ChatGPT 优点和缺点
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每一代GPT模型的参数量都爆炸式增长，堪称“越大越好”。2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿，而2020年5月的GPT-3，参数量达到了1750亿。
OpenAI使用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedbac，人类反馈强化学习） 技术对 ChatGPT 进行了训练，且加入了更多人工监督进行微调。
此外，ChatGPT 还具有以下特征：
1）可以主动承认自身错误。若用户指出其错误，模型会听取意见并优化答案。
2）ChatGPT 可以质疑不正确的问题。例如被询问 “哥伦布 2015 年来到美国的情景” 的问题时，机器人会说明哥伦布不属于这一时代并调整输出结果。
3）ChatGPT 可以承认自身的无知，承认对专业技术的不了解。
4）支持连续多轮对话。
与大家在生活中用到的各类智能音箱和“人工智障“不同，ChatGPT在对话过程中会记忆先前使用者的对话讯息，即上下文理解，以回答某些假设性的问题。ChatGPT可实现连续对话，极大地提升了对话交互模式下的用户体验。
对于准确翻译来说（尤其是中文与人名音译），ChatGPT离完美还有一段距离，不过在文字流畅度以及辨别特定人名来说，与其他网络翻译工具相近。
由于 ChatGPT是一个大型语言模型，目前还并不具备网络搜索功能，因此它只能基于2021年所拥有的数据集进行回答。例如它不知道2022年世界杯的情况，也不会像苹果的Siri那样回答今天天气如何、或帮你搜索信息。如果ChatGPT能上网自己寻找学习语料和搜索知识，估计又会有更大的突破。
即便学习的知识有限，ChatGPT 还是能回答脑洞大开的人类的许多奇葩问题。为了避免ChatGPT染上恶习， ChatGPT 通过算法屏蔽，减少有害和欺骗性的训练输入。查询通过适度 API 进行过滤，并驳回潜在的种族主义或性别歧视提示。
ChatGPT不仅表现出对书面语言的深刻理解，而且对编码语言也有深刻的理解。ChatGPT可以解决编码挑战，甚至可以编写一些数学证明。
ChatGPT 提供了一种与 AI 进行对话的无缝和自然的方式。
该技术目前是免费使用的，并且仅在注册后。
ChatGPT 已经令人印象深刻，尽管它仍处于起步阶段……这真的很有希望！
ChatGPT 是一款多功能的 AI 聊天机器人，您可以用作 AI 助手来简化您的内容创建过程甚至软件开发工作流程。
尽管ChatGPT表现出出色的上下文对话能力甚至编程能力，完成了大众对人机对话机器人（ChatBot）从“人工智障”到“有趣”的印象改观，我们也要看到，ChatGPT技术仍然有一些局限性，还需不断进步。
只要用户输入问题，ChatGPT 就能给予回答，是否意味着我们不用再拿关键词去搜索引擎检索，就能立即获得想要的答案呢？目前来看，答案是否定的！
概括来讲，ChatGPT的局限性包括以下几个方面：
语义理解限制：尽管ChatGPT可以根据输入的文本生成回复，但它并不能像人类一样真正理解的语义，ChatGPT在其未经大量语料训练的领域缺乏“人类常识”和引申能力，甚至会一本正经的“胡说八道”。ChatGPT在很多领域可以“创造答案”，但当用户寻求正确答案时，ChatGPT也有可能给出有误导的回答。例如让ChatGPT做一道小学应用题，尽管它可以写出一长串计算过程，但最后答案却是错误的。因此在一些情况下，ChatGPT的回复可能会存在误解或不准确的情况。
