Large language models have revolutionized the field of artificial intelligence and have been used in various applications. Among these models, ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) has been developed by OpenAI, it stands out as a powerful tool that has been widely adopted. ChatGPT has been successfully applied in numerous areas, including chatbots, content generation, language translation, personalized recommendations, and even medical diagnosis and treatment. Its success in these applications can be attributed to its ability to generate human-like responses, understand natural language, and adapt to different contexts. Its versatility and accuracy make it a powerful tool for natural language processing (NLP). However, there are also limitations to ChatGPT, such as its tendency to produce biased responses and its potential to perpetuate harmful language patterns. This article provides a comprehensive overview of ChatGPT, its applications, advantages, and limitations. Additionally, the paper emphasizes the importance of ethical considerations when using this robust tool in real-world scenarios. Finally, This paper contributes to ongoing discussions surrounding artificial intelligence and its impact on vision and NLP domains by providing insights into prompt engineering techniques.


翻译:大型语言模型在人工智能领域产生了革命性的变革,并已被应用于各种应用中。在这些模型中,OpenAI开发的ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)作为一种强大的工具已被广泛采用。ChatGPT已成功应用于许多领域,包括聊天机器人、内容生成、语言翻译、个性化推荐,甚至医学诊断和治疗。其在这些应用中的成功可以归因于其生成类人响应的能力、理解自然语言和适应不同的语境。其多功能性和准确性使其成为自然语言处理(NLP)的强大工具。然而,ChatGPT也有一些局限性,例如其倾向于产生偏见响应和可能持续存在有害语言模式的潜在性。本文提供了ChatGPT、其应用、优势和局限性的全面概述。此外,本文强调了在实际场景中使用这个强大工具时道德考虑的重要性。最后,本文通过提供有关提示工程技术的见解,为有关人工智能及其对视觉和NLP领域的影响的持续讨论做出了贡献。

0
下载
关闭预览

相关内容

ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 [1] ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文任务。 [1] https://openai.com/blog/chatgpt/
从ChatGPT看AI未来趋势和挑战 | 万字长文
专知会员服务
169+阅读 · 2023年4月18日
【NAACL2022】自然语言处理的对比数据与学习
专知会员服务
45+阅读 · 2022年7月10日
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
43+阅读 · 2022年2月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
自然语言处理 (NLP)资源大全
机械鸡
35+阅读 · 2017年9月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
29+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
19+阅读 · 2021年6月15日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
60+阅读 · 2020年7月2日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
自然语言处理 (NLP)资源大全
机械鸡
35+阅读 · 2017年9月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员