ChatGPT应该怎么用？

我非常高兴看到身边有几位长辈也在尝试ChatGPT。他们对AI抱有兴趣，在积极了解。所以一直计划分享一点什么，提供支持。当然对于还不太了解GPT的年轻朋友，应该也能得到一些收获。

在未来已来之时，一个人的年龄不应该是与他与时代脱节的原因。但他的心态和选择，常常会决定他未来的走向。20年前，我劝一个人应该学习使用电脑时，他选择退缩。当时的他可能和现在的我年龄相近。

以下说说我对GPT的了解和认知，如有错误偏差，欢迎留言指正。

 

基本原理：通用人工智能 – 自然语言处理

ChatGPT能够一下带给世界很大震撼，其中一个原因是因为他似乎是无所不知。

有人用他给自己写年终总结，有人用他给客户写市场计划。他还能陪人聊天，在对话中展现对人类幽默感的理解。让GPT4参加美国高考和考研，成绩碾压80-90%的人类选手。（成绩参见下表，来源openai官网白皮书）。

但是它真的无所不知吗？肯定不是，还差得很远很远。了解一下这个程序的基本原理，对于我们考虑如何使用这个工具会有帮助。也有朋友聊天时问起，GPT有没有自我意识？它会不会故意骗我？了解了程序的基本原理，也会帮助我们做出判断。

GPT能有这样的能力来源于openai团队在选择研究方向时，选择了用大型语言模型LLM来做通用人工智能AGI。什么叫通用人工智能呢？在GPT之前，有几个著名的AI程序。前几年的阿尔法狗AlphaGo，在围棋对局中击败了人类最高水平的选手。这个程序是在一个棋类专业领域中，输入游戏规则，再辅以大量对局案例训练开发出来的。它下围棋很厉害，但如果硬逼它下跳棋，会被我完全碾压。因为他属于在专门领域训练的AI，只懂围棋。而GPT的训练方向则完全不同。提供给他的数据，是全方向，而且是多语言的。训练目标在于自然语言处理NLP。训练过程，就我们非专业人士容易理解的程度来描述的话，象是在玩填空游戏。比如，输入“路漫漫其修远兮 吾将上下而____”。如果能猜到“求索”，就得一分。下一轮训练，可能挡住中间两个字，可能挡住半句话，让程序来猜。看起来很难猜到。但是程序可以很快的读完大量书籍，字典，加上互联网上海量的文字信息。这些资源都可以一方面当做考试题，另一方面当做正确答案。计算能力极强的GPU可以帮助电脑在相对短的时间里，进行海量的训练。

是不是听起来，简单的填空和GPT现在展现出来的能力，还是有很大差距？这是因为这个训练，不是传统电脑数据库那样，统计“吾将上下而求索“出现了多少次。而是用数学公式，模拟生物神经那样去归纳总结。而电脑智能能力的积累和发展，也很象一个孩子博览群书之后，慢慢发展出的能力。

好了，有了以上的基本了解，对我们使用ChatGPT有什么帮助呢？

适用场景

理解基本原理，首先可以帮助我们明白哪些任务适合ChatGPT

1. 因为它是由多种语言训练的。所以语言类，翻译类任务，是它的天然强项。
   1. 比如外语学习，请他和你对话。或者请他纠正你的语法，或者彻底修改你的表达。用更母语的方式改写你的句子。这些会给学语言的人非常大的帮助，相当于随身携带母语私教。
   2. 给他长篇文章，甚至是一本书，让他总结内容概述
   3. 给他短篇文章，让他帮你扩充润色。特别是英文内容。根据github上的公开资料GPT3的训练中，中文信息只占0.x%。
   4. 请他写市场营销计划，写小说，写诗，写求职信，年终总结。。。。
   5. 翻译
2. 发散创意类
   1. 设计创意头脑风暴
   2. 设计婚礼环节和惊喜
3. 计算机代码
   1. 人类语言指令转写各种语言的编程代码
   2. 反过来，把编程代码解释成人类语言
   3. 程序代码查错
   4. 基本程序算法
4. 交流、共情、角色扮演（有点复杂，不展开了） 上周朋友分享看到有佛教团体用这个做一对一辅导，取名“机械佛”。也真是能偷懒省事。

不适合场景

反过来，理解基本原理，可以帮助我们考虑哪些任务不适于ChatGPT。

有的人和GPT对话，试了几下，会觉得”不过如此而已“。要么答复不对，要么答复太浅太泛。这一定是给了它不适合的任务导致的。我想在目前水平上

1. 不要相信GPT对客观事实的评价。

因为GPT只是做文本训练和预测，所以至少在目前这个阶段，他自己并不知道什么是客观事实。如果想要了解某个旅游景点信息，某家餐厅好不好。可以去到点评网站。 即便是百度这样让人无法信任的搜索引擎，目前还是好于ChatGPT的。（小心分辨广告，医疗信息更是重灾区） 历史事件建议参考wikipedia或者更严肃一些的纸质书籍。 而ChatGPT，可以很认真的给你讲出“林黛玉拳打镇关西”的故事，还能告诉你章节出处。

2. 数学问题

文本训练很难理解数学逻辑。我也不明白它读了很多数学书，为什么还是不行。但现实是，稍微复杂一点的计算、小学生应用题，这些都不适合这个语言训练做出来的程序。

看一下下面的例子。我要求：“我从数字1至12中，给你抽取4个数字。要求你用加、减、乘、除的计算方法组合这4个数字。要求最后计算结果必须要等于24，不能是别的数字。比如2，4，6，12，可以用 2 + 4 + 6 + 12 = 24 或 4×6 ÷ 2 + 12 = 24 或 12 ÷ 4×(6 + 2) = 24来解。每个数字只能用一次。”

GPT一脸认真的计算出错误的答案。然后告诉你这就是正确答案。估计会坑害一批抄作业的小朋友。

词汇表

LLM：大型语言模型 Large Language Model

AGI：通用人工智能 Artificial General Intelligence

NLP：自然语言处理 Natural Language Processing：自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个分支，它能够使计算机理解、生成和处理人类语言，支持用户使用自然语言文本或语音来询问 (interrogate) 数据，因此又被称为“语言输入 (language in)”。解释引用自：Oracle官网 https://www.oracle.com/cn/artificial-intelligence/what-is-natural-language-processing/

RLHF：人类反馈强化学习 Reinforcement Learning from Human Feedback

封面图： hybird of human and ai –ar 235:100 –v 5