ChatGPT等大模型可以代替搜索引擎吗?

在知乎看到一个问题,回答了一下,分享到这里。

把ChatGPT当作搜索引擎可靠性差点,但是可行。

代替搜索引擎

1、写代码

我们可以让GPT写一段算法代码或者使用某个语言API的示例,然后只需要把这段代码粘贴到IDE中,简单改改,运行一下,很快就能知道这段代码行不行。

而如果使用搜索引擎,则需要去自己去大量的文章中判断其方法是否可行,然后再想着怎么嫁接到自己的程序中,这会比较浪费时间。

经过我的实际测试ChatGPT生成的代码质量还是比较高的,国内的文心一言、讯飞星火也还可以,只是有时候生成的代码跑不起来。

2、学习

针对某些概念,ChatGPT可以提供解释、例子和练习,帮助我们理解复杂的概念,这可以在一定程度上替代对教育资源的搜索。比如你正在学习二次方式,就可以通过向ChatGPT提问的方式来获取结果。

通过这个能力,其实也可以做出一些学习工具,比如英语学习、学科学习、产品知识学习等等,作为学习工具时可以记录用户历史的学习水平,然后提供更个性化更适合用户的学习内容和学习方法。

3、常识性问题

ChatGPT可以直接回答用户的具体问题,比如回答常识性问题、解释概念等。GPT提供的是即时的、直接的答案,这些问题都有明确的答案,GPT一般不会出错。

另外,当我们使用某些集成大模型的搜索引擎时,它还会给出相关的网页链接,这会进一步增强输出结果的可信性。

代替各种工具

1、做翻译

除了代替搜索引擎,大模型还有很多功效,比如做语言翻译,我发现它的翻译效果要好于百度、谷歌等的机器翻译。

文心一言的翻译:

百度机器翻译:

2、文案创作

大模型具有强大的语言生成能力,可以用来创作各种形式的文本,包括简历、报告、通知、诗歌、故事和音乐歌词等等,当你不知道该怎么写的时候都可以问问ChatGPT。

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3、角色扮演

这个比较有意思的就是AI女友,你可以让ChatGPT扮演你的女朋友,然后你就有一个贴心又温柔的女朋友了,再也不用new一个对象了。

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使用ChatGPT扮演角色还有很多用途。比如你是一个小说作家,正在创作一个故事,想要通过对话来发展两个角色之间的关系。你可以使用ChatGPT来扮演其中一个角色。

4、客户服务

这个目前应用的也很广泛,只需要将你的产品说明或者FAQ等类型的文档喂给GPT,它就可以回答产品相关的问题,并且可以限制只能回答某类问题。

虽然可能无法处理一些突发情况,但是好处就是省人工,不用费力培训,回答问题的能力说不定比人工还要好。

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做不好的地方

ChatGPT也有它的局限性:

  • 知识更新:ChatGPT的知识是截止到其训练数据的最后更新日期,因此它不适合提供实时信息或最新新闻。比如你想用Java的最新语法,GPT是无法提供的。或者你问某个新出现的概念,GPT也是不懂的。
  • 图片和视频搜索:ChatGPT无法直接提供图片或视频内容,用户仍需使用搜索引擎来获取这类媒体资料。虽然大模型现在也有了绘画能力,但是还无法返回别人分享的图片或视频内容。不过我预计这个问题将来是可以解决的,因为只要把语义关联做好,技术上没有限制。
  • 理解和创造: GPT模型基于统计相关性生成文本,而不是真正理解内容。这意味着它们可能缺乏对复杂概念的深度理解。它的“创造力”仍然基于已知数据的组合,缺乏真正的原创性。
  • 语境相关性: GPT的上下文数量是有限制的。有时它可能无法正确理解或维持长对话中的上下文,导致生成的文本偏离主题或不一致。这在国产大模型中特别常见,我就不举例了,大家用用就知道了。

以上就是本文的所有内容。

资源下载

最近,我整理了自己输出的关于 Stable Diffusion 的所有教程,包括基础篇、ControlNet、插件、实战、模型训练等多个方面,比较全面、体系化,特别适合新手和想要系统化学习Stable Diffusion的同学。

那么,我们该如何学习大模型?

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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别:AI大模型API应用开发工程

L3级别:大模型应用架构进阶实践

L4级别:大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

以上的AI大模型学习路线,不知道为什么发出来就有点糊,高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

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