ChatGPT文本框再次升级,打造出新型操作系统

在ChatGPT到来之前,没有谁能够预见。但是,它最终还是来了,并引起了不小的轰动,甚至有可能颠覆整个行业。

从某种程度上说,ChatGPT可能是历史上增长最快的应用程序,仅在两个多月就拥有了1亿多活跃用户,可见其多么受欢迎!近期,回国的马云还针对ChatGPT发表了看法:“ChatGPT这一类技术已经对教育带来挑战,但是,这一类技术仅是人工智能时代的开始。我们要用人工智能解决问题,而不是被人工智能控制。”

近日,ChatGPT的模型又有所改进动作,在各方面性能都有所提升,尤其是改进了文本框,使其拥有了更好的用户体验。不仅如此,OpenAI还进一步打造成出新的操作系统,这极大降低了程序员的门槛,进一步为他们提供了便利。

一、ChatGPT文本框再次升级

在这里插入图片描述
据了解,此前,ChatGPT的模型仅以对话方式进行交互。这种对话形式使ChatGPT能够回答一系列问题、承认错误、质疑不正确问题并拒绝不恰当请求。

仅ChatGPT推出四个月后,它在文本框方面再次刷新了大家的认知。它证明了技术的未来不是Whiz-Bang接口或元宇宙,而是“在计算机上的文本框中键入命令”。命令行又回来了——现在它变得“聪明”多了,这对于用户是好消息。
在这里插入图片描述
具体说说这是怎么回事吧!多年来,大多数用户只能通过在空白屏幕上输入信息与计算机进行交互(命令行用来告诉机器该做什么)。

为改进这种交互方式,公司优化了以往的界面!原来,你需要在命令行输入点什么以及考虑以何种顺序输入才能使计算机运行。现在,你只需要在新的界面上点击大图标,还可以通过图片和图标告诉人们计算机能做什么,这要简单得多。简单的说就是命令行让位于图形用户界面,就像上图所呈现出的那样。

二、ChatGPT已成为下一代新型操作系统

使用过ChatGPT大模型的用户都知道,它能够理解从没见过的需求,并按照要求自动完成任务。由于参数够多,因此能够克服单领域、多模型限制,并实现“智能涌现”。

此外,由于ChatGPT与GPT-4拥有超强的代码生成能力,也迅速让以编码为主导的软件1.0时代进入以数据为驱动编码的软件2.0时代。

对于程序员来讲,他们日常的编码工作已从过去用开源集成到目前用AI组合,每天80%-90%的工作用ChatGPT就都能完成。

具体来讲,程序员从写代码,到做开发、进行架构模块设计、模块设计、测试等软件开发周期过程中的大部分工具都会被ChatGPT重构并重新生成。

众所周知的是,每个行业都有人工智能在为其赋能,这也可以让各个行业的开发者们能够通过LLM/GPT引入插件Prompt,再用自然语言对话。这极大降低了程序员的门槛,扩大了入口,也让ChatGPT成为新一代的操作系统。

在这里,要想更好的拥抱人工智能时代,为开发者提出几点建议:首先要学会表达并善用Prompt,其次英文水平要过硬,最后就是发挥想象力并开始行动吧!(呵呵,班门弄斧了!)

三、与ChatGPT相似的那些语言模型

ChatGPT如此火爆的同时也吸引来很多模仿者,最近的两个便是开源大语言模型ChatGLM和Google Bard,现在分别具体说说:

1.ChatGLM
最近,又一款与ChatGPT相似的国产大语言模型ChatGLM进入了我们的视野,很幸运的是它是开源的!

ChatGLM-6B又支持中英双语的对话语言模型,是基于General Language Model(GLM)架构的,具有62亿参数,简直不要太方便!

