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ChatGPT能選股票嗎

發(fā)布時(shí)間：2023-03-13 12:20:28 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 112 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于ChatGPT能選股票嗎的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

ChatGPT國(guó)內(nèi)免費(fèi)在線使用，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

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本文目錄:

1、chatgpt和chatgptplus區(qū)別
2、chatgpt是什么?
3、chatpgt是什么
4、chatgpt原理

ChatGPT能選股票嗎

一、chatgpt和chatgptplus區(qū)別

ChatGPT和ChatGPT Plus都是由OpenAI開(kāi)發(fā)的自然語(yǔ)言處理模型，它們有以下幾點(diǎn)區(qū)別：

1.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量：ChatGPT使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量是ChatGPT Plus的一半左右。ChatGPT Plus使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括更多的網(wǎng)絡(luò)文章和書(shū)籍，因此其模型具有更強(qiáng)的語(yǔ)言理解和生成能力。

2.模型參數(shù)：ChatGPT Plus擁有更多的模型參數(shù)，使其具有更高的精度和更廣泛的知識(shí)覆蓋能力。

3.可擴(kuò)展性：ChatGPT Plus可以更方便地進(jìn)行定制化，因?yàn)樗峁┝烁嗟恼{(diào)整選項(xiàng)和API接口。

4.價(jià)格：由于ChatGPT Plus擁有更多的功能和更大的計(jì)算資源，所以它的價(jià)格相對(duì)于ChatGPT更高。

總之，ChatGPT Plus相對(duì)于ChatGPT擁有更高級(jí)的自然語(yǔ)言處理能力和更廣泛的知識(shí)庫(kù)，因此更適合那些需要更高級(jí)語(yǔ)言處理能力的專(zhuān)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。而對(duì)于一般用戶，ChatGPT已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)日常需求。

二、chatgpt是什么?

針對(duì)程序員會(huì)被取代這個(gè)問(wèn)題，我問(wèn)了一下 ChatGPT ，它是這樣說(shuō)的：

每一次，不論是 GitHub Copilot 還是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一個(gè) AI 工具可以編程，緊跟而來(lái)的話題必然是：“程序員是否會(huì)因此被替代？”

程序員實(shí)慘！職業(yè)威脅一直就沒(méi)停息過(guò)。

所以，ChatGPT可以編程？這似乎很讓人匪夷所思。

ChatGPT介紹一下??！是一個(gè)由OpenAI訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型，可以進(jìn)行對(duì)話、文本生成、問(wèn)答等多種任務(wù)。它使用了Transformer架構(gòu)，能夠從大量語(yǔ)料中學(xué)習(xí)語(yǔ)言特征。

ChatGPT可以在編程領(lǐng)域有多種應(yīng)用，其中一些主要的應(yīng)用如下:

l 代碼生成：可以根據(jù)輸入的需求或描述生成相應(yīng)的代碼。

l 代碼提示：可以根據(jù)用戶輸入的代碼片段，提供相應(yīng)的代碼提示和補(bǔ)全。

l 故障診斷：可以利用ChatGPT分析錯(cuò)誤日志并給出相應(yīng)的解決方案。

l 文檔生成：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應(yīng)的文檔。

l 自動(dòng)測(cè)試：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應(yīng)的單元測(cè)試。

l 數(shù)據(jù)科學(xué)：可以使用ChatGPT來(lái)自動(dòng)生成模型和數(shù)據(jù)集的描述。

不過(guò)需要注意的是，ChatGPT是一個(gè)非常強(qiáng)大的語(yǔ)言模型，但它并不是萬(wàn)能的，在生成代碼的場(chǎng)景下還需要人工編程和檢查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴(lài)程序員的護(hù)航，才能確保完成應(yīng)用。說(shuō)替代程序員的，著實(shí)是過(guò)度解讀了。

ChatGPT的爆火，讓我想起，同樣會(huì)提高程序員開(kāi)發(fā)效率的低代碼平臺(tái)，它的出現(xiàn)也同樣被人類(lèi)污名化，職業(yè)威脅程序員。

