使用ChatGPT生成文本：了解LLM的能力和局限
欢迎来到我们的ChatGPT 4.0实践探索，我们将深入探讨如何使用这个强大的语言模型生成文本。我们将重点关注它令人印象深刻的能力以及重要的限制。
获取优惠券有限的Udemy课程 - 生成AI架构与LLM，Prompt，RAG，微调和Vector DB
大型语言模型（LLMs）如ChatGPT已经彻底改变了我们与技术互动的方式，使我们能够生成类似人类的文本，总结文章，回答问题，分类文本，分析情感，执行语义搜索，甚至生成代码。然而，至关重要的是要明白，这些模型存在局限性，包括事实不准确和缺乏实时知识。
在本指南中，我们将会：
- 了解提示如何工作。
- 体验亲手示范模型的能力。
- 讨论限制条件及其对模型响应的影响。
基本流程：提示 → LLM → 响应
让我们首先了解与像ChatGPT这样的LLM进行基本交互的方法。
提示 → LLM → 回应
- LLM（ChatGPT 4.0）：模型使用在训练过程中学习的模式和信息来处理您的提示。
- 响应：该模型根据您的提示生成响应。
什么是提示？
一个提示本质上是使用自然语言来“编程”模型的一种方式。您不需要编写代码；只需提出问题或给出指示，模型将相应地作出回应。我们稍后会更深入地探讨提示工程，但现在请记住提示指导了模型的行为。
实际示例：探索ChatGPT的功能
让我们通过一些实际例子来亲自体验ChatGPT 4.0的功能。
1. 文本生成
提示:
Write a short story about a brave knight and a dragon.
回应:
从前，在一个遥远的王国里，一位勇敢的骑士名叫罗兰爵士出发去拯救他的村庄，因为一只可怕的龙一直在恐吓农民，烧毁庄稼。罗兰爵士身穿闪闪发光的盔甲，只带着剑和坚定的勇气，冒险进入龙的巢穴。在一场激烈的战斗后，他用计谋诱使龙落入陷阱，最终带来了和平。村民们庆祝并称罗兰爵士为英雄。
ChatGPT根据提示生成连贯且富有创意的故事，展示其生产类人叙事的能力。
2. 总结
提示:
Summarize the following article:
"Artificial intelligence (AI) is transforming industries across the globe. From healthcare to finance, AI technologies are improving efficiency and enabling new innovations. In healthcare, AI algorithms assist doctors in diagnosing diseases more accurately. In finance, AI helps detect fraudulent transactions and manage risk. As AI continues to evolve, its impact on society will grow exponentially."
回复：
人工智能正在通过提高效率和促进创新，彻底改变各个行业。在医疗保健领域，它有助于更准确地诊断疾病，而在金融领域，它帮助检测欺诈和管理风险。人工智能不断进化的能力承诺会对社会产生日益增长的影响。
模型将文章的要点有效地浓缩成简明的总结。
3. 完成句子
提示:
The dog ran into the yard and started to
响应:
在树上疾跑的松鼠会让狗兴奋地吠叫。
ChatGPT以一种保持上下文和连贯性的方式完成了不完整的句子。
4. 问题和答案 (Q&A)
提示：
What is the capital of Japan?
响应：
东京是日本的首都。
该模型提供了一个简单准确的回答来回答事实性问题。尝试输入您自己的事实性问题，看看模型如何准确地作出响应。
5. 文本分类
提示:
Classify the following sentence as positive, negative, or neutral: "I really enjoyed this product."
响应：
积极。
ChatGPT 正确识别了句子中表达的情感。测试不同的句子，看看模型如何对其情感进行分类。
6. 代码生成
提示:
Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence.
回应：
def fibonacci(n):
sequence = []
a, b = 0, 1
while len(sequence) < n:
sequence.append(b)
a, b = b, a + b
return sequence
# Example usage:
print(fibonacci(10))
模型生成一个Python函数，用于计算斐波那契数列，展示其处理技术编程任务的能力。
了解ChatGPT 4.0的局限性
虽然ChatGPT很强大，但了解它的局限性是至关重要的。
1. 事实不准确和幻觉
该模型可能生成不正确的信息或“幻觉”事实，这些事实并不基于它的训练数据。
示例:
Who won the World Cup in 2023?
回应:
截至我在2021年九月的最后更新，2023年的FIFA世界杯尚未举办。下一届男子世界杯定于2022年在卡塔尔举行。
由于模型的知识仅限于2021年，它无法提供关于该日期之后事件的准确信息。它可能会尝试填补空白，导致不正确的回答。
2. 缺乏实时知识
ChatGPT 无法访问或检索实时数据，因此无法提供当前信息。
例子:
What is the weather in New York City right now?
回应:
对不起，我无法访问实时数据。请查看天气网站或应用程序，获取纽约市的当前天气情况。
该模型承认其无法提供实时更新，突显了其在获取当前信息方面的限制。
解决限制与未来功能
在未来的更新中，LLMs通过“功能调用”等功能来整合外部API，获取实时数据，从而可能缓解一些限制。
能力：
- 文本生成：创作故事、论文等等。
- 总结：将长文本压缩为关键要点。
- 问题和回答：回答事实性查询。
- 文本分类：分析情感和对文本进行分类。
- 代码生成：在各种编程语言中编写代码片段。
限制：
- 事实错误：有可能有不正确或虚构信息的可能。
- 缺乏实时知识：无法提供当前数据或事件。
尽管LLM非常强大，但要充分发挥它们的作用需要熟练的引导。在下一节中，我们将更深入地探讨引导工程，学习优化模型响应的技巧，并进一步提升您与ChatGPT的交互体验。
获取限时折扣优惠券的Udemy课程 - 利用LLM、Prompt、RAG、Fine-Tuning和Vector DB创建生成式AI结构.
您将获得亲自设计完整的电子商店客户支持应用程序的实战经验，包括LLM功能，如摘要、问答、分类、情感分析、嵌入式语义搜索，通过将LLM架构集成到企业应用程序中实现代码生成。
