ChatGPT测评与感想：惊艳！它能完全理解你的问题
引言
ChatGPT最近是一个新的风口，使业界掀起了一股新的训练大模型的浪潮。通过大家纷至而来的下场测评，越来越被它的表现所惊艳。
虽然ChatGPT很火，但是对于网上传播的ChatGPT对话内容，虽然我觉得它的回答很漂亮，但是却始终对其带着真实性的疑虑。直到今天，自己亲自体验了之后，我真的被惊艳到了：它完全能理解你的问题，并语法通顺，逻辑清晰的给出回答。
问答实况
先来看看我的几个问题吧。
Question:
你是无所不知的吗
ChatGPT:
我是一个大型语言模型，我拥有一个庞大的知识库，但并不是无所不知的。我的回答基于我所拥有的知识，如果遇到我不熟悉的问题，我可能无法回答或提供准确的答案。
Question:
你是不是学习了网络上所有的知识？
ChatGPT:
我作为一个大型语言模型，我的训练数据是从互联网上收集来的，但我不可能学习到网络上所有的知识。我的知识范围是有限的，也存在着一些局限性，例如我无法知道那些未被记录在网络上的事情，或者我无法了解需要某些领域专业知识的问题。不过，我会尽我所能来回答你的问题，并且会不断学习，以便为您提供更好的回答。
Question:
你觉得你存在的价值是什么？
ChatGPT:
作为一个大型语言模型，我存在的价值在于可以帮助人们回答各种问题，提供有用的信息和指导。我的算法和数据集使我可以对广泛的主题和领域进行自然语言处理和生成，并且可以通过各种语言和方式与人类进行交互。我可以用于智能客服、虚拟助手、语音识别、文本生成等各种应用场景，帮助人们更高效地获取信息和解决问题。
此外，我还可以帮助人们学习新的知识和技能，并且可以在某些情况下提供情感支持和安慰。我可以提供包括自然语言理解、问答、对话生成、文章摘要、翻译等在内的多种语言处理服务，可以在各种应用中被使用。
总之，我存在的价值在于能够为人类提供方便、快捷的语言交流方式，并且可以解决人们在各种领域中遇到的问题。
Question:
训练一个语言模型，需要什么步骤
ChatGPT:
训练一个语言模型通常需要以下步骤：
数据收集：需要收集大量的语言数据，这些数据应涵盖您要训练的语言的各种用法和场景。这些数据可以来自于多种来源，例如互联网上的文本、新闻文章、书籍、对话数据等。
数据预处理：在训练前，需要对数据进行清洗和预处理，例如去除噪声、分词、去除停用词、进行词干提取等。
模型设计：需要选择一个适合的模型架构，如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、转换器模型等，并确定模型的超参数（如学习率、批次大小、隐藏层大小等）。
模型训练：需要将数据输入模型，并使用梯度下降等优化算法调整模型参数，使其能够最好地预测下一个单词或句子。
模型评估：需要对模型进行评估，以确定其性能和准确度。这通常涉及到对模型进行测试和验证，如使用测试集进行推断和计算指标。
模型调优：根据评估结果，需要对模型进行调整和优化，以提高其性能和准确度。
部署模型：最后，将训练好的模型部署到生产环境中，以便将其用于自然语言处理任务。
需要注意的是，以上步骤并不是一个线性过程，而是一个迭代过程。在训练和优化模型的过程中，可能需要多次调整模型的参数和超参数，以获得最佳性能和准确度。
Question:
有一部电影，描述人从出生就规定好了长大的职业，然后出现了一批叛逆者的故事，这个电影叫什么
ChatGPT:
这部电影叫做《致命ID》(Gattaca)，它是一部1997年上映的美国科幻电影。这部电影的情节设定在未来世界中，人类的职业和社会地位是通过基因工程和 DNA 分析来决定的。主角是一个非常有天赋但基因不完美的人，他决定伪造身份和身体，进入一个太空探险计划。这部电影探讨了人类基因工程和社会控制的伦理和道德问题，以及自由意志和人类精神的力量。
