五一的前3天都有点忐忑,担心安排的ChatGPT学习任务完不成,后来不得不在学习方法上做了些改进:
1、先从大面上尽可能搞清楚 ChatGPT 有哪些能力
①吴恩达的提示工程课,基本上把提示词能做的事情全部涵盖了,包括不限于:
*总结(例如,为简洁起见总结用户评论)
*推断(例如,情感分类、主题提取)
*转换文本(例如,翻译、拼写和语法更正)
*扩展(例如,自动编写电子邮件)
学完后,我试着把自己将 ChatGPT 跟业务相结合的经验总结了一下:
m.okjike.com超详细中文笔记(含代码):
ec26ubh65w.feishu.cn②徐文浩的AI 应用开发方法课,基本把Completion 和 Embedding俩接口和LangChain 链式调用能力讲清楚了,包括不限于:
*让 AI 能够准确地进行数学运算,再也不怕ChatGPT算错数了
*让 AI 根据外部知识回答问题,再也不怕ChatGPT胡言乱语了
*创建一个有完整电商客服功能的聊天机器人等等
快速看完后,我试着按自己的理解总结了一遍:
m.okjike.com课程链接:
gk.link2、再从实际业务需求层面,搞清楚如何用好这些能力
①一些在工作流中的应用,包括即刻带工作流标签的帖子、相关知识星球里的分享,以及 bilibili 关于 AI 的教程合集:
m.bilibili.com整体快速看完过后,感觉收获不大。
现阶段大家分享出来的东西,整体都比较简单(复杂的,可能得看hackathon)。
哔哩哔哩汇总的大杂烩中,甚至有不少是插科打诨的玩梗。
②初步了解 ChatGPT 和模板的结合。
单纯的 ChatGPT,帮不了很多人。且不说注册问题,会提问的人,其实都没那么多。
因此,要让更多人用上ChatGPT提效进阶,最好是能基于工作流给他设置好模板,一次性把关心的事儿都解决了。
这方面调研的东西不多,包括 notion 自带的模板看起来都还有点复杂,后面可能得想想如何从交互的层面做做调整,进一步降低一下门槛。
3、干了点务虚的思考
尝试了解这轮技术变革【带来的完全不同的思维方式和发展逻辑】究竟是什么。
完全没有答案,之所以会这么想,是因为前魅族 coo 李楠的 bilibili 视频,他说:
当真正技术变革发生的时候,不要听那些用已知解释一切的上个时代精英BB,因为他们把一切都纳入到自己的体系内,自洽的结果是他没办法进入新的领域,学习新的东西。
其次就是,技术进步的阶段,你尚可研究“ 10 个技巧玩转Midjourney”。但当技术发生颠覆性变革的时候,你不能用技巧用技能掩盖认知的落后。
这里他举了个写 Java 的例子,说很多 Java 程序员没搞懂 Java 是面向对象的语言,只是学会了技巧层的皮毛,写出来的代码还是纯纯地面向过程,还是上个时代的认知。
【真正的科技变革发生的时候,最重要的是更新自己的认知,技巧是次要的】
链接:
b23.tv4、最终的结论是,还是要看官方文档。
越学到最后,越认可这个观点:
“很多初学者经常会犯的一个错误就是:过度依赖第三方教程。记住,除官方教程外就没有什么是权威的。而且它会制造大量的噪音,比如教程的版本和官方的差异化而导致的坑数不胜数,这里不再深入讨论。
所以看教程的一个重要原则,它只是帮我打开思路,以窥全貌:轻度使用,越轻度越好。关键具体信息一定要去官网,不要怕麻烦。”
于是,最后就变成,我会一边跟着徐文浩和吴恩达的课程写代码,一边回归官方文档和论文当中去系统学习:
① OpenAI 官方文档
openai.com② OpenAI 官方出的案例库:
github.com③李沐的深度学习论文精读(其他的还读不懂)
github.com#AI工作流