如何用ChatGPT高效完成工作
过完年刚开工，很多人还没有从假期综合症中走出来，不想上班，总想摸鱼，可是手上的工作还是要完成的。都2023年了，是时候让ChatGPT来帮我们完成工作了！本文将教你如何用ChatGPT高效地完成工作，并提供相关使用技巧。希望阅读本文后，大家都能轻松搞定工作，开开心心摸鱼。
文章目录
ChatGPT简介
ChatGPT是什么
想用好ChatGPT，我们首先要对ChatGPT有一定了解。
ChatGPT是一个基于GPT-3.5构建的大型语言模型聊天机器人。它将问答交互场景下的文本生成能力向前推进了一大步，超出了人们对对话式人工智能的预期。因此一经推出就惊艳世界，引爆了全球对ChatGPT的关注。ChatGPT的模型架构基于生成预训练转换器（Generative Pre-training Transformer），并基于大量文本数据进行训练。因此除了对话，ChatGPT还能够理解复杂问题并执行高级任务。
具体来说，ChatGPT可以为各种自然语言处理任务（如语言翻译、问题解答和文本摘要）生成类似人类的文本。该模型基于大量文本数据进行预训练，然后针对特定任务进行微调。这使得模型能够理解语言的复杂性，并生成更自然、更准确的文本。
ChatGPT可以用于很多场景，包括：
- 判定内容的关键词或主题；
- 生成个性化内容，例如回复电子邮件或撰写产品推荐文案；
- 创建营销内容，如博客帖子和社交媒体标题；
- 将文本从一种语言翻译成另一种语言；
- 为长文本提取摘要；
- 回答客服问题；
- 给定问题给出解决算法；
- 生成代码片段；
- 为代码找bug；
… …
ChatGPT工作原理
ChatGPT使用监督学习和强化学习进行了调优。Open AI团队使用了*人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback）*技术，将有害、不真实和有偏见的输出降到最低。该技术包括三个步骤：监督微调、奖励模型和近端策略优化。下面逐个介绍这三个部分：
监督微调
第一步，收集演示数据以训练受监督的策略模型，即SFT模型（Supervised Fine-Tuning Model）。这部分数据收集时会由人工打上标签。他们对一系列提问给出预期的响应输出。这部分数据集相对规模较小，但质量很高，用于微调预训练的GPT-3.5系列模型。然而，由于数据有限，SFT模型仍然可能生成不友好和不正确的文本。因此，更大规模的数据集不是通过人为标记创建，而是通过对SFT模型的输出进行排名来创建奖励模型。
奖励模型
奖励模型的目的是给SFT模型的输出打分，表示输出与人类的期望的匹配程度。这个过程基于一群人工标注者给出的配置和指南进行。
为了实现奖励模型，对于选定问题，SFT模型为每个问题生成多个输出。然后，标注者将输出从最佳到最差进行排序，以创建新的标记数据集。该数据集包含的数据大约是SFT模型使用的精选数据集的10倍。一旦收集到新的数据，就会被用于训练奖励模型，该模型将一些SFT模型输出作为输入，并按照偏好顺序对其进行排序。
近端策略优化
在这一步，强化学习将使用近端策略优化来微调SFT策略。近端策略优化模型，即PPO模型，从SFT模型初始化，并由奖励模型初始化价值函数。这里使用的环境是一个“*”（bandit）环境，其中会出现一个随机提问，并且会对提问做出响应。稍后，它会根据提问和响应产生奖励。
ChatGPT功能特性
虽然ChatGPT名字中包含“聊天”，但它的能力绝不只AI聊天这么简单。下面列举了ChatGPT的几个关键功能，这些功能特性也是让ChatGPT在2022年火爆的原因之一：
- 文本生成：ChatGPT可以很容易地生成响应提问、查询或其他要求的文本。它能生成指定样式或风格文本，这让ChatGPT成为文本生成任务的理想选择。
- 自然语言处理：ChatGPT是在超大规模人类内容数据集上训练的，这使得它能够理解和响应自然语言输入。这对于回答问题和提供准确信息非常有用。
- 上下文理解：ChatGPT可以理解对话的上下文并生成适当的响应。通过ChatGPT的这一独特功能，对于问题答案搜索回答场景具有极大的优势。
- 定制化：ChatGPT可以通过在特定数据集上训练来定制，以生成特定风格或样式的文本。这使得它可以拓展更多功能和场景，并吸引了越来越多的用户。
- 使用性广：ChatGPT可用于各种应用，如自动客户服务、聊天机器人、语言翻译等。
- 多语种、低成本：ChatGPT可以有效处理大量查询，从而帮助企业减少开支和昂贵资源占用。此外，它还支持多种语言，这使得ChatGPT对全球企业都具有价值。
如何使用ChatGPT高效完成工作
头脑风暴