数据集限制：ChatGPT的回复是基于其所训练的数据集生成的，因此如果输入的问题或话题与训练数据不匹配，ChatGPT可能会无正确回答或回答不完整。
隐私问题：由于ChatGPT是互联网上的在线聊天机器人，用户的对话内容可能会被记录和存储到服务器上，这可能会引发一些隐私问题。
算法限制：ChatGPT的回复是基于其所采用的算法生成的，因此在一些复杂的问题或情境下，ChatGPT可能会无法给出足够准确的回答。
情感分析能力限制：ChatGPT虽然可以生成回复，但它并不能真正理解和分析输入文本中的情感和语气，因此在一些情况下，ChatGPT的回复可能会显得不够人性化。
缺乏创造性：ChatGPT是基于已有数据进行学习和生成回复的，因此它缺乏创造性和创新能力，无法像人类一样提出全新的观点和想法。
无法进行实物操作：ChatGPT是一个虚拟的聊天机器人，它无法进行实物操作，例如打印文件、移动物品等。
对话延迟问题：由于ChatGPT将输入文本转换为计算机能够理解的格式并进行计算，因此在一些情况下，ChatGPT的回复可能会存在一定的延迟。
没有情境感知能力：ChatGPT无法识别和理解输入文本的情境，因此在一些情况下，它的回复可能会显得不够恰当或不合适。
缺乏经验和直觉：尽管ChatGPT可以生成回复，但它缺乏人类具有的经验和直觉，无法像人类一样从多个角度考虑问题并给出更符合实际的回答。
无法进行多任务处理：ChatGPT在处理一个任务时，无法同时处理其他任务，这可能会导致效率低下或回复不及时的情况。
没有情感交互能力：ChatGPT无法像人类一样进行情感交互，例如安慰、鼓励等，这对一些用户来说可能会缺乏人性化的体验。
非完全自主：ChatGPT的学习和回答是基于预设的算法和数据集，它并不具备完全自主的能力，不能像人类一样进行自主思考和学习。
知识库的局限性：ChatGPT的回答来源于所训练的数据集和预设的知识库，这些数据和知识库可能存在一定的局限性和错误，因此ChatGPT的回答也可能存在一定的误差。ChatGPT还没法把在线的新知识纳入其中，而出现一些新知识就去重新预训练GPT模型也是不现实的，无论是训练时间或训练成本，都是普通训练者难以接受的。如果对于新知识采取在线训练的模式，看上去可行且语料成本相对较低，但是很容易由于新数据的引入而导致对原有知识的灾难性遗忘的问题。
对于特定主题的知识有限：ChatGPT的回答受限于其所训练的数据集和知识库，因此对于某些特定主题或领域的知识，ChatGPT的回答可能会存在不完整或不准确的情况。
没有自我意识和自我认知：ChatGPT是一个机器人，它没有自我意识和自我认知，无法像人类一样进行自我思考和自我调整。ChatGPT仍然是黑盒模型。目前还未能对ChatGPT的内在算法逻辑进行分解，因此并不能保证ChatGPT不会产生攻击甚至伤害用户的表述。
缺乏个性化体验：由于ChatGPT的回答是基于预设的算法和数据集，它缺乏个性化的体验，无法像人类一样根据用户的需求和喜好进行个性化的回答和交互。
对于不同语言的处理能力不同：虽然ChatGPT可以支持多种语言，但对于不同语言的处理能力可能存在差异，例如在中文处理方面可能存在一些限制。
难以应对复杂问题：由于ChatGPT的回答是基于已有的数据和算法进行生成的，因此面对一些复杂问题，ChatGPT可能无法给出全面和准确的回答。无法处理复杂冗长或者特别专业的语言结构。对于来自金融、自然科学或医学等非常专业领域的问题，如果没有进行足够的语料“喂食”，ChatGPT可能无法生成适当的回答。
无法进行实时交互：ChatGPT是基于文本进行交互的，无法进行实时的语音或视频交互，因此在某些场景下，ChatGPT可能无法满足用户的需求。
受限于硬件设备：ChatGPT的训练和运行需要使用高性能的计算机和硬件设备，在一些场景下可能会受到硬件设备的限制。