从技术角度来讲,ChatGLM-6B使用了与ChatGPT相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。

结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。

2.Google Bard
ChatGPT比Bard模型拥有更多的参数,使其能够捕捉到语言中更多、更复杂的关系,但这也带来了过度拟合的风险。

客观的来讲,Google Bard与ChatGPT相比可能没那么灵活,但也可能因为新的语言用例使其更加强大。值得强调的是,Bard和ChatGPT模型都是基于Transformer的深度学习神经网络。

那么,问题来了,谁将从ChatGPT中受益?谁又会被抛在脑后?有两种不同的观点。

乐观的观点是:对普通技术工人来讲,ChatGPT将被证明是一种强大的工具,能够提高他们的能力和专业知识,同时推动整体经济发展。

悲观的观点是:企业会简单地用它来替代曾经看起来不需要自动化的工作,以及那些需要具备创造性技能和逻辑推理能力的高薪工作。最后将会导致少数高科技公司和科技精英变得更加富有,这对整体经济增长几乎没有帮助。

总之,ChatGPT与其它最近发布的生成式人工智能模型有望将各种任务自动化。这些任务从前被认为仅属于人类创造力和推理领域。从写作到创建图形,再到总结和分析数据。

在此,说句题外话,从经济学角度来看,属于人工智能的时代已经到来,一场人工智能淘金热已经开始。从应用程序开发者、风投支持的初创公司到世界级大公司都在争先恐后的从ChatGPT等生成式人工智能模型中挖掘新的商业机会。

经济学家表示,随着企业争相寻找ChatGPT技术的使用方法,重新思考如何从新一代人工智能中获得最大利益的机会已经打开。未来,将会有更多“杀手级”应用出现,从而提升日常生产工作效率,更好的造福于人类。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/10648.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Adaptive Weight Assignment Scheme For Multi-task Learning

Adaptive Weight Assignment Scheme For Multi-task Learning 题目Adaptive Weight Assignment Scheme For Multi-task Learning译题用于多任务学习的自适应权重分配方案时间2022年期刊/会议IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 摘要:如…

【AutoGPT】你自己运行,我先睡了—— ChatGPT过时了吗?

系列文章目录 【AI绘画】Midjourney和Stable Diffusion教程_山楂山楂丸的博客-CSDN博客 目录 系列文章目录 前言 一、AutoGPT是什么? 二、AutoGPT带来的利弊 三、AutoGPT和ChatGPT区别 四、未来 总结 前言 ChatGPT是否过时?AutoGPT的兴起&#…

MappingGenerator PRO 2023.3 Visual Studio 2019-2022

您的私人编码助手 MappingGenerator 最初是作为 AutoMapper 的设计时替代品创建的。现在它正在演变为编码助手,您可以将最平凡的编码任务委派给它: 生成映射生成显式转换实施克隆生成投影表达式脚手架方法调用脚手架对象创建清理方法调用方便ILogger的使…

ChatGPT风口下的中外“狂飙”,一文看懂微软、谷歌、百度、腾讯、华为、字节跳动们在做什么?

毫无疑问,ChatGPT正成为搅动市场情绪的buzzword。 历史经历过无线电,半导体,计算机,移动通讯,互联网,移动互联网,社交媒体,云计算等多个时代,产业界也一直在寻找Next Bi…

Golang每日一练(leetDay0031)

目录 91. 解码方法 Decode Ways 🌟🌟 92. 反转链表 II Reverse Linked List II 🌟🌟 93. 复原 IP 地址 Restore IP Addresses 🌟🌟 🌟 每日一练刷题专栏 🌟 Golang每日一练…

【JVM】JVM之执行引擎

文章目录一、前言二、名词解释机器码指令指令集汇编语言高级语言字节码虚拟机&物理机前端编译器&后端编译器三、JVM之执行引擎执行引擎是如何工作的?解释器即时编译器(JIT)分层编译策略虚拟机执行模式热点代码&探测方式1&#xf…

如何在 Linux 中使用 Chage 命令,修改Linux系统用户密码更改策略

Chage是一个用于修改Linux系统用户密码更改策略的命令行工具。在本文中,我们将介绍如何在Linux系统中使用Chage命令。 检查用户密码过期信息 使用Chage命令可以检查用户密码更改策略和过期信息。要检查特定用户的密码过期信息,可以使用以下命令&#x…

PPT NO.1【用ppt如何做一张海报+字体】

PPT做得好的人,一定是站在观众的角度思考的人。 1、设置幻灯片尺寸大小: 设置完成后如下: 2、加载一张自己喜欢的图片进来:【图片越高清越好】 将图片铺满空白的地方,调整好自己喜欢的区域: 做裁剪&#xf…

