关于chatgpt使用方法 chatgpt详细介绍( 五 )

然而，路漫漫其修远兮，困难也是极多的，如：训练成本极高、训练数据质量要求高、模型优化复杂、马太效应明显等。因此，预计在未来五年内，中国最多只会有3家知名大模型服务商。
大模型是AI时代的基础设施，大部分公司选择直接应用，直接获取商业价值。在这个大背景下，愿意投身自有大模型的公司就更加难能可贵了。在此，我谨代表个人向那些勇于投身于自有大模型建设的国内企业表示敬意。
四、总结总的来看，ChatGPT是一款跨时代的产品。不同层面对GPT技术的应用，体现出了一些共性的机会。我总结了三项未来具有巨大价值的能力。
1.问题分解技术鉴于GPT回复的限制在于最多只能基于32,000个tokens，因此有效地将问题分解成子问题并交由GPT处理显得尤为关键。未来的工作模式可能将问题拆解为子问题，再组装子问题的解决方案。在具体实施时，还需要对子问题的难度进行判断，有些问题可以交给一些小模型处理，这样就可以有效的控制应用成本。
2.三种调优方法想要让GPT在多个层面上发挥特定的作用，主要有三种交互方式，成本从低到高分别为：
调优方法
优势
缺点
提示词优化
提升效果明显成本极低
占用token多，影响上下文关联长度
embedding
扩展GPT知识调优成本较低
GPT并非真的理解了相关的内容，而是在遇到相关问题时，能够基于给定的知识库回答。
微调技术
搭建真正的私有模型， GPT能理解相关的问题。
成本较高，需要大量的“问答对”，训练过程非常消耗token 。
①提示词优化
通过探索找到最优提示词模板，预留特定槽位以供用户输入。仅通过提示词优化就能实现广泛功能，许多基于GPT的产品，其底层就是基于特定提示词的包装。好的提示词需包含角色、背景、GPT需执行的任务、输出标准等。根据业界的研究，好的提示词能使GPT3.5结果的可用性由30%飙升至80%以上。提示词优化毫无疑问是这三种方法中最重要的。
②embedding
这是一种搭建自有知识库的方法，将自建知识库使用embedding技术向量化，这样GPT就能基于自有数据进行问答。
③微调（finetune）
通过输入大量问答，真正教会GPT如何回答某类问题，成本较前两者更高。优势在于将提示词的短期记忆转化为私有模型的长期记忆，从而释放宝贵的Token以完善提示词其他细节。
以上三种方式并不冲突，在工程实践中往往互相配合，特别是前两种。
3.私有数据积累私有数据集的价值得到进一步提升，各行业可基于此对GPT进行二次包装，解决特定领域问题。建议使用微软Azure提供的GPT接口，搭建带有私有数据的大语言模型产品。因微软面向B端的GPT服务为独立部署，不会将私有数据用于大模型训练，这样可以有效保护私有数据。毕竟私有数据一旦公开，价值将大打折扣。
凭借以上几项能力加持，大语言模型可以充分释放在解决依赖电脑的重复性劳动的生产力。我将下一个时代（3年内）的业务运转模式总结如下图：

文章插图
企业会根据三大能力衍生出三大类角色：
①问题分解者
这类角色很清楚大语言模型能力的边界，能够将一个业务问题有效的分解为GPT能处理的子问题，并能根据问题结果，将子问题进行拼装。
②提示工程师
这类角色深谙与GPT沟通之道，能够根据不同的问题类型，给出有效的提示词模板，极大提升GPT的输出质量。

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