为什么一定要尽快用上 ChatGPT 等大语言模型?

2024-01-26 10:17:49 +08:00
 xuelang

大家都有多少人用 ChatGPT 了呢?

平时怎么用的,开了 Plus 了吗?

觉得对你最大帮助是啥,欢迎一起讨论下。


先写下我自己的使用感悟:

为什么一定要尽快用上 ChatGPT 等大语言模型

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142 条回复
locoz
2024-01-26 20:40:55 +08:00
@chutsetien #101 有没有可能是你输入的内容太长,超出 token 上限了?而且一般来说英式/美式英语这种特别常见的东西是不太需要描述细节要求的,除非它训练数据里就特别少。

然后纠错方面,在同一个会话内多次指出错误、要求进行纠错只适用于需要处理的内容比较短的情况,如果内容太长其实是很容易超 token 的,一超就会失忆或者记忆混乱。而且按照你前面说的情况,你会需要强调很多规则,这些规则如果你没有在每次纠错时都提及,到了超 token 的时候也是会忘记的。假设它只记得你最后一两次的纠错要求,那出现“而且几轮对话后,在同一个会话内,之前好不容易都达到的要求,又会出现错误。”这种情况也就不稀奇了。

还有就是这种事情可以试试用 Claude2 去做,Claude2 在文字工作方面明显要比 GPT4 做得好,说不定你这种使用场景也可以得到很好的效果。
xuelang
2024-01-26 20:43:50 +08:00
@locoz 个人感觉 claude2 长文本效果会更好些
locoz
2024-01-26 20:46:03 +08:00
@xuelang #120 严格来说那不是“学习”,而是丢进向量数据库里了,这个差别还是挺大的。
locoz
2024-01-26 20:48:23 +08:00
@xuelang #122 长文本是一方面,另一方面是 Claude2 的文风会比 GPT4 更有“人味”一些,同样的像 Gemini-Pro 就会比 GPT4 更机器化一些。
leo6668
2024-01-26 20:55:35 +08:00
@weilongs 为什么 Gemini 我登不上
Wataru
2024-01-26 21:18:48 +08:00
这东西不会推理,但能解决大部分场景的需求
cutchop
2024-01-26 21:19:38 +08:00
Chatgpt 4 + Github Copilot ☑️☑️☑️
Wasabi722
2024-01-26 23:22:25 +08:00
现在一次 LLM call 就能出很好的翻译结果,从结果来看是很难的。就像用 chatgpt 去生成代码去解决问题一样,需要不断的去修正,重新提示才可以生成高质量的答案。我觉得目前最好是使用类似于 Flow Engineering 的框架,去引导 LLM 生成更有意义的结果。
https://www.codium.ai/blog/alphacodium-state-of-the-art-code-generation-for-code-contests/
markv2ex
2024-01-26 23:45:25 +08:00
已经收益的继续用,未来能带来收益的现在学,没有钱没有用不用管。科技带来的快感,也间接剥夺人的自由。人类迟早会被机器人淘汰,连生孩子做爱这些本能的事都被大健康量化,你现在去医院该做什么不该做什么都是一系列的数据分析,人类的文字最终都会被更高明的工具替代,科学的尽头是伪科学。现在还能批判,以后连分辨是非的能力都会被消灭。
chesha1
2024-01-26 23:54:09 +08:00
很好用,节约时间,假设你有个什么东西忘了,去 google 再看别人的文章速度慢
但是你问 gpt-4 就很快
反正非常值,虽然贵,但是考虑到它的帮助,性价比不低
zpxshl
2024-01-27 00:02:40 +08:00
之前没写过 python ,在 gpt4 的帮助下很快就用 python 写了个脚本并用于生产环境。
有 gpt4 ,我为什么要花时间去看 pyhton 的语法呢
YongXMan
2024-01-27 00:04:08 +08:00
不方便开 plus ,非重度用户,嫌官方价格贵的可以考虑合租平台 https://chat.datapipe.top 有独立账号会话隔离。
Eafon
2024-01-27 00:25:33 +08:00
有了 bing 的 copilot 之后不太用搜索引擎,虽然偶尔还是会用,但也仅限于 copilot 给出答案有问题的情况下会用。