数据结构---递归转化为非递归

递归转化为非递归前言快速排序非递归归并排序的非递归前言 为什么要学习非递归写法呢? 当我们在用递归实现一个程序的时候,要考虑一个问题,这个程序用递归去实现,当数据量庞大的时候,会不会造成栈溢出(STACK OVERFLOW…

代码随想录_226翻转二叉树、101对称二叉树

leetcode 226. 翻转二叉树 ​​​226. 翻转二叉树 给你一棵二叉树的根节点 root ,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。 示例 1: 输入:root [4,2,7,1,3,6,9] 输出:[4,7,2,9,6,3,1]示例 2: 输入:r…

算法训练第五十五天 | 392.判断子序列、115.不同的子序列

动态规划part15392.判断子序列题目描述思路总结115.不同的子序列题目描述思路392.判断子序列 题目链接:392.判断子序列 参考:https://programmercarl.com/0392.%E5%88%A4%E6%96%AD%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%88%97.html 题目描述 给定字符串 s 和 t &…

【CocosCreator入门】CocosCreator组件 | Graphics(绘制)组件

Cocos Creator 是一款流行的游戏开发引擎,具有丰富的组件和工具,其中Graphics组件允许您在游戏中绘制2D图形和几何形状,并通过编写脚本来控制其外观和行为。 目录 一、组件属性 二、组件方法 三、脚本示例 一、组件属性 属性功能说明lineW…

面试篇-Java并发之CAS:掌握原理、优缺点和应用场景分析,避免竞态问题

1、CAS介绍及原理 多线程中的CAS(Compare-and-Swap)操作是一种常见的并发控制方法,用于实现原子性更新共享变量的值。其核心思想是通过比较内存地址上的值和期望值是否相等来确定是否可以进行更新操作,从而避免多线程条件下的竞态…

用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道:https://bbs.csdn.net/topics/613989052 目录 一、MINST数据集介绍与分析 二、卷积神经网络 三、基于卷积神经网络的手写数字识别 一、MINST数据集介绍与分析 MINST数据库是机器学习领域非常经典的一个数据集&#xff0c…

动力节点王鹤SpringBoot3笔记——第八章 文章管理模块

目录 第八章 文章管理模块 8.1 配置文件 8.2 视图文件 8.3 Java代码 第八章 文章管理模块 创建新的Spring Boot项目,综合运用视频中的知识点,做一个文章管理的后台应用。 新的Spring Boot项目Lession20-BlogAdmin。Maven构建工具,包…

【UE4】关卡流送的demo

关卡流送功能可以将地图文件加载到内存中,或者从内存中卸载,并在游戏过程中切换地图的可视性。 这样一来,场景便能拆分为较小的地图块,并且只有相关部分才会占用资源并被渲染。 正确设置后,开发者便能创建大型、无缝衔…

开源流媒体服务器ZLMediaKit在Windows上运行、配置、按需拉流拉取摄像头rtsp视频流)并使用http-flv网页播放

场景 目前市面上有很多开源的流媒体服务器解决方案,常见的有SRS、EasyDarwin、ZLMediaKit和Monibuca等。 1、SRS GitHub - ossrs/srs: SRS is a simple, high efficiency and realtime video server, supports RTMP, WebRTC, HLS, HTTP-FLV, SRT, MPEG-DASH and …

ChatGPT批量翻译-ChatGPT批量生成多国语言

ChatGPT翻译的准吗 ChatGPT是一种基于Transformer架构的自然语言处理技术,其翻译准确性取决于所训练的模型和数据集的质量。在特定的语料库和训练数据下,ChatGPT可以实现一定程度的准确翻译。但是,与人工翻译相比,ChatGPT的翻译质…

LeetCode_101

千奇百怪的排序算法 快速排序 采用左闭右开的二分写法 归并排序 插入排序 冒泡排序 选择排序 以上代码的调用方式: 快速选择 在一个未排序的数组中,找到第 k 大的数字 快速选择一般用于求解 k-th Element 问题,可以在 O(n) 时间复杂度&…

Unix、UTC、GPS时间戳及转换

UTC时间 UTC时间的英文全称:Universal Time Coordinated,中文名称:协调世界时。俗的理解为,这个时间是全世界通用的,即全世界都公用的一个时间。可以认为格林威治时间就是时间协调时间(GMTUTC)&…
最新文章