GPT大模型应用
openAI公司凭什么火遍全球:
1是因为openAI训练出了强大的大语言模型。要训练强大的大语言模型,首先要有足够的GPU算力,例如GPT-3模型内部就有上千亿个参数,每一条训练数据输入运算后,都要通过反馈调节来调整这上千亿的参数值。
2是有优质的大数据,同样的神经网路模型,由于训练数据的质量差距,生成的最终模型效果也会天差地别。openAI内部一定拥有大量数据,并且是经过人工整理后的优质数据。
3是人才贮备,大量的算力和大量的样本,长时间的训练,没有优秀的工程师控制目前也是无法实现的,openAI公司有大量优秀工程师观察效果和调整优化,使模型效果不断变好。
4是生态完整,openAI公司搭建了自己的GPT生态,模型、数据和训练方法不会完全公布,而是把经过训练的模型部署在云端,再把模型的接口提供出来给外部用户访问,按访问流量收费,把核心能力握在自己手里。
如何使用openAI的模型核心能力来优化自己的业务?
阅读openAI官网文档,openAI公司对外提供了模型云服务,用户可以通过restful API访问openAI公司的模型,也可以通过官方提供的python SDK库访问模型能力,那么究竟对外提供了哪些能力呢?
1.模型访问能力:主要包含文字生成文字模型,文字生成图片模型,图片生成文字模型,文字生成视频模型等,另外还有音频文字互转的。
2.模型微调能力:上传自己的数据样本,对已经存在的模型进行微调后产生自己的模型,然后访问自己的模型。
3.客服助理:基于大模型提供的客服能力,简单的把用户聊天的上下文包装了一层,底层还是调用云端大语言模型。如果不使用客服助理API访问而是直接访问大模型,则需要自己管理聊天上下文。
4.大模型函数调用能力:可以让大模型从用户发的文字里面分析提取出有用信息,例如分析用户文字然后生成一条Sql语句,就可以直接拿着sql语句去访问db。
5.云端代码解释器能力:大模型在处理用户发来的文字时,如果发现有代码,可以自动调用云端解释器来运行代码输出结果。
6.云端知识检索能力:大模型在处理用户发来的文字时,如果大模型不足以给出具体答案,可以自动去搜索引擎进行搜索,然后分析搜索的内容,再把分析结果返回给用户。
从上图中可以看出现在openAI的生态有多强,GPT就像一个云端的高智能机器人,用户发送自然语言给它,它就能理解出用户需求,然后根据用户需求进行工作来完成需求,在他工作中,可以调用云端功能函数,也可以生成数据访问脚本反向访问用户本地的数据。
在这个框架出现之前,机器只能代替人类去做一些重复性、低难度的工作,但是现在有了openAI的云服务,云端GPT充当了一个高智能的工作人员,从用户发来的自然语言中分析需求,可以是非常复杂的需求,然后用自己接入的各种云端工具来完成用户的需求。
过去老板为了完成业绩,会招聘了大量工作人员来帮助公司做数据收集、分析、出报告书,目前GPT则可以完全胜任这部分工作。
现在是openAI发布GPT-3后的1年半,还是早期阶段,后面GPT能接入的云端工具越来越丰富、越来越成熟,互联网即将变成另一番景象。
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