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人工智能AI

ChatGPT这么火,那GPT究竟是个啥呢?

1987web2023-04-04人工智能AI240

今天我们要谈论的一个很热门的话题是GPT(Generative Pre-Training),它是一种机器学习技术,它能够通过预先训练模型来改善机器智能。

GPT是一种生成预训练(Generative Pre-training)的机器学习技术。与传统的机器学习方法相比,GPT通过预先训练一个模型来解决机器学习中的问题,可以大大提高机器学习的效率。

GPT是一种从大量不同任务中进行预训练的机器学习方法,它利用大量任务数据来提升模型的性能,并将这些数据投入一个通用的模型,以进行跨任务预训练。GPT被用于各种不同的应用,从机器翻译到文字生成,从语音识别到视觉理解等等。

GPT技术的优势在于可以迅速训练出高效率和高精度的模型,而无需大量的人工标注数据,并且它可以快速更新模型,以应用于新的数据集和任务。此外,GPT也可以帮助解决深度学习中的不平衡问题,因为它可以利用有限的训练数据来创建一个能够实现良好性能的模型。

因此,GPT技术将会成为未来机器学习领域的重要组成部分,它可以帮助企业提升效率、改善产品质量,有助于提升标准。人工智能技术和GPT技术的结合将会为不同行业提供更加精准和智能的解决方案,从而为社会带来更大的价值。

核心是利用Prompt引导去生成内容,比如日报生成器、小红书标题生成器、英语学习等。上面这个图片是我发现整理比较好的:点这里跳转。另外也推荐下我自己做的【外语易学堂】小程序,支持学习52种外语

  1. Embedding类:

向量数据库 + 搜索 + chatGPT。强烈推荐大家重点看这个方向!无论是私人助理,还是智能客服,只要是结合自有知识生成回答的项目,都绕不开这个方案,产品化空间很大,我自己也是花了最多时间在这个方向。

技术方案大致如下:

将自有的文档或知识,切割成一小块一小块的,每一块都向量化(可以用OpenAI的Embedding接口),返回这段文本的 embedding 的向量数据。存储这些数据,并且保存好对应关系

将用户提的问题也向量化,拿到问题的向量数据

计算相似度。用问题的向量,在之前切割的所有向量数据里,计算和问题向量相似度最高的几个文本,可以直接使用余弦定理

4类GPT产品模式、4个GPT小项目、4个商业化风险——产品经理视角

一、省流以下是从AI产品经理的视角,对最近2个月学习使用chatGPT的总结,包含4类GPT产品模式、4个我做的小项目、4个商业化风险。