智能聊天能处理数据吗 chat key

机构谈chatgpt对金融科技的影响

ChatGPT是信息科技在当下的大风口,预示着未来数字经济的发展方向,对金融科技产生三个方面的影响。

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ChatGPT对金融科技有三个方面的影响:第一个是ChatGPT对金融科技的直接价值,第二个是ChatGPT在金融科技创新中的潜在风险,第三个是ChatGPT对于金融科技创新的间接价值。

ChatGPT主要有两大技术特点。第一个特点是通用性。第二个特点是它处理的是非结构化数据。其实整个社会顷空大部分信息是非结构化数据,而且非结构化数据和我们亮竖的实际应用更接近敬乎大。因此,这是巨大的突破。

ChatGPT是一个超级语言模型,而不是视觉模型,也不是听觉模型,当然也不是硬件方面的革命性突破,这是我们需要了解ChatGPT的一些边界,因为ChatGPT不是万能的。

ChatGPT在金融科技领域的直接应用价值:

ChatGTP作为大语言模型,第一个最重要的应用方向就是智能客服这个领域,因为在金融领域有许多个细分的条线都需要有智能客服和虚拟助手,从投资、信贷、信用卡到个人理财等,每一条线都需要智能客服。我们曾经想做征信领域智能客服系统,但是一直存在技术壁垒。

第二个重要的方向是数据分析。由于金融领域有大量的预测分析工作,金融本身可以视为一个数据行业或信息处理行业,有着大量的预测分析工作需求,很多是一些固定模式的预测分析,这部分可以使用ChatGPT。它有非常好的特点能处理非结构化的信息,可以针对更多的数据处理,而传统的预测方法依赖于结构化数据分析。

第三个方向是欺诈检测。有一些欺诈的模式是固定的,ChatGPT可以被用来检测这些欺诈模式。

第四个方向是财务规划。ChatGPT可以利用金融主体的信息和以往的知识,提供更加个性化的定制服务。

第五个方面是风险管理。风险管理也是我们金融领域非常重要的内容。金融行业存在大量的风险模式,很多风险管理过程也是流程化的,ChatGPT可以有效地提供风险管理的咨询和设计。

chatgpt是什么?

针对程序员会被取代这个问题,我问了一下 ChatGPT ,它是这样说的:

每一次,不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex,亦或是最近爆火的 ChatGPT,只要一个 AI 工具可以编程,紧跟而来的话题必然是:“程序员是否会因此被替代?”

程序员实惨!职业威胁一直就没停息过。

所以,ChatGPT可以编程?这似乎很让人匪夷所思。

ChatGPT介绍一下!!是一个由OpenAI训练的大型语言模型,可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构,能够从大量语料中学习语言特征。

ChatGPT可以在编程领域有多种应用,其中一些主要的应用如下:

l 代码生成:可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。

l 代码提示:可以根据用户输入的代码片段,提供相应的代码提示和补全。

l 故障诊断:可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。

l 文档生成:可以根据输入的代码生成相应的文档。

l 自动测试:可以根据输入的代码生成相应的单元测试。

l 数据科学:可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。

不过需要注意的是,ChatGPT是一个非常强大的语言模型,但它并不是万能的,在生成代码的场景下还需要人工编程和检查,所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航,才能确保完成应用。说替代程序员的,着实是过度解读了。

ChatGPT的爆火,让我想起,同样会提高程序员开发效率的低代码平台,它的出现也同样被人类污名化,职业威胁程序员。

通过低代码平台,只需要通过拖拽的方式,或者是编辑几行基础代码,就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求,现在只要掌握一些基础的代码知识,甚至不需要任何基础,就可以进行应用系统的开发!

作为国内主流的JNPF低代码平台服务商,JNPF低代码平台负责人认为:低代码的本质是解放开发者的双手,让他们从重复的代码工作中解放出来,低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色,而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题,需要程序员去解决,这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码,相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时,就需要代码的辅助,当然这个过程的代码量要可控,否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台,确实做到了看不见任何代码,但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时,便会显得力不从心。

chatgpt可以做高数吗

chatgpt可以做高数吗

通过数学,我们并不意味着简单地做一些计算。它自己的设计确保了存在着它无法解决的计算问题。我更感兴趣的是它可否解决需要一些数学推理的问题。

为了选择我们的问题,我们使用了MMLU数据集。Meta AI最近发布的大型语言模型Galactica在这个数据集上取得了一些不错的结果。他们的发现陈述在他们论文的第5.3节中。

接下来,我们将挑选几个问题,看看Chat-GPT如何处理它们。如果失败,我们将尝试改写这个问题以期获得部分结果。

我们注意到MMLU数据集有多项选择题,但我们只是将问题呈现给Chat-GPT。我们只是从MMLU的抽象代数部分选择问题。之后,我们将刺激Chat-GPT以获得直觉和证明。在最后,我们将向数学家推荐Chat-GPT的一些应用。

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力。

尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知天文下知地理,还能根据聊天的上下文进行互动的能力,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体,经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用,因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事项:

支持中文和英文,都可以问,它不是Siri这种机器人,他是一种生产力的工具,要把它当作真实的人来对话,可以让它改进,支持上下文多轮对话,放心大胆的问,每次回答的字数有应该有限制,可以使用“继续问”等来追问,它会继续写。

AI届已经进入新的范式,学会提问题会越来越重要


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