Chat GPT时代来了，你的机遇在哪？

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自从Chat GPT刚刚开始火热的时候，我就不断的去探讨这个问题，我觉得一个新事物的出现，而且是革命性的事物出现，一定会伴随着大量的机会，那么我就会特别关心机会到底是什么。

首先到底什么是Chat GPT呢？英文是Chat Generative Pre-trained Transformer。这个意思是什么？它是系列模型的一种变体，一种生成型的提前就训练好的一种变体。

下面我们会对它进行一下工作原理方面的拆解，首先它是一个生成式模型，它能够分析上下文并预测出一个合适的回复。

它基于transformer变体的架构，其中包括了多层的自注意力机制和前馈的神经网络，模型会被预先训练，在大规模的文本数据之上经过调试去完成特定的任务。比如说它能跟你对话。

Chat GPT训练的方法包括2个阶段，第一个阶段是预训练，提前把它训练好，第二是微调。

比如说在预训练阶段，模型会暴露于大量大规模的互联网文本的数据当中，通过自监督学习进行训练，它会预测下一个单词是什么。

那么以此来学习语言的结构和语义，就是英文semantics，这种训练方法能够让模型学到丰富的知识。

那么第二就是微调阶段了，微调阶段其实是在训练之后 ，Chat GPT它会通过在特定的任务上进行有监督的这种微调来提高它的性能，其实就是一种调试。

对于一种对话任务，模型会使用人类生成的对话数据进行训练，并通过最大化的回复的概率来优化我们的模型的参数。

说到了它的历史，其实Chat GPT它的前身是GPT的系列模型，最早是由open AI在2018年的时候推出，你看已经5年了。

之后GPT2它在2019年发布引起了广泛的关注，因为在模型生成方面文本方面表现非常出色，然而由于担心滥用还有误导性的传播，所以open AI选择不完全公开GPT的源代码和模型的权重。

之后随着2020年就发布了GPT3三模型，它实现了一个更大规模的一个模型，训练参数的数量达到了1,750亿个。

那么GPT3引发了更多关于AI的讨论，由于它在展现多任务身上的这种性能的惊人，包括对话的生成。

Chat GPT它是基于GPT3的改进版本，具有更好的这种对话生成功能，它能通过一种更好的上下文解释和生成的质量，为用户提供连续准确的回复。

总结了一下，它其实就是通过预训练和微调学习知识，能够有效的诞生一种强大的生成力量。很多人就会探讨了GPT它有没有应用前景，在这给大家举一些例子。

首先第一就是客户服务支持系统，我们也可以叫做客户响应系统。

Chat GPT它可以用于创建智能虚拟助手，帮助用户解答常见问题，以及提供技术支持和处理一些基础的客诉，它可以减轻人工客服的工作量，并及时提供响应，还有个性化的互动体验，这个其实就是一种客服系统。

第二就是它仍然可以用作教育和培训方面的需求，因为它用于创建虚拟教师或学习伴侣，为学生提供个性化的学习指导，答疑解惑的教育资源，它可以提供不同场景的学习风格，去增加这种互动性。

此外它可以作为你的个人助手以及智能家居。我身边就有一个朋友把Chat GPT当成他的PA，就当成他的personal assistant，他的个人私人助理。

它可以作为助手的一部分与用户进行对话，帮助管理日程的安排，提供实时的信息，控制智能家居设备，甚至还能成为用户的智能伴侣，提供个性化的服务和交互体验。

第四点，它能成为一个内容生成和创作助手。

你像它可以用作辅助，像写作生成创意内容、编辑校对文本，可以为作家、记者、内容创作者提供灵感并提升效率。

其实它的应用情景非常的广阔，随着人工智能AI不断的发展演进，它的类似于对话的模型在生活各个领域都能扮演相应的作用，能提高这种自然对话的体验，改善人机交互，提高工作效率，更好的为客户服务，不论是在教育娱乐创意的产业，它其实都有应用的这种潜力，当然了它也存在着一系列的问题和挑战。