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“ 用ChatGPT为规划师赋能！”
GPT-1（2018年6月发布），是OpenAI公司第一个版本的GPT，其拥有1.17亿个参数，可用于自动问答、智能客服等应用场景。
GPT-2（2019年2月发布），是OpenAI公司基于GPT-1演变而来的GPT-2，但主要改变只有使用了更多参数与数据集，参数量达15亿（GPT-1仅有1.17亿），而学习目标改成了「无特定任务训练」。这证明了大幅增加的参数和资料可以让GPT-2比起GPT-1更上一层楼，虽然有些任务的表现不比随机的好，但在生成短文和编故事等方面都有了一定的突破。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/623038596
GPT-3（2020年5月发布），OpenAI公司延续过去GPT类的单向语言模型的训练方式，简单粗暴地用钱堆出了更多的运算资源，延续过去GPT类的单向语言模型的训练方式，只是将模型增大到1750亿参数。GPT-3在自然语言处理领域已经取得了重大的突破，成为了当时最大、最强大的自然语言生成模型，从机器翻译到文章总结输出，都有着非常出色的表现。只是，2020年因为疫情严峻所致，人们对于人工智慧领域的突破并没有足够的关注。而且，比起ChatGPT，GPT-3并没有办法进行自然的对话，只能处理单向的任务，因此也只有少数开发者有兴趣。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/623038596
ChatGPT-3.5（2022年11月发布），ChatGPT-3.5是GPT系列的衍生产品，主打对话模式，甚至可以承认错误、且拒绝不恰当的请求──这就是支持ChatGPT背后的模型，其更接近人类对话与思考方式的特点也迅速吸引了全球的目光。但其仍属于基于文本的单模态模型，主要用于文字回答和剧本写作。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/623038596
ChatGPT-4（2023年3月发布），此次除了正确度高出40%、以整理和搜寻网络上的资讯为主，还可以可以接受文本和图像的提示语（包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图），已属于多模态模型范畴，这使得GPT-4可以结合两类信息生成更准确的描述。其在多种专业和学术基准方面，GPT-4表现出近似人类水平。
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预训练语言模型之GPT-1，GPT-2和GPT-3 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443
ChatGPT报告：技术详解和产业未来 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/608917240
GPT系列解读--GPT1-CSDN博客
https://blog.csdn.net/qq_52353238/article/details/129693143
GPT系列论文
GPT：https://paperswithcode.com/method/gpt
GPT2：https://paperswithcode.com/method/gpt-2
GPT3：https://paperswithcode.com/method/gpt-3
02 ChatGPT如何为规划师赋能？
S1-辅助规划师快速梳理大量文献
在规划编制过程中，城市规划师需要处理大量的规划文献、地图数据、统计数据等信息，而chatGPT可以通过对这些数据进行深度学习和自然语言处理，实现海量数据的快速识别和分析，从而协助城市规划师更快速、准确地掌握城市规划背景资料。
这里重点讲讲如何用ChatGPT快速做文献精读，这里推荐一下typeset这个基于GPT开发的网站，科学上网，能够在上传文献后即刻解读文章内容。
https://typeset.io
可通过上传pdf文件或者填入论文网址的方式导入文献，导入后大概显示如下界面，左侧是文献页面，右侧是类似ChatGPT的对话框，右上角能切换成中文语言，不需要手动翻译。
接下来就是经典三段论问法：
Q1:为什么要做这个研究？
问题：“为什么要做这个研究？这个研究是否值得我们做？”
Prompt：这篇论文的研究背景是什么，问题从何而来？回答不少于xx字
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/3015018672
Q2:怎么做这个研究？
问题：“怎么做这个研究”
Prompt-1：在本文中作者使用了哪些研究方法？回答不少于xx字。
Prompt-2：在本文中作者使用了哪些研究方法？从理论假设、实验、实验方法、数据分析方法、如何确保实验严谨等角度进行回答，回答不少于200字。
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/3015018672
Q3:论文的结论是什么？
问题：“论文的结论是什么”？Prompt：这篇论文的结论是什么，请从数据分析、假设验证结果、结论的价值等角度进行分析，如涉及实验数据请一并列出，不少于200字。
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/3015018672
如果觉得不够，还可以再补充问一下：
Q4:论文的局限性是什么？
问题：“论文的局限性什么？”
Prompt：这篇论文的局限性有哪些？请从数据、实验、理论等方面进行分析，不少于200字。
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/3015018672
此外还有个很好的功能是可以截图框选文章中的图表，让GPT去解释一下其中的具体含义是什么？很方便、很强大。
S2-协同规划师进行规划方案探讨
城市规划往往涉及多个领域的专家与相关人员，存在沟通不畅、思路不清等问题。此时，ChatGPT可以通过智能化的问答方式，模拟真实的交流与对话，协助城市规划师共同解决问题，从而提高规划方案的质量与可行性。
简单来说就是给GPT立角色，在每个对话框开始前先预设其角色，网上有特别多相关的资源，比如让他扮演院士、导师、规划师、管理者等等。
awesome-chatgpt-prompts-zh: ChatGPT 中文调教指南
https://gitee.com/plexpt/awesome-chatgpt-prompts-zh/tree/main/
预设专家角色后再提问能够极大提升回复的准确度，基本的提示词模板为“立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求”，这是因为专家角色可以帮助 AI 指定场景，清晰问题范围，以及补充问题所需的背景信息。
1：【立角色】：引导AI进入具体场景，为 AI 赋予行家身份。
2：【述问题】：告诉AI你的困惑，你的问题，以及为AI补充问题所需要的背景信息。
3：【定目标】：告诉AI你的需求，你希望它为你做到什么。
4：【补要求】：告诉AI，它的回答需要注意什么，或者你想让它以什么形式来回复你。
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/2996619236
S3-通过本地训练的方式提供定制化服务
针对不同类型的城市规划需求，chatGPT可以根据训练数据，自动生成符合要求的模型，帮助城市规划师制定更加科学、有效的规划方案。
比如AIDL设计实验室做了一些调用本地知识库促使GPT自主学习规划设计知识的尝试，可以理解为用海量的规划文本去本地化训练规划领域的GPT，更有针对性，能够实现独立设计师一小时完成两万字规划文本的编写。
当然，用的可能是其他的开源大模型架构搭建起来的，比如ChatYuan、Colossal AI、ChatGLM、LLaMa、OpenChatKitk、BELLE、PaLM-rlhf-pytorch、alpaca-lora、Dolly、Vicuna 和 Chinese-Vicuna等等。
ChatGPT/GPT4开源“平替”汇总 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/621324917
S4-通过对已有规划项目的分析辅助决策
利用现有的规划案例和规划方案，ChatGPT可以为城市规划师提供参考意见，协助其开展周密的规划工作。
再针对上述各个环节进行针对性的进一步拆解和提问，基本上就能够形成一个基本完善的可行性研究框架了，能够极大提高规划师的工作效率，让他们将精力聚焦到更有价值的环节。
以上所述只是ChatGPT在规划编制和城市研究中的应用举例，实际上，由于其强大的自然语言理解和生成能力，我们相信chatGPT在不断发展壮大的基础上，将会给规划师带来更多丰富多彩的工作“赋能”。
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