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ChatGPT能選股票嗎

發(fā)布時間：2023-03-13 12:20:28 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 112 問大家

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

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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開發(fā)的自然語言處理模型，它們有以下幾點區(qū)別：

1.訓練數(shù)據(jù)量：ChatGPT使用的訓練數(shù)據(jù)量是ChatGPT Plus的一半左右。ChatGPT Plus使用的訓練數(shù)據(jù)集包括更多的網(wǎng)絡文章和書籍，因此其模型具有更強的語言理解和生成能力。

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覆蓋能力。

3.可擴展性：ChatGPT Plus可以更方便地進行定制化，因為它提供了更多的調(diào)整選項和API接口。

4.價格：由于ChatGPT Plus擁有更多的功能和更大的計算資源，所以它的價格相對于ChatGPT更高。

總之，ChatGPT Plus相對于ChatGPT擁有更高級的自然語言處理能力和更廣泛的知識庫，因此更適合那些需要更高級語言處理能力的專業(yè)應用場景。而對于一般用戶，ChatGPT已經(jīng)足夠滿足大多數(shù)日常需求。

二、chatgpt是什么?

針對程序員會被取代這個問題，我問了一下 ChatGPT ，它是這樣說的：

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 AI 工具可以編程，緊跟而來的話題必然是：“程序員是否會因此被替代？”

程序員實慘！職業(yè)威脅一直就沒停息過。

所以，ChatGPT可以編程？這似乎很讓人匪夷所思。

ChatGPT介紹一下??！是一個由OpenAI訓練的大型語言模型，可以進行對話、文本生成、問答等多種任務。它使用了Transformer架構(gòu)，能夠從大量語料中學習語言特征。

ChatGPT可以在編程領域有多種應用，其中一些主要的應用如下:

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，提供相應的代碼提示和補全。

l 故障診斷：可以利用ChatGPT分析錯誤日志并給出相應的解決方案。

l 文檔生成：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應的文檔。

l 自動測試：可以根據(jù)輸入的代碼生成相應的單元測試。

l 數(shù)據(jù)科學：可以使用ChatGPT來自動生成模型和數(shù)據(jù)集的描述。

不過需要注意的是，ChatGPT是一個非常強大的語言模型，但它并不是萬能的，在生成代碼的場景下還需要人工編程和檢查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依賴程序員的護航，才能確保完成應用。說替代程序員的，著實是過度解讀了。

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

通過低代碼平臺，只需要通過拖拽的方式，或者是編輯幾行基礎代碼，就能快速的開發(fā)出各類應用系統(tǒng)。最關鍵的是低代碼改變了傳統(tǒng)開發(fā)對專業(yè)技能的要求，現(xiàn)在只要掌握一些基礎的代碼知識，甚至不需要任何基礎，就可以進行應用系統(tǒng)的開發(fā)！

作為國內(nèi)主流的JNPF低代碼平臺服務商，JNPF低代碼平臺負責人認為：低代碼的本質(zhì)是解放開發(fā)者的雙手，讓他們從重復的代碼工作中解放出來，低代碼在這個過程中扮演的是“輔助者”角色，而并非“替代者”。因為永遠有一些容易被忽略的邊緣性技術問題，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，相反在平臺無法滿足一些復雜的業(yè)務場景時，就需要代碼的輔助，當然這個過程的代碼量要可控，否則就違背了低代碼開發(fā)的本質(zhì)。

而像市場上一些無代碼平臺，確實做到了看不見任何代碼，但是當平臺需要去應對復雜業(yè)務邏輯系統(tǒng)的開發(fā)時，便會顯得力不從心。

三、chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI開發(fā)的大型預訓練語言模型。這是GPT-3模型的一個變體，經(jīng)過訓練可以在對話中生成類似人類的文本響應。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架構(gòu)，這是一種使用自注意力機制處理輸入數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。Transformer架構(gòu)廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進行對話的聊天機器人。這對客戶服務很有用，因為它提供了有用的信息或只是為了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事項:

支持中文和英文，都可以問，它不是Siri這種機器人，他是一種生產(chǎn)力的工具，要把它當作真實的人來對話，可以讓它改進，支持上下文多輪對話，放心大膽的問，每次回答的字數(shù)有應該有限制，可以使用“繼續(xù)問”等來追問，它會繼續(xù)寫。

AI屆已經(jīng)進入新的范式，學會提問題會越來越重要

四、chatgpt原理

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

OpenAI 使用監(jiān)督學習和強化學習的組合來調(diào)優(yōu) ChatGPT，其中的強化學習組件使 ChatGPT 獨一無二。OpenAI 使用了「人類反饋強化學習」（RLHF）的訓練方法，該方法在訓練中使用人類反饋，以最小化無益、失真或偏見的輸出。

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

該方法的一個非常明顯的局限性是，在將語言模型與人類意圖保持一致的過程中，用于 fine-tuning 模型的數(shù)據(jù)會受到各種錯綜復雜的主觀因素的影響，主要包括：