对话历史缺失问题：由于ChatGPT无法保存和理解对话历史，因此在进行连续对话时，可能会存在上下文信息丢失的问题。
受到恶意攻击的风险：由于ChatGPT的学习和回答需要使用互联网上的数据，因此存在受到恶意攻击的风险，例如遭受恶意注入、钓鱼等攻击方式。
无法进行情境判断：ChatGPT无法像人类一样进行情境判断，例如对于一些玩笑话或讽刺性的言论，它可能会误解并给出不合适的回答。
缺乏创造性：由于ChatGPT的回答是基于已有的数据和算法进行生成的，因此它缺乏创造性，无法像人类一样进行创新性的思考和回答。
对于某些主题的回答存在偏见：由于ChatGPT的学习和回答是基于已有的数据和算法进行生成的，因此在某些主题上可能存在偏见，例如对于某些人群或文化的理解可能存在不准确或不完整的情况。
无法进行身体交互：ChatGPT无法进行身体交互，例如握手、拥抱等，这可能会影响到某些用户的交互体验。
无法进行多任务处理：ChatGPT一次只能处理一个任务，无法同时处理多个任务，这可能会影响到用户的交互效率。
对于某些问题的回答存在时间延迟：由于ChatGPT的回答需要进行计算和生成，因此在某些情况下可能存在时间延迟，这可能会影响到用户的交互体验。
受限于知识库的质量：ChatGPT的回答受限于它所训练的数据集和知识库的质量，如果这些数据集和知识库存在错误或缺失，它的回答质量可能会受到影响。
无法进行直观展示：ChatGPT无法进行直观的展示和呈现，例如图像、视频等，这可能会影响到某些用户的交互需求。
受限于语言和文化背景：由于ChatGPT是基于语言和文化背景进行训练的，因此在跨语言和文化交互方面可能存在限制。
对于某些问题缺乏人类的判断力：ChatGPT无法像人类一样进行判断和推理，因此在某些问题上可能会存在不准确或不完整的情况。
对于某些问题无法给出具体的建议：由于ChatGPT的回答是基于已有的数据和算法进行生成的，因此在某些问题上可能无法给出具体的建议和指导，例如医学、法律等领域的问题。
对于某些问题无法给出正确的答案：由于ChatGPT的回答是基于已有的数据和算法进行生成的，因此在某些问题上可能无法给出正确的答案，例如哲学、宗教等领域的问题。
对于某些问题缺乏专业知识：由于ChatGPT的学习和回答是基于已有的数据和算法进行生成的，因此在某些领域的问题上可能缺乏专业知识，例如医学、法律等领域的问题。
无法进行情感分析：ChatGPT无法像人类一样进行情感分析，因此在处理情感相关的问题时可能存在不准确或不完整的情况。
受限于数据集的多样性：ChatGPT的回答受限于它所训练的数据集的多样性，如果这些数据集缺乏多样性和代表性，它的回答质量可能会受到影响。
对于某些问题缺乏上下文理解能力：由于ChatGPT缺乏上下文理解能力，因此在某些复杂的问题上可能会出现回答不准确或不完整的情况。
对于某些问题缺乏常识判断力：由于ChatGPT缺乏常识判断力，因此在某些需要常识判断的问题上可能会出现回答不准确或不完整的情况。
于某些问题缺乏经验判断力：由于ChatGPT缺乏经验判断力，因此在某些需要经验判断的问题上可能会出现回答不准确或不完整的情况。
受限于模型的复杂度：由于ChatGPT的模型复杂度受限于计算资源和算法的限制，因此在某些复杂的问题上可能无法给出准确和完整的回答。
对于某些问题无法给出具体的实践建议：由于ChatGPT的回答是基于已有的数据和算法进行生成的，因此在某些需要具体实践建议的问题上可能无法给出充分的建议。
受限于用户的语言表达能力：由于ChatGPT的回答需要用户进行语言表达，因此在用户语言表达能力较差的情况下，ChatGPT可能无法准确理解用户的意图并给出准确的回答。
