最近，ChatGPT火出了圈。

ChatGPT是美國人工智能研究實驗室（OpenAI）于去年年底推出的一種人工智能技術驅動的自然語言處理工具。

英文Chat是聊天、GPT是Generative Pre-trained Transformer（生成型預訓練變換模型）的縮寫。

也可概括為「聊天機器人」+「搜索工具」+「文本創造工具」，其主要用途是作為一個聊天機器人，為用戶提供回答問題和查詢信息的服務。

ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。該模型被互聯網巨大的語料庫訓練之后，可以根據你輸入的文字內容來生成對應的文字回答，即為常見的聊天問答模式。

神奇的ChatGPT 人工智能聊天系統風暴眼，位于美國東海岸微軟云數據中心，代碼總量超350G的ChatGPT系統正飛速推衍，生成億萬靈魂，迎接四海來客。

作為縫制設備領域孜孜不倦的創新求索者中的一員，筆者也懷揣著一顆好奇之心體驗了一把ChatGPT。

我原本打算注冊一個ChatGPT，卻發現其不對中國網絡開放，首先注冊需要外國的手機號才可以，于是我讓在英國的女兒幫忙注冊。注冊完成后，再用科學方法上網登陸就可以使用了。

下面來看看我與ChatGPT的聊天交流：

ChatGPT的表現是大家有目共睹的，整體下來的體驗是其無論是在一些傳統自然語言處理（NLP)任務包括關系抽取、事件抽取、寫作、對話，還是一些其他任務包括寫代碼、角色扮演等都表現出一種滴水不漏，嚴絲合縫，不給人留下任何把柄的合理性。

然而，客觀來講也存在一些不足，包括面對需要復雜邏輯推理問題的時候(比如應用題)，會給出一本正經的廢話；面對事實性問題的時候缺乏對于事實性的判斷；面對主觀性問題的時候為保證立場的客觀，存在一定模版。然而瑕不掩瑜，ChatGPT帶給我們更多的是驚喜與震撼，震撼之余更多的是思考，思考在大模型時代，在現階段我們的研究方向應該是什么，有哪些真正值得做的有意義的、有影響力的工作。

人工智能（AI）民用的時代，拉開了厚重而寬大的帷幕，新世界將徐徐降臨。

ChatGPT是超級工具，不是超級智能，它不會替代人類，而是在升級行業。它將極大降低創意和執行門檻，與人類相輔相成。不再一個人求解，而是人機交流中同行。

隨著算法技術和算力技術的不斷進步，ChatGPT也會進一步走向更先進功能更強的版本，在越來越多的領域進行應用，為人類生成更多更美好的對話和內容。

總的來說，人工智能技術對于縫機行業有著重要的影響，縫機行業需要適應這些時代發展的必然趨勢。

隨著縫制設備物聯網化的快速發展，未來ChatGPT有可能在縫制設備智能化應用方面發揮重要作用。

附：

2022年12月末美國人工智能研究實驗室OpenAI發布了最新的研究成果ChatGPT以及其測試接口。在發布后的短短幾天時間內，ChatGPT就火出了圈。

ChatGPT是OpenAI新推出的一種人工智能技術驅動的自然語言處理工具，英文Chat是聊天、其中GPT是Generative Pre-trained Transformer（生成型預訓練變換模型）的縮寫。

也可概括為「聊天機器人」+「搜索工具」+「文本創造工具」，其主要用途是作為一個聊天機器人，為用戶提供回答問題和查詢信息的服務。

ChatGPT是 OpenAI 開發的基于 transformer 的語言模型。它旨在根據接收到的輸入生成類似人類的文本。以下是其工作原理的一般概述：

輸入編碼：輸入文本被轉換為稱為嵌入的數字表示。然后將此嵌入用作模型的輸入。

注意力機制：該模型使用注意力機制在生成輸出時選擇性地關注輸入的不同部分。注意力機制幫助模型理解輸入的上下文并生成更相關和準確的輸出。

自注意層：該模型使用自注意層來分析輸入的不同部分之間的關系。這使模型能夠理解輸入中每個單詞的上下文，并就如何生成輸出做出更明智的決策。

解碼：模型通過解碼輸入的數字表示來生成輸出。這是通過將輸入表示轉換為所有可能輸出詞的概率分布，然后從該分布中采樣以生成最終輸出來完成的。

微調：ChatGPT 已經在大型數據集上進行了預訓練，但可以通過在較小的特定任務數據集上進行訓練來針對特定任務或領域進行微調。這允許模型為特定用例生成更準確的輸出。

ChatGPT的基本原理是：通過對大量語料（比如網頁、文章、書籍等）的訓練，它使用一種叫做Transformer的神經網絡來分析大量的文本數據，并能夠根據上下文來生成準確的回復。

在美國人工智能研究實驗室官方的摘要中，其生成ChatGPT有一個"孿生兄弟"，即InstructGPT，兩者采用了相同的訓練方式。

其核心思想是采用人工反饋的方式，利用強化學習的方法去進一步微調大模型，從而使大模型生成更加符合人類預期的回復。

ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。

該模型被互聯網巨大的語料庫訓練之后，其可以根據你輸入的文字內容來生成對應的文字回答，即為常見的聊天問答模式。