Chat-GPT有感

1、Chat-GPT是什么？

2023年当红炸子鸡非Chat-GPT莫属，或许我们即将站在历史的开端、站在人工智能涌现的开端、站在科技百花齐放的开端，我也想问问Chat-GPT，它到底是什么呢？

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GPT全称为Generative Pre-trained Transformer，是由OpenAI开发的一种基于自然语言处理技术的人工智能模型。GPT采用了深度神经网络技术，并利用大量的文本语料库进行预训练，从而具有强大的自然语言处理能力，能够自动地完成各种语言相关的任务和问题。其实从技术的角度来看，它与中国研究的深度神经网络技术是大致的都是Transformer技术。
这是一种基于注意力机制的神经网络结构，能够有效地处理长序列文本数据，从而提高模型的性能和效率。在预训练阶段，GPT模型使用了大规模的文本语料库进行训练，通过无监督学习的方式，学习自然语言的模式和规律，并提取其中的语义信息和结构特征。在实际应用中，GPT模型可以进行文本生成、语言理解、翻译、问答等各种自然语言处理任务，为人们提供高效、准确和自然的语言交互服务。

中国有十几亿人口，是世界上人口最大的国家，（阿三应该没有我们多吧？）从大数据的角度我们应该有着无与伦比碾压式的优势，为啥我们没有先出来？我也没懂？

从刚刚Chat-GPT出圈，我就开始在使用了，那个时候还是普通的3.0模式，其实在2020年就已经开放了，只是国内当时不温不火，几乎无人问津。作为普通人想使用确实有一些困难，有一定的难度，作为作为爱折腾的程序员，可能比其他人有一些优势。

其实刚刚出现，我也是抱着试试看的态度去使用，我心想只要能一定程度代替我使用Chrome就可以了，刚刚开始大家都在让他写一些算法，冒泡排序、一些简单的算法题，我不以为然，觉得这没啥意思，普通的算法题也就是普通的固定的解法，这有啥好玩的？不得劲！！因为在日常开发中真的很少使用这些，大牛们可能用算法思想优化代码或者架构，俺是不懂的。我就想看看正常普通开发能不能帮我完成一个小功能？比如现在有新的需求让我做一个营销活动，里面有大量的数据，现在需要导出大量的数据，也包括自定义导出哪些列、什么时间段的以及数据量有十几万该怎么优化导出性能等等，其实网上也有很多的代码，但是总归需要时间，我就想看看ChatGPT能不能帮我快速的写一下增删改查的接口？简单的表结构的设计？我写了些代码，能不能帮我优化一下？答案是：可以的，但是又不全可以！

2、提问的艺术

刚刚开始Chat-GPT还是普通版（3.0 二月份的版本），还是不够智能，如果你只问他一下宽泛的问题，很有可能它回答的也是宽泛的答案，没有什么具体的参考价值。就会觉得这玩意不过如此，不过又是在芸芸众生中多了一个Siri罢了，都是噱头，没啥意思，随着我和它聊天的次数多了，慢慢发现不对劲了，它给我写的代码和答案我有些疑问，于是我就继续追问，也同时因为网络的问题，断断续续，就这样。。。。偶然在晚间的时候，我已经忘了它告诉我什么了，于是我随口说能不能给我总结一下。竟然发现它回答的越来越详细。最终发的答案和我写的代码已经高度相似了，我慢慢发现是我的打开方式不对。

比如我有的时候想了解高并发和接口幂等性问题，但是我并没有实操过这些经验，我就会询问一下Chat-GPT高并发的相关问题

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@RestController
public class IdempotentController {private static final ConcurrentHashMap<String, Object> requestMap = new ConcurrentHashMap<>();@PostMapping("/api/idempotent")public Object idempotent(@RequestParam String requestId) {Object result = requestMap.get(requestId);if (result != null) {return result;}// 业务逻辑处理result = doSomething();requestMap.put(requestId, result);return result;}private Object doSomething() {// do somethingreturn new Object();}
}

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更详细的的步骤代码就需要等我理解了业务之后，去诱导发问从而达到更好的、更详细的步骤，比如最新的Chat-GPT可以画画，但是我不是专业的设计人员，工具在我手上其实用处不大，因为我不懂，即使有一天，本土化可以做得很好，几句话可以设计好看的图片，但是我不是专业人员，我无法对图片就行更加精细的修改，可以创作一些画了，但终究还是一些画而已，所有Chat-GPT是一个趁手的工具，可以帮助专业的人更加有时间去做一些创造性的事情，重复简单的事情可以让工具人帮我们完成，人类终究是有温度的，我始终相信这一点。

日后我会出一点更详细的Prompt 格式的话术来得到更完美的答案。

3、挑战

目前我认为两年内Chat-GPT无法取代人的工作，即使是最新的Chat-GPT-4模型也不行。但是它却可以让五个人的开发团队变成两个人甚至是一个人，让一个十人的设计团队优化成三个人，这就会导致大部分行业的初级人员都受到了极大的挑战，失业也是这么来的，所以Chat-GPT代替的不是‘人’的工作，而是一直做重复性单一的工作的人，而原本这些人在年龄大了的话就是会被淘汰的，只是AI加速了这一进程罢了。