私は数か月間 ChatGpt-4 を使用しており、音声からテキストへの変換の形で私の経験について話します。
1. バージョンを選択します
大前提：私はGPT4バージョンを使用しています。言い換えれば、毎月少なくとも20ドルを支払う必要があります。
バージョン 3.5 のため、ユーザー エクスペリエンスは実際には非常に悪く、主に無関係な回答に反映されています。
この点は第4版が出てからはしっかり解決されました。
2. 効率向上
GPT4 は確かにコーディングやテキスト作成などの効率を大幅に向上させます。これは議論の余地のない事実です。
もちろん、国内の大型機種がGPT4の性能を達成するのは、少なくとも短期的には難しいと個人的には考えています。
国内の大規模モデルはまだPPTの段階にあり、PPTの効果は非常に良好です。しかし実際には、期待どおりにならない可能性があります。（無用な争いを避けるため、この話題はここでやめておきます）
3. ツールへの依存と心理
個人的な経験: 業務効率を向上させるためのツールとしてもっと活用すべきであり、過度に依存すべきではありません。
ネットワークが切断されたり、エージェントが対応できない場合、私はイライラしやすいことを深く理解しています。あるいは頭をかいたケース。
これは情緒不安定とも言えますが、その根深い理由は gpt4 形成への過度の依存であるはずです。
4. 依存関係のバランスをとるにはどうすればよいですか?
私の個人的な習慣は、机の前に紙とペンを置くことです。
私は個人的なインスピレーションを記録するために従来の紙とペンを引き続き使用し、個人的なブログの執筆は Youdao クラウド ノートを使用して行われます。紙、ペン、クラウド ノートのいずれであっても、これらはすべてコンテンツのデポジットを支援するツールです。ビッグモデルの時代においても欠かせない存在です。
技術ブログを整理する私の個人的な習慣は、最初にコンテキストを列挙し、次に内容を記入することです。
そうすることで依存をある程度解消することができます。半年ほどかけて、私自身も徐々に使い方を変えたり、GoogleのBing検索エンジンのようなツールに変えたりしてきました。
gpt に私たちのアイデアを検証してもらうか、質問を投げかけて彼に答えてもらいます。また、一部の疑わしい答えについては、さらに検索エンジンの助けを求める必要があり、繰り返しの調査により最も正確な答えが得られました。
5. コーディングの精度については?
この点も学生たちが注目するポイントかもしれません。
実際、GPT4 は上級プログラマーが作成したコードよりも高品質になる可能性があります。
しかし、それをそのまま使うことはできず、いたるところにバグがあります。したがって、バグを手動で特定するか、バグの内容を GPT にスローしてコードを改善させる必要があります。
6. 質問への回答の正確性については?
個人的には二次元あると思っています。
次元 1 は比較的小さな問題です。
例えば、○○社のAPIの使用例など、コードの構文が正しいかどうかをチェックすると、精度が非常に高くなります。質問が正確であればあるほど、答えも正確になります。
次元 2 は比較的大きな問題です。たとえば、論文を書くなど、発明の特許を書きます。
この種の質問には、すぐには比較的満足のいく答えが得られないことがよくあります。その主な理由は、当社の迅速な情報が不完全であることです。これも検証や思考を重ねた末にたどり着いた本質的な答えです。もちろん、これはクラスメートの多くが事前に知っていた答えでもあるのかもしれない。
7. 質問の精度を向上させるための戦略
発散問題の精度を向上させるにはどうすればよいでしょうか? bステーションでは外国人上司の授業を聞いたこともあります。核となる答えは、インプットを正確に改善する必要があるということです。
もちろん、ここには次の 2 つのポイントがあります。
まず、大きな問題を小さな問題に分割します。
たとえば、gpt に特許を書いてもらいたいとします。最善の方法は、思いついて直接書くのではなく、まず概要を書かせることです。
概要は、大きな問題を小さな問題に分解することです。それでは、この概要に基づきまして質疑をさせていただきます。最後に、要約することで比較的完全な答えが得られます。
次に、非常に詳細かつアイデンティティ固有のコンテキストで問題を説明します。
たとえば、GPT に彼の役割は何なのかを伝えたいとします。この役割の文脈において、彼はどのような問題を解決しようとしているのでしょうか? この問題はどのようにして生じたのでしょうか? 現在の解決策は何ですか? 等 詳細であればあるほど良いです。もちろん、問題の説明が正確であればあるほど良いです。
一言で言えば、迅速な情報が多ければ多いほど、正確であればあるほど良いのです。つまり、入力が正確であればあるほど、得られる出力情報もより正確になります。
8. GPT4 ですべての問題が解決されるとは期待しないでください。
新しい技術点や新たな課題に遭遇した場合は、GPT4 に期待を寄せるでしょう。これは実際には自己無知の一形態です。
前述したように、GPT4 はツールとして扱う必要があります。このツールは必須ではありません。
検索エンジンと同じように、これを使用すると効率が向上します。それがなくてもコードを書くことはできますし、問題を解決することもできますし、アーキテクチャやデザインを実装することもできます。
9. GPT4 の制限事項
GPT4 は 2021 年 9 月より前の知識を学習します。
そこで新しい技術的な点として、インターネット検索機能を早期にリリースしました。実際、経験は良くありません。
このような検索型プラグインはまだ存在しますが、ネットワーク上の理由や、Web サイトでクローラーが許可されているかどうかなどにより、期待する理想的な結果を得ることができません。
この認識により、誰もが新しいコンテンツの使用に期待を抱くようになります。
2000文字という入力制限もあるので注意が必要です。
360 の責任者である Zhou Honyi 氏が言及した書籍全体の PDF などの大きなドキュメントを認識する機能は、少なくとも後のバージョンまでは搭載されません。
また、セッションが閉じられると、GPT4 はあなたの情報を記録しないことにも注意してください。つまり、新しいセッションを開いて、先ほど尋ねた質問を彼に尋ねます。実際のところは分かりません。
10. 千の言葉、一万の言葉を言い、自分自身を向上させることが鍵です。
現在の大手モデルは、10 年前の共同購入の百連隊合戦に似ており、ほとんどすべての大手企業が独自のモデルを製造しています。
これはデータセキュリティの観点から理解できます。しかし、技術者として、私たちは列に並ぶべきではありません。どのモデルが優れていて、どのモデルが悪いのかという議論に巻き込まれないでください。それは必要ありませんし、絶対に必要ありません。
私たちは大きなモデルを採用し、新しい大きなモデルを使って従来の問題を解決するよう努めるべきです。企業の既存の問題を解決するには、同様のモデル プラットフォームの使用方法を学びhuggingface、独自のモデルとデータ セットを選択する必要があります。障害者にしがみつくのではなく、既存の技術スタックにしがみつこう！
個人レベルでは、エンターテイメントビデオの視聴をやめて、価値のあるコンテンツを見つけることに時間を費やすことがより重要です。新しい知識を学び、古い認識に挑戦して打ち破り、新しい認識を高めるためです。これは、より強力な大規模モデルをツールとして使用して効率を向上させ、より速く成長するための王道な方法です。
11. タイトルについて
Plusはまだブロックされています。理由: 異常なアクティビティ。相手方がどのように例外を定義しているのかは分かりませんが、実際には不正な操作はありません。
ネットでのアピール方法を参考にするのはほぼ効果がなく、特に良い方法もありません。
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