智能聊天体制内发言稿 体制内万能的讲话稿

chatgpt是什么意思

ChatGPT是一种由OpenAI开发的通用聊天机器人模型。

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它被训练来对对话进行建模，能够通过学习和理解人类语言来进行对话，并能够生成适当的响应。ChatGPT使用了一种叫做Transformer的神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。

它还使用了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，以便模型能够更好地理解人类语言。还能够实时回答用户提问，包括聊天、纠正语法错误，甚至是写代码、写剧本等，由于可玩性很高，迅速在全球范围内风靡起来。

ChatGPT带来的影响

ChatGPT大红大紫之际，就有诸多学者和研究人员发出警告ChatGPT很可能杀死大学论文。无独有偶，在很多互联网大厂，ChatGPT也遭到了封杀。

ChatGPT背后的技术很快就会对整个科技行业产生更深远的影响，微软公司的人工智能平台主管埃里克·博伊德表示：ChatGPT的人工智能模型将改变人们与电脑互动的方式，与电脑对话，就像与人对话一样自然，这将彻底改变人们使用科技的日常体验。

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。

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限制回答语言

ChatGPT限制回答语言的方式有：

1. 限制输入语言：ChatGPT可以限制用户输入的语言，以确保只有指定的语言可以被输入。

2. 限制输出语言：ChatGPT可以限制输出的语言，以确保只有指定的语言可以被输出。

3. 限制语言模型：ChatGPT可以限制使用的语言模型，以确保只有指定的语言模型可以被使用。

4. 限制语言类型：ChatGPT可以限制使用的语言类型，以确保只有指定的语言类型可以被使用。

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。