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“天才AI儿童”是如何诞生的？
2015年OPENAI成立,这是chatGPT的爹妈。多一句嘴，超级网红企业级马斯克曾经也是这个公司的创始股东之一。
ChatGPT一岁：2018年openAI推出了具有1.17亿个参数的GPT-1模型，相当于GPT婴儿期一岁。据说它在问答、文本相似性评估、语义蕴含判定、以及文本分类这四种语言场景，都非常厉害，成为了新的业内第一。
ChatGPT二岁：2019年推出具有15亿个参数的GPT-2模型，婴儿期二岁的GPT刷新了大型语言模型在多项语言场景的评分记录。
ChatGPT三岁：2020年推出具有1750亿个参数的GPT-3模型，GPT-3吃掉的数据令人瞠目结舌，包括经基础过滤的全网页爬虫数据集（4290亿个词符）、维基百科文章（30亿词符）、两个不同的书籍数据集（一共670亿词符）。
ChatGPT四岁： GPT继续吞噬海量数据，知识，信息和图文，苦练内功。
ChatGPT五岁：经过两年大量烧钱的魔鬼训练，GPT-3模型更加完善，在此基础上，它被开发成对话机器人，并改名为ChatGPT。自2022年12月2日上线以来，5岁的ChatGPT，已经开始和上亿人疯狂互动，其恐怖的能力一方面令资本人士兴奋，另一方面却开始吊打十多个职业领域的社畜，令人瑟瑟发抖。
ChatGPT六岁：2023年，3月15日，ChatGPT4.0版本上线，据说已经具备智力涌现。好在还暂时被关在笼子里（付费才能用）。OpenAI公司声称，ChatGPT-4比之前的ChatGPT-3.5版本更精确、更有创造性和协作性，而且产生可靠回复的比例大幅“提高了40%”。
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ChatGPT厉害之处
互联网上一众被这个“天才AI儿童”引发的焦虑，例如，它不仅能完成撰写邮件、视频脚本、文章，文案、翻译、代码等一系列基础工作，涉及历史、文化、科技等诸多领域，甚至还能写诗、求医问药、改bug、编代码、写论文、写歌词，简直无所不能。当然，交流是GPT最擅长的领域，因此，以后植入了ChatGPT内核的人形机器人，是不是也具有了“谈情说爱”的能力？人类创新到连人都害怕的地步。
以下部分是ChatGPT的自我吹嘘（Jie Shao）：
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的一种语言模型，旨在响应给定的提示生成类人文本。GPT模型是目前可用的最先进的语言模型之一，其中GPT-4是迄今为止最大、功能最强大的模型。
GPT的一个关键特征是它能够生成与给定提示上下文相关的连贯且语法正确的文本。这是通过在来自互联网的大量文本数据上对模型进行预训练来实现的，使其能够学习人类语言的模式和结构。
GPT的另一个特点是它的可扩展性。GPT模型被设计为具有高度并行性，这意味着它们可以使用分布式计算在大量数据上进行高效训练。这允许创建具有数十亿个参数的模型，例如具有1750亿个参数的GPT-3。
GPT模型的主要优势之一是其多功能性。它们可以在各种语言任务上进行微调，如语言翻译、摘要、问答等。此外，GPT模型可用于各种应用程序，如聊天机器人、写作助手、内容生成等。
GPT模型的另一个优点是能够从最低限度的监督中学习。这意味着模型可以在相对少量的标记数据上进行训练，并且仍然可以实现高水平的性能。这在标记数据获取有限或昂贵的情况下尤其有用。
最后，GPT模型可以用于生成各种风格的文本，如正式或非正式语言、技术或会话语言等。这使它们成为创意写作、内容生成和营销的强大工具。
总之，GPT模型是功能强大的语言模型，能够生成与给定提示上下文相关的类人文本。它们具有高度的可扩展性、通用性，并且可以从最低限度的监督中学习，从而适用于广泛的应用。此外，GPT模型可以生成各种风格的文本，使其成为创造性写作和内容生成的有用工具。
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打不过ChatGPT如何加入？
好吧，看起来有点不明觉厉，现在的问题是，如果打不过，如此加入？成为一名能驾驭GPT的驯兽师呢？
从职业角度来开，由于GPT是一种语言模型，对自然语言处理（NLP）特别有帮助。它可以用来生成类似人类的语言、回答问题、进行情绪分析等等。
例如，你可以训练GPT成为一名AI客户服务（兼销售）人员，而且是那种可以24小时不吃不喝，同时接待成千上万名客户或者潜在客户的超级AI客服人员。
你还可以训练GPT成为医疗保健超级助手，助分析医疗记录、生成医疗报告，甚至诊断疾病。这可以帮助医生和医疗保健专业人员节省时间，改善患者护理。
另外，你还可以训练GPT成为您的营销助手，帮你创建有针对性的广告活动，为社交媒体生成内容，甚至帮助企业了解消费者情绪。
还有，如果是把GPT训练成老师助手，那么，可以帮助你创建个性化的课程规划，学习体验、分析学生数据，甚至是成绩分配。
此外，在金融领域训练GPT也是非常有用的，它可以帮助你在海量金融数据中进行包括欺诈检测、风险评估和市场分析。
当然，咱们还是要非常小心，因为很多专家都是从助手做起来，并把之前的专家取而代之。
那么，上述的职业看起来更像是服务领域，在传统的制造业中，企业能利用GPT做什么呢？
简单来说，传统制造业企业也可以通过各种方式从GPT中获益。
例如，可以协助进行质量控制。GPT可用于分析来自传感器、摄像头和其他来源的大量数据，以识别产品或流程中的缺陷或异常。这有助于提高产品质量并减少浪费。
还可以预测性维护。GPT可用于分析传感器数据，并预测机器或设备何时可能发生故障。这可以帮助公司主动安排维护，避免代价高昂的停机时间。
当然，供应链管理也不在话下。GPT可用于分析来自供应商、物流供应商和其他来源的数据，以优化供应链运营。这有助于降低成本，缩短交付时间，并提高整体效率。
此外，员工培训算是常规操作。GPT可用于根据员工的个人需求和学习风格为其创建个性化的培训计划。这有助于提高员工敬业度和绩效。
你一定没有想到，还能用来进行产品开发。GPT可用于根据客户反馈和市场趋势为产品或功能产生新的想法。这可以帮助公司在竞争中保持领先地位，并满足不断变化的客户需求。
当然，上述应用都是比较笼统宽泛的设想，具体到某一家企业，有没有更好的方法来帮助企业应用GPT进行创新呢？
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将设计思考和GPT结合？
企业创新人士可以考虑运用设计思考方法与GPT结合来进行创新。设计思考（design thinking）是一种强大的解决问题的创新方法，通过使用设计思考，企业可以创建以用户为中心并根据企业的特定需求进行定制的解决方案。而通过将设计思考与GPT相结合，企业可以将创新效率和效果提升到新的水平。以下是设计思考与GPT结合来帮助企业实现创新目标的一些步骤:
