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机器更理解人意图后，在人机交互肯定颠覆影响

一个好的技术是会对组织结构和社会产生重大变化，互联网的出现把人类信息数据部分的上传留在网络，人类得以更好回顾历史，参考历史；而chatgpt的出现时对全网信息的学习整理，对数据做了更近一层的理解，梳理总结出更优秀的人类思维范例，更合理的为你组织信息，引导你的创造性；把人类的知识由静态的数据和简单的堆叠在一起的数据，变成活泼可用可以增强丰富人类的智慧和知识。只要利用好一定会对人类文明产生更大帮助。

1.办公软件，其实就是人做了事到机器翻译，数据录入后人话交流可以机器理解翻译，后续工作机器执行产出报表结论，RPA会更进一步智能化

2.PS、AI、3D修改模型（简单的重复控制，没有太强创造性工作），画图也是一样人控制ps页面参数，后续可能人描述任务，机器直接翻译直接控制参数做修改

3.工控交互界面

4.人机交互小助手

5.适老化电器智能设备

任何transformer变体、任何数据集都通用。

然而，大模型既带来了技术突破，也对算力提出了无穷无尽的需求。

在新研究中，作者对于单块消费级GPU（RTX2080Ti）能训练出什么样的语言模型进行了讨论，并获得了令人兴奋的结果。让我们看看它是如何实现的：

在自然语言处理（NLP）领域，基于Transformer架构的预训练模型已经成为主流，并带来诸多突破性进展。很大程度上，这些模型性能强大的原因是它们的规模很大。随着模型参数量和数据量的增长，模型的性能会不断提高。因此，NLP领域内掀起了一场增大模型规模的竞赛。

然而，很少有研究人员或从业者认为他们有能力训练大型语言模型（LLM），通常只有行业内的科技巨头拥有训练LLM的资源。

ChatGPT之所以有如此强烈的反响，很大程度上是因为其在语言能力上的显著提升。ChatGPT相比于其他聊天机器人，主要表现在以下几个方面：

对于用户实际意图的理解有明显提升。对于使用过类似聊天机器人或者自动客服的同学，应该经常会遇到机器人兜圈子甚至答非所问的情况，用户体验感较差。ChatGPT在该方面有了显著提升，具有更加良好的用户体验。具有非常强的上下文衔接能力。对于我们用户而言，用户不仅可以问一个问题，而且可以通过不断追加提问的方式，让其不断改进回答内容，最终达到用户期待的理想效果。更强的对知识和逻辑的理解能力。当遇到某个问题，其不仅给出一个完整的回答，并且对追加细节也可以很好的解答。