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我们一起聊聊ChatGPT,它真的很难牛!

WBOY

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发布时间:2023-04-13 15:16:21

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来源于51CTO.COM

转载

前言

自从在工作中用上了 ChatGPT,工作效率可谓是直线上升,可能有人说 Google 足够用了,不过 Google 主要是基于你输入的关键词来对互联网上已有的结果进行匹配排序的,这就存在三个问题

如果你的关键词写得不是那么准确那 Google 就无能为力了

即便你命中了关键词,Google 的搜索结果也可能不是你想要的,因为从整体的语义上来说并不是你想要的结果,这就好比,你输入「我爱中国」,可能用Google 的话,它发现命中了「中国」的关键字,结果给你展示一堆中国是怎样的信息,而如果用 ChatGPT 的话它却能够猜中你的语义,然后给你回复「看来你是个好青年,将来是个栋梁之材」这类的话,这么一对比,高下立现,也正是因为 Google 基于关键词,而 ChatGPT 基于语义,所以只要你的句子越长,Google 越不准,而 ChatGPT 却越能猜中你的语义(前提是你的给出的长句描述足够清晰)

就算 Google 给出的结果命中了你的语义,但搜索的结果也有可能是错的,因为 Google 是按网页的权重排名,如果这个网页占的权重高,它的排名就会高,但网页里的内容本身则有可能是错的,仅仅是因为很多人访问了它,它的权重排名就高了,但可能这个答案本身是错的。而如果用 ChatGPT 这类错误则大概率会避免掉,我们可以认为它会有一定思考能力的机器人,会把类似的问题给规避掉,这一点我深有感触,比如我问了挺多问题 ChatGPT 给出的示例代码都能做到 bugfree,而用 Google 有时候那些排名很前的网页也可能会有 bug。

正是由于 ChatGPT 能猜中你的语义,所以它能做到「无中生有」,即即便网上没有命中你的关键词,它也能给出网上没有的回答,像一个能独立思考的人,而 Google 就不一样,如果网上没有的那就是没有,只能做到根据你给出的关键词来查找,但却不符合你的语义。

下面我来分享两个工作中用到的例子,来体验一下 ChatGPT 的强大

case 1: 查找「js请求短链接获得对应的长链」

使用 Google 的搜索如下

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图片

使用 ChatGPT 结果如下:

图片

可以明显看出差别,Google 给出的是短链接的实现原理,而 ChatGPT 不仅读懂了我的语义(细心观察你会发现我误把如何写成了如果)还准确给出了相应的代码实现,完全命中了我的要求

case 2: 「有两个 label 并排成一行,其中一个 label 固定宽度,另一个 label 有宽度是自适应的,如果文字部分超出,使用省略号表示,请使用 css 表示另一个 label」

蝉镜
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下载

Google 给出的回答如下:

图片

第一条给出的答案是这样的。

图片

它确实解决了「文字超出后使用省略号表示的需求」,但却不满足我的另一个要求:宽度自适应,我们可以看到这个答案把宽度限制在了 100px。这就是我们在开头提到的 Google 不擅长处理长句,而且也没法理解你的语义

接下来我们再看看 ChatGPT 的表现。

图片

可以看出它不仅完全猜中了我的语义,而且给出了 bugfree 的代码,包括代码中 class 的命名,注释都堪称标准代码的天花板!对开发者非常友好!

两相对比高下立判

以上只是举了两个我们编码使用 ChatGPT 的 case,实际上我们整个团队已经在工作中比较重度地使用 ChatGPT 了,比如用它来分析爆款视频脚本然后写出相似风格的脚本,再比如我们让它写出与其它爆款公众号相似风格的文章,本来这些工作都需要招聘相应的运营人员来做,但有了 ChatGPT 后,这些工作都可以由它代劳了,而且据我了解,目前市面上其他公司也正在基于 ChatGPT 开发一些智能客服,论文检查,模拟面试等应用,应用场景极其广泛,它给行业的颠覆足以引起我们的重视

我之前在朋友圈写了一段话:很快「能熟练使用 ChatGPT 来工作将是工程师职位 JD(job description)上的必填项」因为就我的使用感受而言,使用它带来的生产效率真的是太大了,熟练使用它可能顶好几个普通工程师,就像封面所示,它已经通过了 Google L3 工程师的测试,而这个工程师的薪水相当于 18w 差元,这就意味它未来很可能会替代普通的工程师的工作。

当然 ChatGPT 毕竟只是工具,短期内还没法完全取代人类,不过我们还是要及时拥抱变化,充分利用它来提升我们的工作效率,把一些重复性的劳动交给它,而我们要做的就是在写好代码的同时,还要深度思考业务,成为行业领域专家,这一部分 ChatGPT 还没法替代人类。

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