如何用ChatGPT高效完成工作

ChatGPT简介

ChatGPT是什么

想用好ChatGPT我们首先要对ChatGPT有一定了解。

ChatGPT是一个基于GPT-3.5构建的大型语言模型聊天机器人。它将问答交互场景下的文本生成能力向前推进了一大步超出了人们对对话式人工智能的预期。因此一经推出就惊艳世界引爆了全球对ChatGPT的关注。ChatGPT的模型架构基于生成预训练转换器Generative Pre-training Transformer并基于大量文本数据进行训练。因此除了对话ChatGPT还能够理解复杂问题并执行高级任务。

具体来说ChatGPT可以为各种自然语言处理任务如语言翻译、问题解答和文本摘要生成类似人类的文本。该模型基于大量文本数据进行预训练然后针对特定任务进行微调。这使得模型能够理解语言的复杂性并生成更自然、更准确的文本。

ChatGPT可以用于很多场景包括

• 判定内容的关键词或主题
• 生成个性化内容例如回复电子邮件或撰写产品推荐文案
• 创建营销内容如博客帖子和社交媒体标题
• 将文本从一种语言翻译成另一种语言
• 为长文本提取摘要
• 回答客服问题
• 给定问题给出解决算法
• 生成代码片段
• 为代码找bug
  … …

ChatGPT工作原理

ChatGPT使用监督学习和强化学习进行了调优。Open AI团队使用了*人类反馈强化学习Reinforcement Learning from Human Feedback*技术将有害、不真实和有偏见的输出降到最低。该技术包括三个步骤监督微调、奖励模型和近端策略优化。下面逐个介绍这三个部分

监督微调

第一步收集演示数据以训练受监督的策略模型即SFT模型Supervised Fine-Tuning Model。这部分数据收集时会由人工打上标签。他们对一系列提问给出预期的响应输出。这部分数据集相对规模较小但质量很高用于微调预训练的GPT-3.5系列模型。然而由于数据有限SFT模型仍然可能生成不友好和不正确的文本。因此更大规模的数据集不是通过人为标记创建而是通过对SFT模型的输出进行排名来创建奖励模型。

奖励模型

奖励模型的目的是给SFT模型的输出打分表示输出与人类的期望的匹配程度。这个过程基于一群人工标注者给出的配置和指南进行。

为了实现奖励模型对于选定问题SFT模型为每个问题生成多个输出。然后标注者将输出从最佳到最差进行排序以创建新的标记数据集。该数据集包含的数据大约是SFT模型使用的精选数据集的10倍。一旦收集到新的数据就会被用于训练奖励模型该模型将一些SFT模型输出作为输入并按照偏好顺序对其进行排序。

近端策略优化

在这一步强化学习将使用近端策略优化来微调SFT策略。近端策略优化模型即PPO模型从SFT模型初始化并由奖励模型初始化价值函数。这里使用的环境是一个“老虎机”bandit环境其中会出现一个随机提问并且会对提问做出响应。稍后它会根据提问和响应产生奖励。

ChatGPT功能特性

虽然ChatGPT名字中包含“聊天”但它的能力绝不只AI聊天这么简单。下面列举了ChatGPT的几个关键功能这些功能特性也是让ChatGPT在2022年火爆的原因之一

1. 文本生成ChatGPT可以很容易地生成响应提问、查询或其他要求的文本。它能生成指定样式或风格文本这让ChatGPT成为文本生成任务的理想选择。
2. 自然语言处理ChatGPT是在超大规模人类内容数据集上训练的这使得它能够理解和响应自然语言输入。这对于回答问题和提供准确信息非常有用。
3. 上下文理解ChatGPT可以理解对话的上下文并生成适当的响应。通过ChatGPT的这一独特功能对于问题答案搜索回答场景具有极大的优势。
4. 定制化ChatGPT可以通过在特定数据集上训练来定制以生成特定风格或样式的文本。这使得它可以拓展更多功能和场景并吸引了越来越多的用户。
5. 使用性广ChatGPT可用于各种应用如自动客户服务、聊天机器人、语言翻译等。
6. 多语种、低成本ChatGPT可以有效处理大量查询从而帮助企业减少开支和昂贵资源占用。此外它还支持多种语言这使得ChatGPT对全球企业都具有价值。

如何使用ChatGPT高效完成工作

头脑风暴

开年回来免不了各种启动会议会议经常要头脑风暴。对于刚过完年脑子还没完全动起来的同志想头脑风暴点子是件很痛苦的事情。此时就应该请ChatGPT出马。ChatGPT可以对任何主体生成各种数据和见解。比如你可以让ChatGPT “列举10条人工智能未来可能的应用场景”ChatGPT会马上给你答案如果不满意还可以马上“换一批”。

