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今天给各位分享ChatGPT大爆发，国际政治“算法时代”即将到来？的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
针对程序员会被取代这个问题，我问了一下 ChatGPT ，它是这样说的：
每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代？”
程序员实惨！职业威胁一直就没停息过。
所以，ChatGPT可以编程？这似乎很让人匪夷所思。
ChatGPT介绍一下！！是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。
ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:
l 代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。
l 代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。
l 故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。
l 文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。
l 自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。
l 数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。
不过需要注意的是，ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。
ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。
通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！
作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。
而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。
而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心。
ChatGPT 使用了一种叫“人类反馈强化学习（RLHF）”的训练方法，毫末智行数据智能科学家贺翔对钛媒体APP解释称，GPT是一个大规模通用预训练语言模型，GPT1、2、3主要是参数规模的提升，ChatGPT主要是引入了人类反馈数据做强化学习。
这种方法的引入可以在训练中根据人类反馈，保证对无益、失真或偏见信息的最小化输出。
恰好自动驾驶决策算法中也有一类叫做模仿学习，就是让机器去学习不同场景下人类驾驶员是怎样做的。
一般来说，人类司机的每一次接管，都是对自动驾驶策略的一次人为反馈；这个接管数据可以被简单当成一个负样本来使用，就是自动驾驶决策被纠正的一次记录。同时也可以被当作改进认知决策的正样本来学习。
“大数据、大参数的大模型能学到更多的潜在知识，包括不同的环境、不同的场景等，相当于学习到了大量的自动驾驶常识，这种常识对自动驾驶决策至关重要。”毫末智行数据智能科学家贺翔对钛媒体App表示。
也就是说，在自动驾驶研发的过程中采用人类反馈强化学习的思想，可以训练出模型来验证、评价机器模型的输出，使其不断进步，最终达到人类的驾驶水平。
所以，可以说基础能力的提升，带来了想象力及可应用场景的扩张。但目前阶段，我们仍然无法准确判断以ChatGPT为代表的大模型会给自动驾驶带来多大的变革，一位行业人士对钛媒体App表示，通过大模型训练而来的优秀泛化能力，可能让世间再无corner case。
"ChatGPT"是一种由OpenAI开发的语言生成模型，其主要用于自然语言处理（NLP）任务，如问答、对话生成等。它是一种通过学习大量文本来生成新的文本的模型。ChatGPT的名称源于“Chat Generative Pretrained Transformer”的缩写，描述了该模型的基本特征。
ChatGPT是基于Transformer算法的，这是一种用于序列到序列（seq2seq）任务的深度学习技术。Transformer算法通过注意力机制（attention mechanism）来捕捉输入序列中的相关性，并使用多层的全连接神经网络来生成输出序列。
ChatGPT是预训练（pretrained）模型，这意味着它已经在大量的文本数据上进行了训练，以了解语言语法和语义。因此，ChatGPT可以快速识别语言模式并生成相应的回答。它是一种在许多NLP任务中非常有效的模型，并且可以通过微调（finetuning）调整以适应特定任务的需求。
猫老一
Chatgpt的出现标志着人工智能时代的奇点的到来，作为标志性机器智能生产力的工具，与信息时代的计算机，手机一样开启了第四次工业革命-智元时代。中国的齐凯隆在2020年发表学术论文提出了商务管家（Business Steward）、智能管家（Intelligent Steward）和超算管家（Super Steward）等管家文化的新经济。商务管家的工作助手提升商务效率，智能管家的生活助手提升生活品质，超算管家在四维时空超世界中提升每个生命体的幸福快乐美丽指数。
第一：简单文字处理的文员。第二：低端程序员。第三：法律助理类。第四：数据的分析人员。第五：客服人员。
ChatGPT最大的优势就是对于文字内容的搜集整理后呈现，这就是大多数文员的工作内容，比如：老板让你整理出来最近5年的某个行业的进出口数据，一个文员一个上午也不一定能处理出来。但是输入给ChatGPT，可以在一分钟以内把整理好的资料精准地呈现出来。ChatGPT比文员快，准确。优势几乎是碾压性的。程序员是前几年火热高薪的行业，没有学过计算机相关专业的人，经过半年或者一年的培训就可以到这个行业开始赚钱了，而且薪水还不错。但是随着ChatGPT的到来，一些简单的，基础性的开发可以交给他来完成，比如：做大型开发时候，需要一些低端功能模块开发，以前需要配备专门的人手，现在简单了。一个高端的程序员把当天所有小的功能模块开发输入到ChatGPT。ChatGPT就可以把这些开发任务做了。以前需要5个人一天完成的开发任务，现在只需要1个人就可以解决。法律助理类工作牵涉最多的就是各类文本的整理，写作。因为法律类文件偏标准化，ChatGPT完全可以胜任去写这些文件。并且逻辑性和准确性更强。数据分析人员工作内容就是处理各类数据，从数据中获取到有用的数据。ChatGPT非常简单，给他一堆数据，告诉你想知道什么。比如你想知道天气和衣服销量之间的关系度，只需要告诉ChatGPT，我需要最近5年的天气数据和我店里衣服销量之间的关系。
ChatGPT就可以使用自身的最近5年天气数据结合你店里的销量数据做统计学的相关性测试。甚至可以使用他预测未来天气模型来预测你未来店里的销售数据。这算是做到高端数据处理平民化使用了。现在已经非常明显了，到处都是机器人客服，但是目前我们的机器人客服的智能程度还是不够，只能说是高端一点的应答机器人。ChatGPT可以让客服更智能化，专业化，至少不会惹怒你的客户。我们在一个巨大变革时代，ChatGPT这么智能就是因为他每天都在不停的学习，我们要想不被这个时代抛弃也要学习起来。
关于ChatGPT大爆发，国际政治“算法时代”即将到来？和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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