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ChatGPT在其他行業的應用前景及影響 |
編輯: 來源:哈爾濱工業大學自然語言處理研究所 時間:2023/4/3 |
ChatGPT 的發布也引起了其它行業的連鎖反應:Stack Overflow 禁用 ChatGPT 的生成內容,美國多所公立學校禁用 ChatGPT,各大期刊禁止將 ChatGPT 列為合著者。ChatGPT 似乎在一些行業成為“公敵”,但在其它 行業,也許充滿機遇。 1 泛娛樂行業:ChatGPT 對于文娛行業則更多帶來的是機遇。無論是基 于 ChatGPT 創建更智能的游戲虛擬人和玩家交流提升體驗,還是利 用虛擬數字人進行虛擬主播直播互動,ChatGPT 都為類似的數字人提 供了更智能的“大腦”,使行業充滿想象空間。除此之外,在心理健康 撫慰、閑聊家庭陪護等方面,類似的數字人也大有拳腳可展。 2 自媒體行業:同樣大大受益的還有自媒體行業。美國的新聞聚合網站 BuzzFeed 宣布和 OpenAI 合作,未來將使用 ChatGPT 幫助創作內 容。ChatGPT 的出現將使得內容創作變得更加容易,無論是旅游、餐 飲、住宿、情感,相關博主的內容產出效率將得到J大的提升,有更多 的精力潤色相關內容,期待更多的G質量文章的產生。 3 教育行業:ChatGPT 在教育行業可能是徹頭徹尾的“大魔王”:調查顯 示 89% 的學生利用 ChatGPT 完成家庭作業,世界宗教課全班D一的 論文竟然是用 ChatGPT 所寫。這迫使多所學校全面禁用 ChatGPT, 無論是在作業、考試或者論文當中,一經發現即認定為作弊。然而從另 一方面來看,這可能也會促使針對人工智能相關法律法規的完善,加 速 AI 社會化的發展。
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1.代碼開發,提高開發效率;2和具體任務相結合顯著提升小模型的效 果;3 基于 ChatGPT 指令微調激發的零樣本能力,豐富我們的應用場景
ChatGPT有標注策略導致的局限
除英語之外的其它語言在預訓練語料庫中占比很少;很難糾正ChatGPt的事實性錯誤,使其使用場景受限;在多模態任務上還無法處理
ChatGPT有大規模語言模型自身的局限
可信性無法保證;無法實時地融入新知識,可回答的知識范圍有明顯的邊界;成本高昂部署困難;在特定的專業領域上表現欠佳;每次生成結果有細微的不同
ChatGPT相較于微調小模型的優點
通過大量指令激發的泛化能力在零樣本和少樣本場景下具有顯著優勢,在未 見過的任務上也可以有所表現,在微調小模型的范式下實現的泛化能力
ChatGPT相較于其它大規模語言模型的優點
ChatGPT 使用了更多的多輪對話數據進行指令微調,這使其擁有了建模對話歷史的能 力,能持續和用戶交互,基于人類反饋 的強化學習調整模型的輸出偏好
ChatGPT相較于普通聊天機器人的優點
ChatGPT類似于市場上其他聊天機器人(微軟小冰,百度度秘等),可與人類自然交互 簡單直接;ChatGPT 的回答更準確, 答案更流暢,能進行更細致的推理,能完成更多的任務
ChatGPT 的未來技術發展方向
無法產生本應產生的正確回復; 對于輸入措辭比較敏感;生成的回復通常過于冗長;其模型過于龐大使用成本過高;減少人類反饋信息的 RLAIF |
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