chatgpt怎么使用教程
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佐久间信盛这人吧，通常因为游戏能力值低下而被大家看扁，但你又无法忽视他在织田阵营中的极高地位，这使得佐久间信盛的身份定位在我们眼里非常矛盾，他的结局对于研究织田信长处事性格方面都十分重要。 佐久间被流放一事，从通说角度讲有两个大原因，一个是说他在三方原因为对平手秀见死不救，另一个原因就是锅哥说的巩固信忠权力。前几天刚好在信野吧看到这个问题又被拿上台面，但现在的信野吧已经不适合讨论历史，所以在这简单聊上两句。 一般认识里柴田胜家是织田家中首席家臣，但这只能说是一种刻板印象。佐久间信盛在鼎盛时期势力不比任何
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我们判断，如果chatgpt不犯大错，两年内，对整个科技行业甚至人类社会都可能影响深远。倒计时已经开始了。我排一个两年后chatgpt能做到的事情以及可能性：
1、专家级回答事实性的问题（99%）；
2、专家级回答判断性的问题（80%）；
3、每个人的数字学徒（75%）；
4、把编程提效十倍（70%） -- 小团队半年时间就能开发3A级别的游戏；
5、直接要求结果（50%）；
6、替我打工（50%）；
7、写出一篇这样充满原创知识的文章（5%）；
2、过去的计算机只能“模拟”，chatgpt可以“理解”；
3、chatgpt之于过往机器学习，是后膛枪之于弓箭手，意义不在于两者的性能对比，而在于热兵器的时代已经开启，并且发展是加速度的；
4、chatgpt是“自然语言计算机”，是人类调用数据与算力的近乎完美的形态；
5、chatgpt会让“智力分发”的边际成本趋近于零，人力资本的杠杆变得无限大；
6、所有系统与数据库都值得被chatgpt重做一遍；
7、chatgpt应该关注理解能力的构建。
但是上述的结论和比方，在看完全文之前，都没什么用，因为我们不知道是真是假。如果对chatgpt到底是什么不了解，那就只能比谁说话更语出惊人、更金句，而不是谁判断更准确、更有洞见。所以我们要花巨大的功夫，写出这篇文章，让大家知道我们知道什么，不知道什么。
GPT-4在3月15日震撼发布了，但是本文观点、推演、结论不需要任何大改，因为对技术的理解是准确的，对能力范围的理解与推演也是准确的。其实文章并不是对GPT-4和能达到的事情有任何“预测”，而只是“简单推演”。所以就不重新修改了，对比现实，正好能让大家看清楚什么是天天变化的，什么是不变的。
在chatgpt纪元中，提问题的能力和判断力也许是人类最重要的两个能力。我们这里提出五个关键问题，并且试图抛开网络上的二手观点，做出基于原理的判断。围绕这五个问题，我们会把所需要知道的相关技术背景，尽量简洁但是无损地总结清楚，不说废话：
1、是什么：chatgpt是范式突破，还是过往AI的延伸？
2、会怎样：chatgpt两年内会达到什么水准？
3、行业格局：chatgpt以及GPT有壁垒吗？
4、如何参与：我们未来应该如何使用chatgpt？
5、人文：人类和chatgpt的本质区别是什么？对人类社会的冲击？
我们搞清楚这五个问题，就能判断市面上大多数解读chatgpt的观点，无论从技术、商业、投资等等角度，是否靠谱了。其实就两个关键：
1、对chatgpt新能力的认知：这新能力到底是什么，有多大“不一样”？那个“不一样”能带来多少新的可能性？
2、对“能力获取难度”的认知：chatgpt如何获得的？别人获取类似能力，难度有多大？
文章结尾我们会做一下总结。让你下次见到某大模型，可以判断这是chatgpt的80%还是0%。也可以判断自己的工作会被chatgpt取代多少。
最近到处都在讨论chatgpt，但是对于chatgpt这样一个人类高科技结晶的新物种，不先搞清楚它“是什么”和“为什么厉害”，那就没有办法形成自己的判断。没有自己基于原理的判断，看chatgpt就像看元宇宙、Web3、自动驾驶一样，觉得好像很厉害，也有一套看似自洽的逻辑，以及振聋发聩的“洞见”，其实只能被别人牵着走。
搞清楚chatgpt“是什么”和“为什么厉害”是一件困难的事情，因为最顶尖的人工智能大佬们也没有达成共识。比如Meta的AI负责人，深度学习三大佬之一的LeCun就不看好，认为这就是个基于auto-regressive（自回归）的LLM（large language model，大语言模型），从方法上来讲没有啥范式突破。只是因为OpenAI是个创业公司，大家宽容度比较高，chatgpt在乱说话，大家也能容忍。
另一面，chatgpt的火热就不说了，比如特斯拉的首席AI科学家就选择回到OpenAI，共建AGI（artificial general intelligence，通用人工智能，也是OpenAI的追求目标）；Meta的VR创始人卡马克选择离开Meta，自己开一家AGI公司。另外一篇文章[1]截取了大佬们的赞誉神奇的点就在于，双方也许都是对的。chatgpt的确不是一个“新的模型”，而是即有模型的发展与组合；但chatgpt又足够不一样，让包括我在内的很多AI相关的从业者，有第一次见到光的感觉。我们在第一章会花大篇幅去讲一下为什么chatgpt的原理是填词，但它的新能力却远远不是“填词”而已。
技术插播：“自回归”“大语言模型”是两个关键词
1、自回归的意思是，我先用模型预测下一个词是什么，然后把预测出来的词带入模型，去预测再下一个词是什么，不断迭代。这是过往语言模型的通用范式，也能让各类语言类任务统一成“生成式”任务。
2、大语言模型的大是指海量参数，从而能吸取海量数据中的信息。这是在transformer模型之后成为可能的。大语言模型本身也值得技术科普一下，我们在第一个问题中展开。
开始问问题之前，有一些必要的技术科普。我们着重参考两篇综述，尽量抓重点：
1、大语言模型技术精要[2]
2、chatgpt的各项超能力从哪里来[3]
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