开年回来免不了各种启动会议，会议经常要头脑风暴。对于刚过完年脑子还没完全动起来的同志，想头脑风暴点子是件很痛苦的事情。此时就应该请ChatGPT出马。ChatGPT可以对任何主体生成各种数据和见解。比如你可以让ChatGPT “列举10条人工智能未来可能的应用场景”，ChatGPT会马上给你答案，如果不满意，还可以马上“换一批”。
这是一个激发想法的好方法，但是在使用它们之前，你需要仔细检查输出内容的正确性和合理性。
回复邮件
过年回来，打开邮箱会收到很多积压的工作邮件，其中很多商务性质的邮件需要我们一一回复。这些商务邮件的回复涉及人情世故，要仔细把握语气，认真遣词造句，非常费神。这些工作不如交给ChatGPT来代笔。比如让ChatGPT “帮我写一封非常客气的商务邮件，告知对方需求已经收到，我们正在全力跟进。”
看看ChatGPT生成的邮件模板，这商务范，这客套话，真的，我自己都写不出这么客气的邮件回复来。
帮写代码
对早期语言模型的主要改进之一是ChatGPT能够理解和生成代码。甚至可以让ChatGPT修复代码中的错误并获得调试帮助。比如你可以让ChatGPT 用Python实现Dijkstra算法。
上面的代码实现了 Dijkstra 算法，从图 graph 中的 start 点寻找到 end 点的最短路径。图使用字典的形式表示，每个点的邻居是另一个字典，其中键是邻居点，值是边的长度。
或者让ChatGPT帮你找bug
撰写文档
程序员最烦的一件事就是写产品说明或文档。有了ChatGPT后，这些工作都可能由ChatGPT代劳。比如你可以让ChatGPT帮你生成代码功能的描述：
有了ChatGPT后，程序员再也不用发愁写功能描述文档了。甚至可以让ChatGPT帮忙阅读理解别人写的代码。这样，当面对“祖传屎山”时也不用害怕了。
创作文章
如果你是媒体工作者或内容创作者，那么写文章一定是你日常最主要也是最伤脑细胞的工作。现在可以用ChatGPT生成初稿，提高工作效率。比如，我们可以让ChatGPT帮我们写一篇春节档热门电影《流浪地球2》的影评：
看看这文笔，还是相当不错的，反正比我写得要好。
高效使用ChatGPT的小技巧
有时ChatGPT给出的回复可能不是很令人满意，此时不要气馁，我们可以尝试换一个提问方式试试。向ChatGPT提问或发指令有一些原则和技巧，以下几点需要大家使用时注意：
简洁清晰
ChatGPT旨在理解和响应类人类语言，当你使用简洁清晰的句子时，它的效果最好。避免使用复杂或模棱两可的语言，在提问或下达命令时尽量具体。
语法正确
ChatGPT是在一个大型的人类语言数据集上训练的，因此它希望你使用正确的语法和文字。如果你语法有误或使用方言俚语，ChatGPT可能很难理解你的意思。
避免错别字
错别字也非常影响ChatGPT的理解，尽管它有一定的纠错理解能力，但是就目前测试来看ChatGPT对中文的模糊纠错能力还有待提升。因此尽可能确保输入文字正确，不要出现错别字。
试试英文
ChatGPT对英文的理解和处理能力要高于中文，因为训练数据集以英文为主。所以当一个问题ChatGPT始终无法给出令人满意的回复时，不妨试试用英文提问，往往能获得令人满意的回复。
耐心一点
ChatGPT是一个强大的工具，但它仍然是一台机器，可能不能总是像人类那样快速地理解和响应。如果没有立即得到响应，请给ChatGPT一点时间来处理您的输入。
ChatGPT是否适合用于工作
最后，我们讨论一个严肃的问题：ChatGPT虽然很强大，但是我将其用于工作安全吗？很遗憾，OpenAI的免责声明不保证这一点。
上面这一大段免责声明核心内容是：“……我们对服务不作任何保证（明示、暗示、法定或其他），并否认所有保证……我们不保证服务不中断、准确或无误，也不保证任何内容都是安全的，不会丢失或更改。”
也就是说：我们自己要对使用ChatGPT的行为负责。那么如何判断ChatGPT是否适合用于工作呢？我总结如下几个判断原则：
- 首先问自己是否对内容的正确性有要求 如果只是研究或娱乐，对正确性没要求，那么可以放心大胆使用ChatGPT，想怎么玩就怎么玩；但如果对正确性有要求，那么就要问自己第二个问题；
- 我有没有能力判断ChatGPT输出内容的正确性？ 如果没能力判断，那么劝你不要使用，否则可能会给你带来麻烦；如果有能力判断输出的正确性，还要再问自己第三个问题；
- 一旦出现问题我是否愿意或有能力承担由此带来的后果？ 如果回答是否定的，那么建议你也不要使用；如果你愿意承担后果，那么就可以在工作中使用ChatGPT，但注意⚠：一定要严格审查ChatGPT输出的正确定和准确性。
上面的判断逻辑我整理成一张逻辑清晰的图，供大家参考：
总结
ChatGPT在各个行业的使用预计将带来巨大的优势，企业可以通过ChatGPT优化不同的业务流程。基于AI的系统，如ChatGPT，预计将彻底改变人机交互，也将彻底改变我们的工作方式。
最后，祝大家开年大吉，摸鱼愉快。有什么好的灵感或想法，欢迎留言交流。