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以往我们都是把ChatGPT看作是一个对话模型，然后输入我们的问题或者需求，让ChatGPT输出我们想要的答案。比如我们想找到一个关于密码的正则表达式，其必须包含字母和数字的组合、不区分大小写、至少6个字符，结果如下。
这样的使用体验是非常顺滑的，只需要告诉它需求就能返回相应的结果并附带有解释。相比于搜索引擎返回的检索列表从上到下一个一个的点开网页试错效率要高的多，要是再碰到几个广告就更麻烦了。
ChatGPT国内可以直接访问的链接，支持绘图模型：
https://chatgpt.zntjxt.com
今天，我们转换下思维，把ChatGPT当做一个推荐模型，然后输入我们的用户画像或者标签，看看它能够实现怎么样的效果吧？
我首先问了这样一个问题，即“我喜欢《黑猫警长》，能给我推荐几个类似的动画片吗？”，然后它给我推荐了几个相关的动画片。看着结果还挺符合预期的，从一定程度上实现了基于物品的协同过滤算法。可以看出ChatGPT可以实现部分推荐模型能干的事。
然后，我继续追问，“你这是基于什么思想给我推荐的呢？”，它的回答也挺符合逻辑，即通过与《黑猫警长》这个动画片的一些标签的相似性进行的推荐，比如在受众、元素、主题等标签。可以看出ChatGPT可以给推荐结果提供大致的推荐理由，实现了可解释性推荐。
在上边的提问中，我显式的用到了“类似的”这样的语言，很明显是在引导它使用基于物品的协同过滤算法，然后这次我重新提问，把“类似的”去掉了，它的回答仍然是这样的逻辑，所以应该不是我提醒它这么干的，而是它自己就打算这么推荐的。
然后，让我们看一下他的next item推荐的能力，我给定一个观看序列“《夏洛特烦恼》、《天下无贼》、《西红柿首富》、《人在囧途》和《唐人街探案》”，让它预测下一个我想看的电影。
他给我推荐的这个电影是悬疑片，看来是根据最后一个电影《唐人街探案》进行推荐的。其实推荐的不够准确，我这几个基本都是偏喜剧片，很明显它忘记了前边的内容。
然后我把《唐人街探案》换成了《流浪地球》，它仍然是根据最后一个电影的属性进行推荐的哈哈。所以next item推荐这一项还是得需要数据来进行微调。后来，我显式的在所提问的句子中加入了“观看顺序”一词，看看这次能不能更精准点的预测。
不错，这次的推荐还算是我比较认可的，看来加上“顺序”后，模型更加偏向于利用上边几个观看的电影而不仅仅是最后一个。
接下来，让我们输入一个用户画像，看看它的推荐能力吧。
这几个电影我基本都看过，所以推荐效果还算不错。不过感觉上边的提问中的“喜欢喜剧”这个标签太明显了，于是把他换为“乐观开朗”，于是推荐了下边几个电影。
可以看出这几个电影还算符合上边用户画像的口味。总体来看，ChatGPT可以实现相应的推荐功能。试想一下，如果它再经过相应推荐语料的训练，推荐效果应该能够更上一层楼。
我之前一直觉得ChatGPT（https://chatgpt.zntjxt.com）厉害但没有那么厉害，直到今天我想错了。这次ChatGPT真的惊艳到了我，要不是我很讨厌标题党，这次我也可能会起这样的标题“震惊！ChatGPT竟然还能实现推荐功能”。
他的能力超乎了我们的想象，主要是它摆脱了许多程序员和科研工作者的重复劳动，比如简单代码编写、英文润色等，让我们得以专注在更高层次的工作中。就好比第一次工业革命的时候蒸汽机解放了许多劳动人民的双手一样。相信还有许多未知的功能等待我们去探索。
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