「让她先懂你,然后再AI你」。人类的爱建立在相互理解的基础上,而人工智能也是如此。因此,使用ChatGPT并不仅仅是一种训练,而更是一种相互理解的过程。
与许多介绍如何使用ChatGPT进行编程、翻译、信息查找或闲聊的文章不同,本文旨在介绍如何在日常工作中利用ChatGPT的强大功能。通过使用ChatGPT,它可以成为您的好助手和私人秘书,大大提高工作效率。
作者:古千峰
最近,随着ChatGPT的火爆,一些朋友建议我可以写写这方面的东西,可区块链和人工智能差别还是很大的,作为门外汉实在不知道写什么好。本周,因为深度地使用了ChatGPT,有了些感受,于是有了今天的这篇站在用户角度讨论如何用好ChatGPT的文章。
今天的题目比较劲爆,但绝不是标题党。相信有些朋友看完后会对ChatGPT有一个全新的认识,我希望人工智能能够给各位带来工作上的便利,提高工作效率,腾出更多时间娱乐或陪伴家人。
01
我在使用ChatGPT中的一些感受
第一,这种大型语言模型的人工智能与我们平时使用的语言非常接近,于是很多人把它当成了一款新的聊天机器人。比如我,去年他刚上线的时候,出于好奇,我在第一时间就使用了,但是一开始只是把它当成一个聊天机器人,无聊的时候玩一下而已,可发现我们经常聊着聊着就把天聊死了。而当把ChatGPT当成搜索引擎来寻找一些信息的时候,发现甚至还不如谷歌。
最近听到美国有将近一半企业开始使用ChatGPT(此消息未经求证),顿时肃然起敬,开始检讨也许是自己之前的使用方式有问题。
正好这两天有一个项目需要整理多语言文字资料,我就用它正儿八经的干了一些事,发现:
经过一定的训练,ChatGPT会成为一个极其优秀的秘书。
于是就有了这篇文章,并把它命名为《如何将ChatGPT培养成「私人助理」》。
02
GPT这三个字母里蕴藏着调教AI秘籍
Generative:生成、衍生的意思,是指他并不是照搬,或者搜索记忆库中的内容并显示出来,而是根据现有的知识生成新内容的语言模型。所以当我们在跟他交互时会发现,问他同样的问题,得到的结果却是不同的。
Pre-trained:预训练的意思。
Transformer:这不是电影里的变形金刚,而是「谷歌大脑」团队研发的一种数据处理技术,我不是AI专家,就不深入了。
所以,GPT三个词合在一起,就是以Transformer技术做工具,让人工智能通过阅读大量文本来学习,学会之后,它自己就能根据学到的知识,产生全新的表达内容,这就是 Generative(生成他自己的表达)。这个过程就好像两岁的小孩天天听大人说话,不知不觉中就学会了说话一样。
这三个词中间的Transformer是由平台控制的技术,剩下我们能控制的就是Pre-training,好的P(训练)才能产生好的G(创新性内容)。
也就是能不能用好它,并不是取决于它有多智能,而是在于你是如何训练它的。换句话说,把天聊死的责任不在于他,而在于我们自己。
03
把人工智能训练成私人助理,一定要专注
因为一些特殊的原因,很多人只能用国内的一些转接服务来跟ChatGPT聊天,这是很难培养出一个私人小秘书的。
在ChatGPT里的一个对话中,它是有“记忆”的,但如果重新开一个对话,再问它之前喂过的专属知识,它就不行了。对于普通用户,不同对话之间的信息是独立的。也就是当你在一次对话里,通过成百上千次的聊天,辛辛苦苦训练出来一个模型,换到另外一个对话里问他相关的问题,他往往会弹出下面的图片。
对比以下两张图,就能很明显的感觉到:
下面是经过简单训练后,再次问题问题时的回答:
但是很多公共的ChatGPT转接服务在每次接入的时候都会激活一个新对话,导致无法培养出一个自己的私人小秘书。
因此,如果要体验ChatGPT的强大功能和用途,建议还是到OpenAI的官网上,注册一个自己的账号。而不要图方便,使用第三方服务,因为这样最多会认为他只是一个稍微高级点聊天机器人。
一定需要注意的是,只能在对话里训练自己的AI,不要随意更换对话,每一个对话就是训练它的过程,对话内容越多,训练模型越成熟,对你的帮助也越大。
「让她先懂你,然后才能AI你」。人类的爱是建立在理解的基础上,AI也是一样。所以,这个过程与其说是训练,还不如说是互相理解。
04
再说几句使用时需要注意的问题
1、多问些启发式的问题
在喂了一些知识后,需要通过一些交互增强他对知识的认知。可以多问些启发式的问题,比如:
-
对于XX,你是怎么想的?
