GPT这波热度让我怀疑…

并不感觉这玩意有多革命性，是不是微软一波营销套路，买了水军，并提前做好产品布局，一套组合拳下来观众纷纷叫好

隔壁那个工业革命的帖子真给我看尬了...
不谈政治
这玩意的影响力我觉得都没法超过苹果的开启智能机新时代
感觉属于半场开香槟了

革命性还是有的 就它现在回答general问题的准确性 你随便就能想象出一把他可以替代的职业 比如内科医生 律师 各种文书工作者 互联网前端 etc etc

只是这个东西和之前的互联网技术进步有一个非常巨大的区别 那就是它不一定对互联网打工人有利。。。。。

贴一个我在隔壁帖子分享为啥取代不了程序员的解释：https://www.1point3acres.com/bbs ... page=24#pid18345001

“我可以再举一个例子，为啥chatgbt会回答很多编程问题错误呢？ 因为LLM就是把历史编程语句前后文给你一个出现频率最高的结果做预测，结果怎样呢？ 除了网上stack overflow出现过的答案，稍微变通就会错，为什么这样呢？ 因为它只是给你一个历史训练数据集的频次最高解，你深度学习玩出花也是这个解，所以会经常跑出bug，因为它压根就没理解编程语言的逻辑，很多基本的编程规则都没理解甚至会生成假函数名，混淆不同语言的函数，python tab空格没打对这些低级错误，这种事情可不是加大训练量能解决的，因为它压根从来就没”学会”过编程。
你所说的corner case概率问题用在这个例子上反效果就出来了，你用深度学习的概率模型来生成代码，每一个语句和标点符号都可能出错然后整段代码跑不出，这跟人类学编程的模式就有本质区别。
有人学编程是只看很多代码不求甚解连什么函数干什么用的都不看就去学的吗？ 没有吧。那为什么自然语言能行呢？其实同样的问题也会出现，不过语料够多语法看上去没问题，但是很多答案依旧会有逻辑错误前言不搭后语，归根到底它只是给出一个最大概率历史数据的排列组合，从来没有真正理解过语言背后的逻辑和内容。”

我用的时候感觉错误率真的很高， 好多文不对题的。 然后也缺乏细腻和交互。

deep learning 开启也就是一个模型在一个数据集上效果好了很多
这个数据集和人眼能力差了很多，自动驾驶的识别问题也没完全解决
但不影响deep learning给大家创造了茫茫多就业和升职机会

LLM同理

自信点，去掉怀疑。
很多东西本来就不可能是一触而就的，例如gpt和office的结合。
显然是准备了比较长一段时间，而且各种宣传手段也是极其配合的出手。

原宇宙喊了半天身边没见几个用
gpt office 最后一定都会用 开始不准用的多了 就准了

革命性太强了，nlp researcher都人人自危了

因为大家真的感受到了GPT的好，提升了生产力

微信用户_de75404 发表于 2023-03-17 23:41:28
革命性还是有的 就它现在回答general问题的准确性 你随便就能想象出一把他可以替代的职业 比如内科医生 律师 各种文书工作者 互联网前端 etc etc

只是这个东西和之前的互联网技术进步有

emmm，可是医生/律师这些职业的自动化程度本来就很高了啊。各种框架模板/自动检索工具/AI早都用上了…
自雇可能自动化水平不行，但你不会以为大型医院/律师事务所还靠律师/医生全程手打吧？
目前的gpt胡话率太高了，不能显著提升工作效率，还是考虑到过段时间可能出现的专业化…可能效率提升10-20%？别说替代医生/律师了，就连对行业造成冲击都很难。