我认为用 GPT 最大的好处是,能作为一面镜子帮我校验和审查自己创作的东西,以及它能帮你完成一些指令明确的自动化、重复劳动的工作。
除此而已,GPT 目前还是不能胜任,像程序一般精确控制和执行的任务,因此难有大作为。

"不精确"或者说不可预测,是这个工业和信息社会最不能容忍的工具的 BUG 。
jeesk
2024-01-27 00:32:02 +08:00
热点呀。 企业想的是, 热点不蹭,到时候连屎都没得吃了, 讲点故事,拉高股价,这才是王道。
Mrs4s
2024-01-27 01:19:35 +08:00
@chutsetien 这篇文章的原文我找到了 https://www.ft.com/content/29fd9b5c-2f35-41bf-9d4c-994db4e12998

GPT 是需要你通过提示词引导按步骤思考的, 这个确实比较麻烦, 不过用好之后应该比 DeepL 相当甚至更好的
在翻译上就是 翻译 -> 校对 -> 润色 的分步思考输出 或者让它扮演不同角色来分步处理
反正对于 GPT 来说 分布处理优化是非常重要的

这是我提示词优化后的结果:
在公众舆论调查中,我们常见的一个趋势是,不同年代的人们在政治观念和思想意识上往往表现出相似性。他们因共同的成长背景、重要的人生阶段以及类似的社会环境,而形成了集体的趋同。然而,一个引人瞩目的现象是,Z 世代在某些议题上表现出极端的激进态度,而在其他议题上却意外地保守。这是怎么回事呢?

斯坦福大学的访问学者,同时也是这一领域的先锋研究者艾丽丝·埃文斯提出了一个解释:今天的 30 岁以下年轻人正经历一种显著的性别差异化。具体来说,年轻女性更倾向于进步的立场,而年轻男性则相对保守。这意味着,我们可以将 Z 世代看作是两个有着不同观点的群体。

这种性别间的意识形态分歧不仅存在于一个地区,而是在全球范围内普遍存在。无论是住在同一个城市、工作在同一办公室、上同一所学校,甚至生活在同一家庭的年轻男女,如今在观念上却越来越分歧。

以美国为例,根据盖洛普的数据,在过去几十年中,男女在自由派和保守派观点上的分布大致相同。但如今,18 至 30 岁的女性在自由派观点上比同龄男性高出 30 个百分点,这种差距仅在六年内形成。

不仅是在美国,德国年轻男性越来越倾向于保守,而女性则更加进步,两性之间的观念差距也达到了 30 个百分点。在英国,这个数字是 25 个百分点。在波兰,去年几乎一半的 18 至 21 岁男性支持极右翼的联盟党,但在同龄女性中,这一比例仅为六分之一。

在西方以外的国家,这种差异甚至更加明显。韩国的年轻男女在观念上的分歧巨大,中国也出现了类似的情况。在非洲的突尼斯,同样的模式也有所体现。值得注意的是,在这些国家中,这种戏剧性的分裂通常是年轻一代特有的,或者在他们中间比 30 多岁及以上的人群更为显著。
rehoni
2024-01-27 02:03:21 +08:00
其实我最近编程也用的挺少的了,感觉也就问问技术(广度)上的一些解决思路(算不上解决方案),碰到稍微复杂一点的技术场景基本躺平,真正要做还是得自己花心思去研究( chatGPT 给的方案不一定对,示例更是漏洞百出)
cocang
2024-01-27 08:07:55 +08:00
GPT 4 虽然费用不低,不过还真有物超所值的感觉 😂 效率提升确实很大
linnsh
2024-01-27 11:17:20 +08:00
@locoz #93 啊,谢谢,我来去看看
ljlljl0
2024-01-27 12:22:32 +08:00
我用 3.5 写了一个 Python 版本性能测试工具,从配置保存到执行、收集、统计,感觉还可以,4 的收费比较高还没有体验
Tomoecc
2024-01-27 12:24:00 +08:00
会用 gpt 的原因是它可以快速给予我们快速了解一个产品的脉络,通俗讲是你想实现某个功能所需的技术时,用 gpt 比自己搜索的时间来得更快。

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