-
你有什么好建议?
-
我有个想法,想听听你的想法?
-
你还能提供更多的想法吗?这个问题最有意思,当你反复问它这个问题,ChatGPT会给到一些非常有意思的创意答案,有些一眼看去好像有点过分,但细思则会发现也许可行。当人类的创新被成见与偏见压抑后,人工智能也许会杀出一条血路。
2、要及时纠正他的错误
ChatGPT对于一些开放问题,首先会从他的知识库里寻找答案,但是这类答案往往与你的个案不符,这就需要及时纠正他。如下图:
3、ChatGPT在计算上很「粗心大意」
它是一个语言模型,它的数学能力是基于语言训练的,自己的逻辑和运算能力并不令人满意。比如多位数的加减法,经常会出错,所以对于计算一定要人工校验。上次我通过语言方式让它做了一个表格,并求汇总,其中有一列的汇总结果出错了,见下图:
开始实践
下面我们用一个案例来说明如何使用ChatGPT。我们要完成得任务如下:
让ChatGPT学习ChatPuppy这个web3项目的知识,然后完成一个这个项目的FAQ(常用问题)。
我们按以下三步骤执行:
第一步:喂知识
我把ChatPuppy的官网chatpuppy.com和文档网址告诉她,让她去学习。更多的资料在对话框中以文本的方式告诉她。
第二步:验证他所学的知识
我会问他一些问题,看他回答是否准确,以及它的扩展回答是不是靠谱。比如:
这里尤其需要注意扩展回答,也就是可以多问一些类似「有没有更好的建议啊?」,这类的问题,用来确认她是否真正理解。比如下图,我在问她关于NFT在ChatPuppy中的应用场景时,问到了很多非常有创新价值的点子,这些点子尽管目前还没人做,但也许在未来会有一天实现。
第三步:让他根据以上知识,完成你交给他的任务,你只要发现问题并及时纠正。
因为咱们任务的目的是做一份FAQ,所以我先问她,根据这个项目,请提20个FAQ问题,瞬间她列出了问题列表,然后我又问了她两次,一共收集了60个问题,人工去重后,留下了40个问题。
拿到问题后,开始一个问题一个问题问她,回答正确的,做正面肯定,遇到不满意的就纠正。
比如:当问她「什么是Chatpuppy?」时,第一次回答虽然不错,但是漏了wallet-to-wallet这个重要特征,经过纠正,回答正确。可是内容又太多了,不符合FAQ的简要回答的要求,于是我让他精简一下,没想到,又太精简了,于是我告诉他,用50个词左右来回答,达到了满意的答案。如下图:
通过这种互动的方式,40个FAQ很快高质量的完成了。
最后,我想找一句合适的英文来描述该产品的使命和TagLine,她给了10个答案,我从中选了一个最满意的,只用了1分钟。想象人工智能出来之前,为了找一句这样的话,往往要花巨资请人写,而现在不仅免费,更是快捷。如下图:
为了考验下她的中文能力,我继续问题能不能用中文来描述下这个产品的特点,对话图如下,说实话,除了不太押韵,意思表达得很准:
好了,实践到此结束!希望读者能在自己的应用场景里找到更大的惊喜。
千万注意:当完成以上三步后,这个对话就不能再轻易删除了,因为他已经成为了你在这个知识范畴内的私人私人小秘,一旦删除,重新学习并纠正她会很麻烦。
05
总结
1、ChatGPT不仅仅是聊天机器人,他还可以学习你教她的知识,并以这些知识为基础中扩展。
2、ChatGPT不仅仅是知识的搜索引擎,还可以给你更多的想象空间,给你更多的创意思路,给你更多的好点子。
我们的产品经理采取我的方式用了它以后,惊呼:「完了,他要失业了」。因为ChatGPT所提示的很多好点子,对有丰富经验(或者说成见)的产品经理是很难想到的,而经过微调后这些人工智能自己发挥的新想法非常性感,非常有创意,并不是人工智能在胡说八道。
3、千万不要把ChatGPT当成陪聊小姐,无聊的时候去找她闲聊。他是真正能够为人类服务的,只要你跟他有良好的交互,假以时日,他的服务能力和水平会很快超过真人。
比如,在使用它的过程中有好几次输了一半不小心碰到了回车键,发了一句不完整的句子过去了,但是他的回答居然和我想要问的问题几乎一样。套用某小品里的台词:她已经学会抢答了!
今天的文章到此结束,最后再上一张图,这张图显示了本文开头一段话的产出: