模型综述遇到问题 图像分类:核心任务是从给定的分类集合中给图像分配一个标签任务。 输入:图片 输出:类别。 数据集MNIST数据集 MNIST数据集是用来识别手写数字,由0~9共10类别组成。 从MNIST数据集的SD-1和…...

艹,终于在8226上把灯点亮了
接上次点文章ESP8266还可以这样玩这次,我终于学会了在ESP8266上面点亮LED灯了现在一个单片机的价格是几块,加上一个晶振,再来一个快递费,十几块钱还是需要的。所以能用这个ESP8266来当单片机玩,还是比较不错的可以在ub…...

脱不下孔乙己的长衫,现代的年轻人该怎么办?
“如果我没读过书,我还可以做别的工作,可我偏偏读过书” “学历本该是我的敲门砖,却成了我脱不下的长衫。” 最近,“脱下孔乙己的长衫”在网上火了。在鲁迅的原著小说中,孔乙己属于知识阶级(长衫客…...
Matlab实现遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种基于生物进化理论的优化算法,通过模拟自然界中的遗传过程,来寻找最优解。 在遗传算法中,每个解被称为个体,每个个体由一组基因表示,每个基因是…...
评价公式-均方误差
均方误差的公式可以通过以下步骤推导得出: 假设有n个样本,真实值分别为y₁, y₂, ……, yₙ,预测值分别为ŷ₁, ŷ₂, ……, ŷₙ。 首先,我们可以定义误差(error)为预测值与真实值之间的差: …...

冲击蓝桥杯-时间问题(必考)
目录 前言: 一、时间问题 二、使用步骤 1、考察小时,分以及秒的使用、 2、判断日期是否合法 3、遍历日期 4、推算星期几 总结 前言: 时间问题可以说是蓝桥杯,最喜欢考的问题了,因为时间问题不涉及到算法和一些复杂的知识…...
10个杀手级应用的Python自动化脚本
10个杀手级应用的Python自动化脚本 重复的任务总是耗费时间和枯燥的。想象一下,逐一裁剪100张照片,或者做诸如Fetching APIs、纠正拼写和语法等任务,所有这些都需要大量的时间。为什么不把它们自动化呢?在今天的文章中,…...

2023史上最全软件测试工程师常见的面试题总结 备战金三银四
在这里我给大家推荐一套专门讲解软件测试简历,和面试题的视频,实测有效,建议大家可以看看! 春招必看已上岸,软件测试常问面试题【全网最详细,让你不再踩坑】_哔哩哔哩_bilibili春招必看已上岸,…...
2023年全国最新安全员精选真题及答案29
百分百题库提供安全员考试试题、建筑安全员考试预测题、建筑安全员ABC考试真题、安全员证考试题库等,提供在线做题刷题,在线模拟考试,助你考试轻松过关。 81.(单选题)同一建筑施工企业在12个月内连续发生(&…...

关系数据库的7个基本特征
文章目录关系数据库中的二维表─般满足7个基本特征:①元组(行)个数是有限的——元组个数有限性。 ②元组(行)均不相同——元组的唯—性。 ③元组(行)的次序可以任意交换——元组的次序无关性。 ④元组(行)的分量是不可分割的基本特征——元组分量的原子性。 ⑤属性(列)名各不相…...
2023QT面试题总会
1、Qt信号槽机制的优势 (1)类型安全。需要关联的信号和槽的签名必须是等同的,即信号的参数类型和参数个数同接收该信号的槽的参数类型和参数个数相同。不过,一个槽的参数个数是可以少于信号的参数个数的,但缺少的参数…...

【微信小程序】-- npm包总结 --- 基础篇完结(四十七)
💌 所属专栏:【微信小程序开发教程】 😀 作 者:我是夜阑的狗🐶 🚀 个人简介:一个正在努力学技术的CV工程师,专注基础和实战分享 ,欢迎咨询! &…...

Leetcode刷题之经典双指针问题
光是话不行,要紧的是做。 ——鲁迅 目录 一.什么是双指针问题? 二.最接近的三数之和 第一种暴力法: 第二种双指针: 三.移除元素 第一种暴力法: 第二种双指针: 四.盛最…...

