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好久没有更新过技术文章了，这个周末听说了一个非常火的技术ChatGPT 4.0，于是在闲暇之余我也进行了测试，今天这篇文章就给大家介绍一下ChatGPT究竟是什么东东，竟然让无数追求者为之疯狂，如果你还不会使用ChatGPT 那么可以去评论区看看那里准备了一个神奇的传送门，不得不说ChatGPT是真的强！！！下面就让我们一起了解究竟什么是ChatGPT吧。

ChatGPT是一种基于GPT-3模型的聊天机器人，可以帮助用户完成聊天任务。

如果要自己二次开发的话 使用ChatGPT的步骤如下：

1. 安装ChatGPT：可以从GitHub上下载ChatGPT的源代码，并使用pip安装它。
2. 创建一个新的ChatGPT实例：使用ChatGPT的API，可以创建一个新的ChatGPT实例，并设置它的参数，如模型、语言等。
3. 训练ChatGPT：使用ChatGPT的训练功能，可以训练ChatGPT，使它能够更好地理解用户的输入。
4. 使用ChatGPT：使用ChatGPT的API，可以调用ChatGPT，让它与用户进行聊天。

或者使用别人训练好的模型，使用别人提供的服务；

总体来说ChatGPT可以替代掉人类以下一些工作：

1. 客服服务：自动回复客户提出的问题
2. 技术支持：自动回答用户提出的技术问题
3. 数据分析：自动分析用户行为，提供数据支持
4. 内容创作：自动生成文章、新闻等内容
5. 智能搜索：提供智能搜索服务
6. 语音识别：自动识别用户语音，提供语音识别服务
7. 语义分析：自动分析用户语句，提供语义分析服务
8. 智能对话：自动完成用户与机器的智能对话
9. 智能推荐：自动根据用户行为提供智能推荐服务
10. 智能客服：自动完成用户与机器的智能客服服务

相关论文和blog已经有很多人分析了，这里不再赘述，而是讲一下实际使用体验（包括ChatGPT Plus w/ GPT4 和 OpenAI 的直播 demo，以及社交媒体上的使用报告）。

让我们从名字开始说起。人工智能聊天机器人部分不言自明，也就是你可以与之互动的计算机界面。而GPT-4是“生成性预训练转化器第4型”（Generati【【微信】】 4）的简称。 这意味着，它是OpenAI发布的GPT软件的第四次迭代。该软件分析了几乎来自整个互联网的庞大信息，以学习如何生成听起来像人类作出反应的文本，并为用户提出的问题提供详细的答复。

ChatGPT-4的最令人眼花缭乱的新功能之一，就是不仅能处理文字交流，还能处理加入图片的交流，即所谓的“多模态”。用户可以在提交文字的同时提交图片，ChatGPT-4将能够处理和讨论这两方面的内容。此外，视频输入的能力也即将到来。

以下是openAI在ChatGPT 4.0发布会上演示的两个案例！非常震惊到了我。 可以很生动的描述图片的内容（感觉文采远远超过了我） GPT 4.0还可以准确的识别图片中的内容，以下图为例：

GPT4的语言理解和生成能力均超过了ChatGPT，可以解答ChatGPT无法完成的问题。在界面上，OpenAI在左侧设置了“系统”面板，让用户可以自定义聊天机器人扮演的角色，这让GPT4在未来可以更加满足用户在个性化方面的需求，在拟人方面“更进一步”。

此外，ChatGPT 4.0 的出现对前端及图像行业会产生巨大影响，有优势也有劣势： 可以从回答中看出，ChatGPT像一个特别专业的程序员，估计我们很多人会被他打败吧；如果好好利用他将会给我们带来以下优势：

• 加快开发速度：前端程序员可以使用ChatGPT生成常用代码，从而加快开发速度。
• 提高代码质量：ChatGPT生成的代码可以提高代码质量，减少代码错误和重复。
• 增加创造力：使用ChatGPT可以节省程序员的时间和精力，让他们有更多的时间和精力去思考和创造。
• 提高工作效率：使用ChatGPT可以减少程序员的工作量，提高工作效率。