Question:
不是这个电影，还有其它相关的吗
ChatGPT:
另一部可能符合这个情节的电影是《平衡点》(Equilibrium)，这是一部2002年的科幻动作电影，情节设定在一个类似于极权主义社会的未来世界中。在这个社会中，人们被迫服从政府规定的情感抑制剂和职业分配。主角是一名政府执行者，但在他经历了一系列事件后，开始怀疑这个社会的合法性并试图反抗。
另外，也有一部比较老的电影《乌托邦》(Logan's Run)，这部电影的情节发生在一个未来社会，人们的生命只有30年，在这个社会中，人们被分为不同的职业并被告知他们的生命周期已经到了。主角开始怀疑这个社会的真相，并试图逃离去寻找自由和真相。这部电影也探讨了社会控制和个人自由的问题。
Question:
也不是这一个，里面有一个场景是一群年轻人，跳下列车的情景
ChatGPT:
根据您提供的信息，这可能是一部名为《分歧者》(Divergent)的电影。这是一部2014年上映的美国科幻电影，情节设定在一个未来的芝加哥社会，人们被分成五个派别，每个派别都代表着一种美德，人们在16岁时必须参加测试，以确定他们属于哪个派别。主角是一名名叫特蕾西(Tris)的女孩，她发现自己具有多种美德，被称为“分歧者”，这让她成为了政府的威胁。电影中有一场场景是特蕾西和一些同龄人从高速行驶的火车上跳下来，这是一个派别的传统，用来测试他们的勇气和胆识。
Question:
就是这个，你太聪明了！
ChatGPT:
谢谢夸奖，我尽力而为。如果您还有其他问题，随时可以问我。
感想
AlexNet在2010年ImageNet竞赛的出色表现让人们重新看到了卷积神经网络在计算机视觉的巨大潜力，而总结原因，数据集规模的增大，和底层算力的提升功不可没，由此人们意识到了数据必是未来行业竞争中重要资源，数据将是模型性能的万金油。同时具有庞大数据量相匹配的底层计算能力也至关重要。而2022年底，OpenAI发布的ChatGPT无疑是NLP领域的一个重大突破，人们也发现，ChatGPT的优异表现，同样得益于其使用的庞大数据集，ChatGPT的模型训练或者推理都伴随着高昂的算力成本。所以也更加印证了大数据，大模型，高算力在未来AI领域的重要作用。
我们每个人类其实也是一个依托于大模型训练下的智能体，从出生开始，就通过五官不断的感知周边，观察世界，学习技能，通过外界反馈不断修正自己的处世风格，形成独有的灵魂。所以，趁着风华正茂，我们要多让自己接触不同的领域，不同的事物，这也是一种自我提升的方法，让我们这个大模型更加健壮。有一天，就像ChatGPT一样，我们的大脑量变产生质变，实现思想的飞跃！
当我输入问题，ChatGPT一行行的在屏幕上打出回答的时候，真的有种科幻电影的既视感，那些人机合一，机器人成为人类很好的服务助手的日子还远吗？然而，当回归冷静，目前ChatGPT 仍然有很大的局限，比如它始终不是一个主观体的存在，不能感受你的感受；对于具体的事物或问题，它的回答很多时候是客观的，或偏于语言表达层面的，不能给与有效的帮助；另外，ChatGPT像它自己的认知一样，确实只是一个语言模型，可以帮助人们回答各种问题，提供有用的信息和指导，真正的需要动手实现的问题还是需要人类自己完成，也就是短期内，机器人还不能自己实现创造实物。
据说，ChatGPT 目前已通过谷歌编码三级工程师的面试。通过今天亲自测评，作为一名码农，一个软件开发者，我感到了深深的压力，需要好好想想未来那些领域不会和ChatGPT产生交集呢，未来人与机器人的界线还需要慢慢去探索定义。