文章主题：ChatGPT, 信息增益率, 教育教学, 公共安全
ChatGPT实践问题分析与应用展望
图片来源@视觉中国
文 | 零点有数科技
ChatGPT是OpenAI最新的语言模型，与其他大型语言模型一样，能够以不同的样式和目的生成文本，并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性方面表现更加优异。目前来看，ChatGPT在很多领域都有广泛的应用前景，但任何工具的应用都是有前提的，了解其背后的工作机制和局限之处，才能更好地利用这项技术。
01 ChatGPT概述
ChatGPT是OpenAI最新的语言模型，较其前身GPT-3有大幅提高。与其他大型语言模型一样，ChatGPT能够以不同的样式和目的生成文本，并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性方面表现更加优异。作为OpenAI最新一代的大型语言模型，ChatGPT的设计非常注重交互性。为了调优ChatGPT，OpenAI使用了监督学习和强化学习的组合，其中强化学习的组件使其独一无二。OpenAI使用了“人类反馈强化学习”（RLHF）的训练方法，该方法在训练过程中利用人类反馈，以最小化无用、失真或有偏见的输出。
目前来看，ChatGPT在很多领域都有广泛的应用前景，并且它的操作简单，对用户非常友好。但任何工具的应用都是有前提的，了解其背后的工作机制和局限之处，才能更好地利用这项技术，零点有数数据科学家将基于此谈谈ChatGPT在应用时需要注意的几个方面。
02 ChatGPT的局限之处
多场景问题一是标注数据。诸如回答内容存在事实性错误，对于确定的事实，其给出的答案无法达到高置信度，对于常识性的知识问题不能高效地给出符合日常认知的答案。大模型训练所需语料涉及面非常广，仅就人文学科而言，就存在非常庞杂的知识的语料，因此，在标注过程中，相关任务对标注人员的知识面、逻辑思考能力等都有极高的要求。在此基础上，还需要针对更多语料中提及的知识进行自动抽取，反复校验，才可一步步改进。如下图，关于古诗《登鹳雀楼》的提问，ChatGPT未能给出符合常识的回答，包括古诗的原文和作者信息。
二是数据理解。对于简单的数据说明可以顺利地进行比较分析，但面对略复杂的语义理解要求回答比较困难，对于中文丰富的词汇体系、语法和句法的特点，特别是涉及近义词之间的差别和近义程度的区分，还需要补充更多更广泛的训练数据、做进一步的训练和优化，才能修正相应问题。示例如下图。
三是数据分析能力。由于数据理解和分析能力暂未完善，ChatGPT目前无法正确有效地进行数理逻辑计算。如下图所示，针对四人四天喝四桶水，八人八天喝多少桶水的数据计算问题，并没有一次性形成合理的计算逻辑链路，给出正确的计算结果。
答复的生成内容不具备实时性
知识库信息未能实时更新。由于ChatGPT目前的版本仅支持2021年之前的语料信息提问，其回答的内容没有进行实时信息关联。训练一个模型的人力成本较大、时间周期较长，短期内难以有效地更新学习即时性的知识信息。
极简版
🌟ChatGPT虽提供了网络通信中.INFO增益率的大致概念，但它在具体表达和深入解析上的确略显不足。它未能详尽地呈现公式背后的数学逻辑，让学习者能一窥全貌。对于那些渴望深入了解并掌握这个关键指标的读者来说，这无疑是一处小小的遗憾。想要全面理解信息增益率的运作原理，还需进一步探索和深化理解。📚
03 ChatGPT场景应用问题
🌟ChatGPT虽强大，却暗藏隐忧💡：教育领域，学生过度依赖它，思维缺乏深度，论文写作成了拷贝游戏，无助于独立思考和问题解决能力培养。对教育来说，这无疑是个挑战！📚而在公共安全层面，潜在风险同样显著：犯罪分子可能利用ChatGPT的语音合成技术，伪装成任何人进行诈骗，扰乱社会秩序；信息安全面临重大威胁，敏感数据如国家安全、商业秘密和个人隐私在模型训练中可能存在泄露风险，现有的数据管理机制需升级以确保数据安全。🛡️务必警惕ChatGPT带来的伦理道德挑战，教育与科技应携手共进，寻找平衡，让创新更好地服务于人类社会。🌍
🌟在伦理道德领域，无论是个体、集体还是全球，都深受其潜在影响。对于青少年及部分成人，他们的心智尚未完全成熟，使用ChatGPT时易受引导，可能导致不当行为的滋生；而对于社会与国家层面，若ChatGPT成为文化冲击的新力量，可能会对稳定产生负面影响。🛡️
以上这些方面，都亟待相关技术方在技术层面对相关内容进行完善，对各种使用方进行权限的控制和监控，同时相关职能部门应从国家层面进行立法，进行合理的限制和管控。
04 关于ChatGPT算法的拓展构想
站在数据智能垂直应用的角度上，零点有数数据科学家基于丰富的业务经验，从以下四个方面谈了关于ChatGPT算法的拓展构想：
一是行业训练数据优势。ChatGPT还需要进一步整合各行业历史沉淀数据，并将数据转换为高质量、有效的训练数据集，才能更好地提升行业应用模型的精度。
🌟提升逻辑思维🔥通过深入理解业务运作，我们致力于进行多维度的推理探索。从基础的规则梳理，到高级的向量表示解析，再到创新的提示生成，构建起一套全面且高效的范式学习路径。🚀不论面对何种未知场景，都能以精准的推理能力引导前行。🌍让知识在业务中无界延伸，逻辑的力量驱动未来。
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四是合理挖掘发现行业应用场景。通过更深层次地将GPT技术与垂直行业的业务做融合，构建行业化的GPT模型，并服务于业务实际需求。（本文首发钛媒体APP）返回搜狐，查看更多
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