ChatGPT文字方塊再次升級，打造出新型作業系統...

作者 | 王瑞平

審校 | 雲昭

#在ChatGPT到來之前，沒有誰能夠預見。但是，它最終還是來了，並引起了不小的轟動，甚至有可能顛覆整個產業。

從某種程度上說，ChatGPT可能是歷史上成長最快的應用程序，僅在兩個多月就擁有了1億多活躍用戶，可見其多麼受歡迎！近期，回國的馬雲也針對ChatGPT發表了看法：「ChatGPT這一類技術已經對教育帶來挑戰，但是，這一類技術僅是人工智慧時代的開始。我們要用人工智慧解決問題，而不是被人工智慧控制。」

近日，ChatGPT的模型又有所改進動作，在各方面性能都有所提升，尤其是改進了文字框，使其擁有了更好的使用者體驗。不僅如此，OpenAI還進一步打造成新的作業系統，這大大降低了程式設計師的門檻，進一步為他們提供了便利。

一、ChatGPT文字方塊再升級

#來源：Open AI

據了解，先前，ChatGPT的模型僅以對話方式進行交互作用。這種對話形式使ChatGPT能夠回答一系列問題、承認錯誤、質疑不正確問題並拒絕不恰當請求。

僅ChatGPT推出四個月後，它在文字框方面再次刷新了大家的認知。它證明了技術的未來不是Whiz-Bang介面或元宇宙，而是「在電腦上的文字方塊中鍵入命令」。命令列又回來了——現在它變得「聰明」多了，這對用戶來說是個好消息。

具體來說這是怎麼回事！多年來，大多數用戶只能透過在空白螢幕上輸入資訊與電腦互動（命令列用來告訴機器該做什麼）。

為改進這種互動方式，公司優化了以往的介面！原來，你需要在命令列輸入點什麼以及考慮以何種順序輸入才能使計算機運行。現在，你只需要在新的介面上點擊大圖標，還可以透過圖片和圖標告訴人們電腦能做什麼，這要簡單得多。簡單的說就是命令列讓位給圖形使用者介面，就像上圖所呈現的。

二、ChatGPT已成為下一代新型作業系統

使用過ChatGPT大模型的使用者都知道，它能夠理解從未見過的需求，並且按照要求自動完成任務。由於參數夠多，因此能夠克服單領域、多模型限制，並實現「智慧湧現」。

此外，由於ChatGPT與GPT-4擁有超強的程式碼產生能力，也迅速讓以編碼為主導的軟體1.0時代進入以資料為驅動程式編碼的軟體2.0時代。

對於程式設計師來講，他們日常的編碼工作已從過去用開源整合到目前用AI組合，每天80%-90%的工作用ChatGPT就都能完成。

具體來講，程式設計師從寫程式碼，到做開發、進行架構模組設計、模組設計、測試等軟體開發週期過程中的大部分工具都會被ChatGPT重構並重新生成。

眾所周知的是，每個行業都有人工智慧在為其賦能，這也可以讓各個行業的開發者們能夠透過LLM/GPT引入插件Prompt，再用自然語言對話。這大大降低了程式設計師的門檻，擴大了入口，也讓ChatGPT成為新一代的作業系統。

在這裡，要想更好的擁抱人工智慧時代，為開發者提出幾點建議：首先要學會表達並善用Prompt，其次英文程度要過硬，最後就是發揮想像力並開始行動吧！ （呵呵，班門弄斧了！）

三、與ChatGPT相似的那些語言模型

ChatGPT如此火爆的同時也吸引來很多模仿者，最近的兩個便是開源大語言模型ChatGLM和Google Bard，現在分別具體說說：

1.ChatGLM

最近，又一款與ChatGPT相似的國產大語言模型ChatGLM進入了我們的視野，很幸運的是它是開源的！

ChatGLM-6B又支援中英雙語的對話語言模型，是基於General Language Model（GLM）架構的，具有62億參數，簡直不要太方便！

從技術角度來講，ChatGLM-6B使用了與ChatGPT相似的技術，針對中文問答和對話進行了最佳化。經過約1T識別碼的中英雙語訓練，輔以監督微調、回饋自助、人類回饋強化學習等技術的加持，62億參數的ChatGLM-6B已經能產生相當符合人類偏好的回答。

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結合模型量化技術，使用者可以在消費級的顯示卡上進行本地部署（INT4量化等級下最低只需6GB記憶體）。

2.Google Bard

ChatGPT比Bard模型擁有更多的參數，使其能夠捕捉到語言中更多、更複雜的關係，但這也帶來了過度擬合的風險。

客觀的來講，Google Bard與ChatGPT相比可能沒那麼靈活，但也可能因為新的語言用例使其更加強大。值得強調的是，Bard和ChatGPT模型都是基於Transformer的深度學習神經網路。

那麼，問題來了，誰會從ChatGPT中受益？誰又會被拋在腦後？有兩種不同的觀點。

樂觀的觀點是：對普通技術工人來講，ChatGPT將被證明是一種強大的工具，能夠提高他們的能力和專業知識，同時推動整體經濟發展。

悲觀的觀點是：企業會簡單地用它來取代曾經看起來不需要自動化的工作，以及那些需要具備創造性技能和邏輯推理能力的高薪工作。最後將會導致少數高科技公司和科技菁英變得更加富有，這對整體經濟成長幾乎沒有幫助。

總之，ChatGPT與其它最近發布的生成式人工智慧模型有望將各種任務自動化。這些任務從前被認為僅屬於人類創造力和推理領域。從寫作到創建圖形，再到總結和分析數據。

在此，說句題外話，從經濟學角度來看，屬於人工智慧的時代已經到來，一場人工智慧淘金熱已經開始。從應用程式開發者、創投支援的新創公司到世界級大公司都在爭先恐後的從ChatGPT等生成式人工智慧模型中挖掘新的商業機會。

經濟學家表示，隨著企業爭相尋找ChatGPT技術的使用方法，重新思考如何從新一代人工智慧中獲得最大利益的機會已經打開。未來，將會有更多「殺手級」應用出現，進而提升日常生產工作效率，更好的造福人類。

參考資料：

https://techxplore.com/news/2023-03-chatgpt-struggles-wordle-puzzles-lot.htmlhttps://techxplore .com/news/2023-03-watermarking-chatgpt-dall-e-generative-ais.html

https://www.technologyreview.com/2023/03/25/1070275/chatgpt-revolutionize -economy-decide-what-looks-like/

https://m.ithome.com/html/682618.htm

https://openai.com/research/gpts- are-gpts

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