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100种分析思维模型之:GPT模型

林骥 林骥
2024-09-27

你好,我是林骥。

下面介绍 100 种分析思维模型的第 52 种:GPT 模型
1. 为什么要学习 GPT 模型?
你是否想要提高工作效能
你是否想要改善生活质量
你是否想要提升学习效果
……
在 GPT 模型的帮助下,你的这些想法都能实现,它就像一个「万能」的私人助理,能够帮你提升洞察能力,解答你在工作、生活和学习中的各种疑难问题,帮你快速完成一些重复性的工作,让你从忙碌的工作中解放出来,节省你最宝贵的时间资源,去做更多有意思、更有价值的事情。
以 GPT 为代表的 AI 大模型,正在引发新一轮的技术革命与商业浪潮,GPT-4、Microsoft 365 Copilot、New Bing、GitHub Copilot X、Google PaLM API …… 让人目不暇接。
预测未来,随着 AI 技术的快速发展,GPT 模型很有可能对我们未来的工作、生活、学习产生颠覆性的影响。AI 技术将会应用到几乎所有知识类的工作当中。比如,文案、设计、编程、翻译、问答、写作、数据分析等。
GPT 是人类目前知识成果的集大成者,在 GPT 的帮助下,每个人都可以获得能力的提升。学习并应用 GPT 模型,不断提升自己的能力,发挥自身的优势,才有可能在未来激烈的竞争中脱颖而出。
2. 什么是 GPT 模型?
GPT(Generative Pre-trained Transformer)是人工智能公司 OpenAI 开发的一种大语言模型,它基于大量语料数据,运用自然语言处理 (NLP) 技术进行预训练,根据预先设定好的深度学习模型和算法,自动生成合理的、容易理解的、有价值的内容。
2017 年,谷歌团队在《注意力就是你全部需要的》(Attention is all you need)论文中提出了 Transformer 模型,这个模型使用自我注意力机制,实现了计算效率和并行性的显著提高。
2018 年,OpenAI 发布 GPT-1,使用了基于 Transformer 的深度学习模型,大约有 1.17 亿个参数。
2019 年,OpenAI 发布 GPT-2,具有更大的模型规模和更多的参数,大约有 15 亿个参数。
2020 年,OpenAI 发布 GPT-3,具有更高的准确性和生成能力。2022 年,OpenAI 发布基于 GPT-3.5 的 ChatGPT,大约有 1750 亿个参数。
2023 年,OpenAI 推出 GPT-4,具有更高的生成能力和更广泛的应用领域,并且能够处理更加细致复杂的指令。虽然 OpenAI 没有公布参数的具体数量,但是估计会是一个很大的数。
3. 怎么应用 GPT 模型?
GPT 模型可以广泛应用到许多不同的领域,比如:在线客服、市场营销、数据分析、辅助编程、智能教育、智能办公、健康医疗、文本摘要、问答系统、语言翻译等。
比如,客服人员可以用来自动回答常见问题,市场营销人员可以用来写广告文案,数据分析师可以用来清洗数据和预处理,程序员可以用来提高编程效率……
如果你只是把 GPT 当作一个聊天机器人,那么既对不起你自己的时间和精力,也对不起 GPT 的强大功能。这就好比你家有个像「哆啦A梦」的机器猫,如果你只是跟它玩脑筋急转弯,那就太浪费资源了。
学会应用 GPT,也许是未来每个人都需要掌握的技能,而且可能是最重要的技能之一。
下面介绍一个 GPT 的应用案例。
我问 ChatGPT:
在《红楼梦》中,谁的名字出现最多?是多少次?
ChatGPT 回答说:
(在不同时间提交,得到回答可能不一样)
我继续追问:
你为什么说是 1219 次?数据是从哪里来的?
ChatGPT 回答说:
我进一步追问:

你统计的是哪个版本的《红楼梦》?

ChatGPT 回答说:
我再问:
《红楼梦》有哪些版本?
ChatGPT 回答说:
我再问:
在程甲本《红楼梦》中,谁的名字出现最多?是多少次?
ChatGPT 回答说:
为了验证 ChatGPT 的回答是否正确,我决定亲自检验一下。
因此,我从网上下载了一个版本的《红楼梦》,转换成 txt 文件,然后用 Python 来进行统计。
为了提高工作的效率,我直接让 ChatGPT 帮我写一段代码,于是我对 ChatGPT 说:
请帮我用Python写一段代码,统计程甲本《红楼梦》中贾宝玉出现的次数。
ChatGPT 马上给我回复了一段实现该功能的 Python 代码:
我对 ChatGPT  写代码的能力感到震惊,代码中不仅有详细的注释,而且在代码后面还有一些提示的信息,它的服务实在是太周到了。
我按照 ChatGPT 给出的方法,在电脑中运行了一遍,结果显示如下:
贾宝玉出现的次数为:18。
这个数字实在是太小了!
于是,我想到在《红楼梦》的原文中,作者通常会把贾宝玉简称为「宝玉」。
因此,我稍微调整了一下 Python 代码,重新运行的结果如下:
但是,其中的「宝玉」未必是指「贾宝玉」,也有可能是指「通灵宝玉」等。
由于《红楼梦》的版本众多,而且差异较大,所以,要想统计贾宝玉出现的准确次数,还真是不容易。
对目前的 ChatGPT 来说,数学并不是它的强项,因此我也就不再强求它了。
最后的话
在上面应用 GPT 模型的过程中,我其实综合运用了《数据化分析》中的几种思维,包括:
① 目标思维:我好奇想知道《红楼梦》中哪个人物出现次数最多。
② 溯源思维:追问数据的来源,是哪个版本的《红楼梦》?
③ 假设思维:对于 ChatGPT 的回答,我大胆提出假设,并对它给出的答案进行小心求证。
④ 对比思维:对比不同的次数差异,并分析差异的原因。
⑤ 相关思维:从贾宝玉联想到「宝玉」和「通灵宝玉」等相关信息。
⑥ 归纳思维:总结 ChatGPT 目前的强项和弱项,扬长避短,充分发挥它的优势,用来提升自己的工作效率。
如果你能综合运用多种分析思维模型,就能更容易实现跨界、整合和创新,获得更多的可能性。
GPT 模型就像一个潘多拉魔盒,里面包含着庞大的数据,等待着我们去探索和发现。当我们打开这个魔盒之后,就能获得大量的信息。
GPT 模型就像是一个「放大器」,它会放大你的技能、经验和优势。当你在某些方面有所积累之后,在 GPT 的帮助下,就更容易获得快速提升。
当然,我们也不宜过分夸大 GPT 模型的能力,要知道,它也有自己的短板。比如,目前 GPT 还没有自主意识,不具备自我认知的能力,不会自己做决策,有时候回答也会出错,可能还会「一本正经地胡说八道」。
然而,GPT 还在快速进化,从大数据,到大模型,从数字化,到数智化,数中有术,术中有数,数字技术正在以前所未有的速度,变得越来越智能化。
正处在时代巨变当中的我们,应该以一种更加理性的态度来看待 GPT 模型,运用批判性思维,保持自己独立思考和判断的能力,既要充分发挥 GPT 模型的优势,又要避免 GPT 模型被滥用,还要防止有人利用 GPT 来「割韭菜」,更要防止被 GPT 所误导。
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