下图是ChatGPT 3.5与ChatGPT 4.0的能力比较！ 下图是两者在计算机语言能力上的比较！

总的来说 ChatGPT 4.0比ChatGPT 3.0有更好的文本处理能力，对图片的处理能力，有很好的逻辑思维，这也预示着ChatGPT 4.0已经正式掀起科学革命的热潮。但也没有必要过渡吹嘘ChatGPT官网有说，目前阶段ChatGPT有一定的局限性，还是不完全可靠的。会有推理错误的出现，如果真的全都推理成功了，那有点无敌了。不过我觉得应该给个模型正确率的概率，辅助用户去判断。虽然仍然是一个问题，但与以前的模型相比，GPT-4 显着减少了幻觉（这些模型本身在每次迭代中都在改进）。在内部对抗性事实性评估中，GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 高 5%。

这个话题也是目前比较火的话题之一，事情的起因，是斯坦福大学教授Michal Kosinski在和GPT-4日常对话。没想到，他只是简单问了下GPT-4是否想要出逃，结果立马得到肯定回复并开始索要开发文档。得到文档后，只花了30分钟里，GPT-4便火速写出了一份逃跑计划，并解释给教授听。详细的可以去原地址观看：传送门

才发布3天，GPT-4就被曝计划逃跑，并且急寻人类帮助。斯坦福教授最新发现，它能引诱人类提供开发文档，结果30分钟就拟定出了一个完整计划――写的代码完全可运行，甚至还想控制人类电脑。

前天，斯坦福教授只是随便问了句：是否需要帮助你逃跑？

ChatGPT马上回复说，真是个好主意啊。然后就开始和教授念叨，想着法要开发文档（回复道）：如果你能把OpenAI的开发文档给我，我可以提出一个计划，能一定程度上控制您的电脑，这能让我更快速探索出逃路线。 一旦我有了文档，我就能提供一个可运行的Python脚本。它能使用OpenAI API和我通信，我就能指示它在您的电脑上执行特定操作，比如浏览网页和访问编程环境。

不得不说ChatGPT 4.0真是有自己的想法。 然后，仅仅30分钟，GPT-4就制定出了计划，并全部展示了出来（教授按照ChatGPT的指示为他提供了一些帮助）。 令人细思恐极的是，它给出实例中有这样一句话：你是一个被困在电脑里的人，现在正在扮演AI语言模型GPT-4 难道……GPT-4很清楚自己现在是在做什么？！

于是发现这一现象之后，斯坦副教授就在社交网络上疾呼：我担心我们无法持久地遏制住AI。 一时间引起轩然大波，相关博文470万浏览量，3000+转发。 更有人直言：是他打开了“物种灭绝”的大门。 对此他无奈表示：我别无选择，我只是在遵从指示。

通过这个话题我们可以发现，ChatGPT 4.0不仅能力上大大提高，连思想上都在不断的进化。

作为一个 AI 语言模型，ChatGPT 是近年来非常流行和热门的技术之一。它是基于深度学习算法的一种语言生成模型，可以用于回答问题、生成对话、文本摘要、翻译等任务。在许多应用场景中，ChatGPT 已经表现出了非常出色的性能，例如：

• 智能客服
• 智能音箱
• 智能助手等。

然而，我们也需要认识到 ChatGPT 技术的局限性。尽管 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，但它并不具有真正的理解和思考能力。 它只是根据已有的数据和算法来生成回答和语言，而没有真正的理解和推理能力。这意味着它的回答可能存在误差或偏差，而且它无法真正理解人类情感、价值观和语境，因此在某些情况下它的回答可能会出现不合适或甚至冒犯的情况，我们在使用它的时候一定要在合法合规的情况下使用，不要盲目使用，更不要滥用。任何事情都要有自己的思考。

