关于chatgpt使用方法 chatgpt详细介绍( 三 )

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3.资源消耗多ChatGPT的智能需要消耗大量算力，而运行大规模高端显卡需要消耗大量电力。在五年之内，依靠半导体制程的进一步升级和大模型的广泛应用，算力与电力的边际成本将逐渐转变为固定成本，也就解决了本问题。
4.响应速度慢由于模型极大，GPT在回复时也无法做到瞬时响应，正如用户实际体验，ChatGPT是逐词回复的。企业在设计相关产品时需要特别关注应用场景：
①需要避免将GPT用于高并发的场景，本服务依赖的接口调用并发上限非常低。
②产品设计上避免用户急切需要结果的应用场景，确保用户能够“等得起” 。
5.行业认知浅诚然，ChatGPT拥有来自互联网和经典书籍的丰富知识。然而，真正的企业级专业知识往往源于特定领域的深入研究和实践，这些真知灼见无法仅凭互联网上的知识获取。因此，若希望GPT充当企业参谋，只能帮助梳理战略框架，但难以为企业提供颇具洞察的策略建议。
6.价值未对齐①在自监督学习阶段，GPT训练数据英文占比高达92% 。②在监督学习阶段，传授道德观的工程师主要来自英语世界。③在强化学习环节，也可能受到恶意用户输入错误价值观的影响。因此，GPT的“精神内核”是以西方价值观为基石的，这可能导致生成的文字难以符合我国的文化背景和价值观。
三、GPT的多层应用指南在了解了GPT模型的原理及局限性后，终于可以看看怎么用好这项技术了。我按照感知其能力的直观性，由浅入深将其分为五层，逐层进行介绍。

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第一层：聊天能力在此类用法中，GPT的回答就是给客户的交付物，是GPT模型最简单、最直观的用法。
1.套壳聊天机器人通过使用OpenAI官方接口，开发的套壳聊天机器人产品。这类产品之所以存在，原因懂得都懂。否则，用户为何不直接使用ChatGPT呢？此类产品难以形成现象级应用，且竞争激烈。由于比较灰色且内容未经过滤，网站被封后又换域名的故事将持续上演。
2.场景化问答这种模式对GPT的回复场景进行了约束。通过限定提示词、嵌入大量特定领域知识以及微调技术，使GPT能够仅基于某类身份回答特定类型的问题。对于其他类型的问题，机器人会告知用户不了解相关内容。这种用法可以有效约束用户的输入，降低许多不必要的风险，但是想训练一个出色的场景化机器人，也需要投入许多精力。典型应用包括智能客服、智能心理咨询和法律咨询等。微软的new Bing正是此类应用的杰出代表，其俏皮傲娇的回复风格，深受网友的喜爱。
第二层：语言能力在本层，我们充分发挥ChatGPT的语言天赋，辅助各种基于文字的处理工作。从这一层开始，需要使用one-shot或few-shot（在提示词中给ChatGPT一个或多个示例）来提升ChatGPT的表现。与用户的交互不再局限于聊天窗口，提前预制提示词模板，用户只能输入限定的信息，对应提示词的空槽位。

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预制带槽位提示词模板的应用基本流程如下：

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1.文字处理类此类应用主要有三种用法：
①文章提炼
可以输入文章段落，要求提取段落主旨槽位，让用户输入一些参考案例， GPT便可以学习相应的风格，进行针对性的输出。

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