通過(guò)低代碼平臺(tái)，只需要通過(guò)拖拽的方式，或者是編輯幾行基礎(chǔ)代碼，就能快速的開(kāi)發(fā)出各類(lèi)應(yīng)用系統(tǒng)。最關(guān)鍵的是低代碼改變了傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)對(duì)專(zhuān)業(yè)技能的要求，現(xiàn)在只要掌握一些基礎(chǔ)的代碼知識(shí)，甚至不需要任何基礎(chǔ)，就可以進(jìn)行應(yīng)用系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)！

作為國(guó)內(nèi)主流的JNPF低代碼平臺(tái)服務(wù)商，JNPF低代碼平臺(tái)負(fù)責(zé)人認(rèn)為：低代碼的本質(zhì)是解放開(kāi)發(fā)者的雙手，讓他們從重復(fù)的代碼工作中解放出來(lái)，低代碼在這個(gè)過(guò)程中扮演的是“輔助者”角色，而并非“替代者”。因?yàn)橛肋h(yuǎn)有一些容易被忽略的邊緣性技術(shù)問(wèn)題，需要程序員去解決，這是低代碼不能替代的。

而且低代碼并不意味著完全就拋棄代碼，相反在平臺(tái)無(wú)法滿足一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，就需要代碼的輔助，當(dāng)然這個(gè)過(guò)程的代碼量要可控，否則就違背了低代碼開(kāi)發(fā)的本質(zhì)。

而像市場(chǎng)上一些無(wú)代碼平臺(tái)，確實(shí)做到了看不見(jiàn)任何代碼，但是當(dāng)平臺(tái)需要去應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)時(shí)，便會(huì)顯得力不從心。

三、chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI開(kāi)發(fā)的大型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。這是GPT-3模型的一個(gè)變體，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以在對(duì)話中生成類(lèi)似人類(lèi)的文本響應(yīng)。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架構(gòu)，這是一種使用自注意力機(jī)制處理輸入數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Transformer架構(gòu)廣泛應(yīng)用于語(yǔ)言翻譯、文本摘要、問(wèn)答等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進(jìn)行對(duì)話的聊天機(jī)器人。這對(duì)客戶服務(wù)很有用，因?yàn)樗峁┝擞杏玫男畔⒒蛑皇菫榱撕猛妗?/p>

ChatGPT使用方法和注意事項(xiàng):

支持中文和英文，都可以問(wèn)，它不是Siri這種機(jī)器人，他是一種生產(chǎn)力的工具，要把它當(dāng)作真實(shí)的人來(lái)對(duì)話，可以讓它改進(jìn)，支持上下文多輪對(duì)話，放心大膽的問(wèn)，每次回答的字?jǐn)?shù)有應(yīng)該有限制，可以使用“繼續(xù)問(wèn)”等來(lái)追問(wèn)，它會(huì)繼續(xù)寫(xiě)。

AI屆已經(jīng)進(jìn)入新的范式，學(xué)會(huì)提問(wèn)題會(huì)越來(lái)越重要

四、chatgpt原理

ChatGPT 是 OpenAI 發(fā)布的最新語(yǔ)言模型，比其前身 GPT-3 有顯著提升。與許多大型語(yǔ)言模型類(lèi)似，ChatGPT 能以不同樣式、不同目的生成文本，并且在準(zhǔn)確度、敘述細(xì)節(jié)和上下文連貫性上具有更優(yōu)的表現(xiàn)。它代表了 OpenAI 最新一代的大型語(yǔ)言模型，并且在設(shè)計(jì)上非常注重交互性。

OpenAI 使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的組合來(lái)調(diào)優(yōu) ChatGPT，其中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)組件使 ChatGPT 獨(dú)一無(wú)二。OpenAI 使用了「人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)」（RLHF）的訓(xùn)練方法，該方法在訓(xùn)練中使用人類(lèi)反饋，以最小化無(wú)益、失真或偏見(jiàn)的輸出。

本文將剖析 GPT-3 的局限性及其從訓(xùn)練過(guò)程中產(chǎn)生的原因，同時(shí)將解釋 RLHF 的原理和理解 ChatGPT 如何使用 RLHF 來(lái)克服 GPT-3 存在的問(wèn)題，最后將探討這種方法的局限性。

該方法的一個(gè)非常明顯的局限性是，在將語(yǔ)言模型與人類(lèi)意圖保持一致的過(guò)程中，用于 fine-tuning 模型的數(shù)據(jù)會(huì)受到各種錯(cuò)綜復(fù)雜的主觀因素的影響，主要包括：