这是一个激发想法的好方法但是在使用它们之前你需要仔细检查输出内容的正确性和合理性。

回复邮件

过年回来打开邮箱会收到很多积压的工作邮件其中很多商务性质的邮件需要我们一一回复。这些商务邮件的回复涉及人情世故要仔细把握语气认真遣词造句非常费神。这些工作不如交给ChatGPT来代笔。比如让ChatGPT “帮我写一封非常客气的商务邮件告知对方需求已经收到我们正在全力跟进。”

看看ChatGPT生成的邮件模板这商务范这客套话真的我自己都写不出这么客气的邮件回复来。

帮写代码

对早期语言模型的主要改进之一是ChatGPT能够理解和生成代码。甚至可以让ChatGPT修复代码中的错误并获得调试帮助。比如你可以让ChatGPT 用Python实现Dijkstra算法。

上面的代码实现了 Dijkstra 算法从图 graph 中的 start 点寻找到 end 点的最短路径。图使用字典的形式表示每个点的邻居是另一个字典其中键是邻居点值是边的长度。

或者让ChatGPT帮你找bug

撰写文档

程序员最烦的一件事就是写产品说明或文档。有了ChatGPT后这些工作都可能由ChatGPT代劳。比如你可以让ChatGPT帮你生成代码功能的描述

有了ChatGPT后程序员再也不用发愁写功能描述文档了。甚至可以让ChatGPT帮忙阅读理解别人写的代码。这样当面对“祖传屎山”时也不用害怕了。

创作文章

如果你是媒体工作者或内容创作者那么写文章一定是你日常最主要也是最伤脑细胞的工作。现在可以用ChatGPT生成初稿提高工作效率。比如我们可以让ChatGPT帮我们写一篇春节档热门电影《流浪地球2》的影评

看看这文笔还是相当不错的反正比我写得要好。

高效使用ChatGPT的小技巧

有时ChatGPT给出的回复可能不是很令人满意此时不要气馁我们可以尝试换一个提问方式试试。向ChatGPT提问或发指令有一些原则和技巧以下几点需要大家使用时注意

简洁清晰

ChatGPT旨在理解和响应类人类语言当你使用简洁清晰的句子时它的效果最好。避免使用复杂或模棱两可的语言在提问或下达命令时尽量具体。

语法正确

ChatGPT是在一个大型的人类语言数据集上训练的因此它希望你使用正确的语法和文字。如果你语法有误或使用方言俚语ChatGPT可能很难理解你的意思。

避免错别字

错别字也非常影响ChatGPT的理解尽管它有一定的纠错理解能力但是就目前测试来看ChatGPT对中文的模糊纠错能力还有待提升。因此尽可能确保输入文字正确不要出现错别字。

试试英文

ChatGPT对英文的理解和处理能力要高于中文因为训练数据集以英文为主。所以当一个问题ChatGPT始终无法给出令人满意的回复时不妨试试用英文提问往往能获得令人满意的回复。

耐心一点

ChatGPT是一个强大的工具但它仍然是一台机器可能不能总是像人类那样快速地理解和响应。如果没有立即得到响应请给ChatGPT一点时间来处理您的输入。

ChatGPT是否适合用于工作

最后我们讨论一个严肃的问题ChatGPT虽然很强大但是我将其用于工作安全吗很遗憾OpenAI的免责声明不保证这一点。

上面这一大段免责声明核心内容是“……我们对服务不作任何保证明示、暗示、法定或其他并否认所有保证……我们不保证服务不中断、准确或无误也不保证任何内容都是安全的不会丢失或更改。”

也就是说我们自己要对使用ChatGPT的行为负责。那么如何判断ChatGPT是否适合用于工作呢我总结如下几个判断原则

1. 首先问自己是否对内容的正确性有要求 如果只是研究或娱乐对正确性没要求那么可以放心大胆使用ChatGPT想怎么玩就怎么玩但如果对正确性有要求那么就要问自己第二个问题
2. 我有没有能力判断ChatGPT输出内容的正确性 如果没能力判断那么劝你不要使用否则可能会给你带来麻烦如果有能力判断输出的正确性还要再问自己第三个问题
3. 一旦出现问题我是否愿意或有能力承担由此带来的后果 如果回答是否定的那么建议你也不要使用如果你愿意承担后果那么就可以在工作中使用ChatGPT但注意⚠一定要严格审查ChatGPT输出的正确定和准确性。

上面的判断逻辑我整理成一张逻辑清晰的图供大家参考

总结

ChatGPT在各个行业的使用预计将带来巨大的优势企业可以通过ChatGPT优化不同的业务流程。基于AI的系统如ChatGPT预计将彻底改变人机交互也将彻底改变我们的工作方式。

最后祝大家开年大吉摸鱼愉快。有什么好的灵感或想法欢迎留言交流。