去年幾乎用了大半年寫了教材,但被要求改寫部分內(nèi)容中敏感的部分,要對其進行脫敏。我為了寫這些東西看了不少論文與資料,當時還用人工智能翻譯了那些資料。翻譯過程中也是因為觸及敏感內(nèi)容,動不動就彈出換個話題聊,換著用不一樣的模型。
當時發(fā)現(xiàn)騰訊的大模型中的數(shù)據(jù)還沒有更新,深度求索也一樣。在此過程中發(fā)現(xiàn)之前一直被我當做流氓網(wǎng)頁的百度的大模型文心一言數(shù)據(jù)很新,幾乎是實時更新。在對資料進行脫敏的過程中,讓我很震驚的是若是直接讓人工智能寫出來,它呈現(xiàn)出來的結(jié)果還相當好。不僅好,還可以根據(jù)指令想怎么變就能怎么改。雖然有那么一小部分內(nèi)容是瞎編的,不準確的,但與它的優(yōu)勢比起來,這些都不算什么。
在這樣的環(huán)境中,“學習”意味著什么呢?大模型已經(jīng)是很厲害且優(yōu)秀的引路者,只要我們問,很多問題它幾乎都能回答上來。對了,拿著大模型自己回答的答案,再繼續(xù)問的時候也會說換個話題再聊。有些特定的詞,有時候是敏感詞有時候就不是。這樣的規(guī)律是怎么算出來的呢?
現(xiàn)在大模型已經(jīng)嵌入到方方面面,它不僅能迅速展現(xiàn)一篇文字、視頻內(nèi)容的,也能給出分析、答案、預測。我們該怎么去寫東西呢?大模型的弱點、不足之處在哪些領(lǐng)域呢?
大模型就像拿電腦打字與用筆在紙上寫東西一樣,或者是拿平板看新聞與拿著紙質(zhì)版報紙一樣,徹底改變我們的習慣。現(xiàn)在如同不再用筆寫字一樣,以后很有可能寫東西時離不開大模型。像我現(xiàn)在這樣一個字一個字碼字的時代就過去了,大模型會給你寫,你提出問題,再點擊復制一下,選擇認可的答案就好。
時代怎么變,也會有堅持寫毛筆字的那樣,但同樣也會有那種跟著時代變化的人。環(huán)境變了,學習也得變。大學不再那么“特別”地擁有知識,想學習就去問大模型的時代很快就會到來。
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