C语言学习之路--指针篇
目录一、前言二、指针一、指针是什么1、指针的重要理解2、指针变量3、其他问题二、指针和指针类型1、指针—整数2、指针的解引用三、野指针1、野指针成因2、如何规避野指针四、指针的运算1、指针—指针2、指针的关系运算五、指针和数组六、二级指针七、指针数组一、前言 本人是…...

吃透Java面试题,建议收藏
本文已经收录到Github仓库,该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点,欢迎star~ Github地址:https://github.com/…...

华为OD机试题,用 Java 解【最差产品奖】问题 | 含解题说明
华为Od必看系列 华为OD机试 全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为od机试,独家整理 已参加机试人员的实战技巧华为od 2023 | 什么是华为od,od 薪资待遇,od机试题清单华为OD机试真题大全,用 Python 解华为机试题 | 机试宝典本篇题目:最差产品奖 题目 A 公司准备对…...

Redis缓存优化
数据库在用户数量多,系统访问量大的时候,系统性能会下降,用户体验差。1.缓存优化作用:1.降低数据库的访问压力2.提高系统的访问性能3.从而提高用户体验实现思路:1.先查询缓存2.如果缓存有数据,直接返回3.如…...
少儿Python每日一题(23):楼梯问题
原题解答 本次的题目如下所示: 楼梯有n阶台阶,上楼可以一步上1阶,也可以一步上2阶,走完n阶台阶共有多少种不同的走法? 输入格式: 输入楼梯的阶梯数n 输出格式: 输出不同走法的个数 输入样例: 10 输出样例: 89 这是一道非常经典的题目,我们可以先寻找一下上楼梯的规律…...

【Leetcode】队列实现栈和栈实现队列
目录 一.【Leetcode225】队列实现栈 1.链接 2.题目再现 3.解法 二.【Leetcode232】栈实现队列 1.链接 2.题目再现 3.解法 一.【Leetcode225】队列实现栈 1.链接 队列实现栈 2.题目再现 3.解法 这道题给了我们两个队列,要求去实现栈; 首先&…...
【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15
缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下: struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

docker详细操作--未完待续
docker介绍 docker官网: Docker:加速容器应用程序开发 harbor官网:Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台,用于将应用程序及其依赖项(如库、运行时环…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配
AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年,作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商,累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成,通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统,为汽车、新能源、金属制造等行…...
Rapidio门铃消息FIFO溢出机制
关于RapidIO门铃消息FIFO的溢出机制及其与中断抖动的关系,以下是深入解析: 门铃FIFO溢出的本质 在RapidIO系统中,门铃消息FIFO是硬件控制器内部的缓冲区,用于临时存储接收到的门铃消息(Doorbell Message)。…...

初探Service服务发现机制
1.Service简介 Service是将运行在一组Pod上的应用程序发布为网络服务的抽象方法。 主要功能:服务发现和负载均衡。 Service类型的包括ClusterIP类型、NodePort类型、LoadBalancer类型、ExternalName类型 2.Endpoints简介 Endpoints是一种Kubernetes资源…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...
CSS | transition 和 transform的用处和区别
省流总结: transform用于变换/变形,transition是动画控制器 transform 用来对元素进行变形,常见的操作如下,它是立即生效的样式变形属性。 旋转 rotate(角度deg)、平移 translateX(像素px)、缩放 scale(倍数)、倾斜 skewX(角度…...

C++ 设计模式 《小明的奶茶加料风波》
👨🎓 模式名称:装饰器模式(Decorator Pattern) 👦 小明最近上线了校园奶茶配送功能,业务火爆,大家都在加料: 有的同学要加波霸 🟤,有的要加椰果…...

PHP 8.5 即将发布:管道操作符、强力调试
前不久,PHP宣布了即将在 2025 年 11 月 20 日 正式发布的 PHP 8.5!作为 PHP 语言的又一次重要迭代,PHP 8.5 承诺带来一系列旨在提升代码可读性、健壮性以及开发者效率的改进。而更令人兴奋的是,借助强大的本地开发环境 ServBay&am…...