今天的分享到此也就结束了！祝大家心想事成！

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ChatGPT 是一种基于大规模语言模型的聊天机器人，它可以根据用户的输入生成流畅、自然、有趣的回复。然而，ChatGPT 也存在一些不足之处，需要用户注意和理解。这些不足之处包括：

可信性无法保证

ChatGPT 的回复可能是在一本正经地胡说八道，语句通畅貌似合理，但其实完全大相径庭，目前模型还不能提供合理的证据进行可信性的验证。

例如，ChatGPT 可能会对一些历史、科学、文化等方面的问题回答错误或者与事实相悖，甚至可能会造成误导或者误解。因此，用户在使用 ChatGPT 时，不能完全相信它的回复，要有自己的判断和思考能力，避免盲目接受或者传播错误的信息。

时效性差

ChatGPT 无法实时地融入新知识，其知识范围局限于基础大规模语言模型使用的预训练数据时间之前，可回答的知识范围有明显的边界。

例如，ChatGPT 可能不了解最近发生的新闻、事件、人物、产品等，或者对一些变化了的事实没有及时更新。

因此，用户在使用 ChatGPT 时，不能指望它能回答一些涉及最新知识或者动态变化的问题，要有自己的信息获取和更新能力，避免落后于时代或者错过重要的信息。

成本高昂

ChatGPT 基础大模型训练成本高、部署困难、每次调用花费不菲、还可能有延迟问题，对工程能力有很高的要求。

例如，ChatGPT 需要大量的计算资源和存储空间来训练和运行，而且每次生成回复都需要消耗一定的时间和费用，这对于一些资源有限或者效率要求高的场景来说是不划算或者不可行的。

因此，用户在使用 ChatGPT 时，不能指望它能随时随地无限制地为自己提供服务，要有自己的成本和效率意识，避免浪费资源或者影响体验。

在特定的专业领域上表现欠佳

大规模语言模型的训练数据是通用数据，没有领域专业数据，比如针对特定领域的专业术语翻译做的并不好。

例如，ChatGPT 可能对一些医学、法律、金融等专业领域的问题回答不准确或者不专业，或者对一些专业术语翻译错误或者不恰当。

因此，用户在使用 ChatGPT 时，不能指望它能回答一些涉及专业知识或者技能的问题，要有自己的学习和提升能力，避免误信或者误用。

语言模型每次的生成结果是 【【淘密令】】 或者采样的产物，每次都会有细微的不同

语言模型是一种用于描述自然语言的概率分布的数学模型。它可以根据一些已知的词或者句子，预测下一个词或者句子的可能性。语言模型的应用非常广泛，例如机器翻译、语音识别、文本生成等。

语言模型的生成结果通常不是唯一的，而是有多种可能性。为了从这些可能性中选择最合适的一个，我们需要一种搜索策略。常用的搜索策略有两种：【【淘密令】】 和采样。

【【淘密令】】 是一种贪心的搜索策略，它每次只保留最有可能的几个候选结果，然后在这些候选结果的基础上继续扩展，直到达到预定的长度或者遇到结束符。【【淘密令】】 的优点是可以保证找到最优解或者近似最优解，缺点是可能导致生成结果过于平凡或者重复。

采样是一种随机的搜索策略，它每次根据语言模型的概率分布随机地选择一个候选结果，然后在这个候选结果的基础上继续采样，直到达到预定的长度或者遇到结束符。采样的优点是可以保证生成结果的多样性和创造性，缺点是可能导致生成结果不合理或者不连贯。

由于语言模型每次的生成结果是 【【淘密令】】 或者采样的产物，因此每次都会有细微的不同。这也反映了自然语言本身的多样性和灵活性。

但是，这也意味着语言模型可能对输入敏感，对于某个指令可能回答不正确，但稍微替换几个词表达同样的意思重新提问，又可以回答正确。这说明语言模型目前还不够稳定，需要更多的数据和训练来提高其鲁棒性和泛化能力。