人工智能研究公司 openai 上周正式推出 chatgpt,这是一种基于对话的人工智能聊天机器人模型,它能够理解自然语言并以自然语言的方式做出回应。chatgpt 基于 gpt-3.5 模型微调而成,以语言服务模型 instructgpt 为基础,通过人类回馈增强学习训练模型 rlhf,不过数据设置略有不同。它以对话方式进行交互,既能够做到回答问题,也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求,能以更贴近一般人的对话方式与使用者互动。
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这几天许多用户都展示了与 chatgpt 对话的有趣内容,它宛如化身为地球 “最强懂哥”,各种问题轻松应答,让它帮忙写程序,不仅提供了可用的代码,更是把实现思路也一并写了出来。
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更别说开发者如何应付老板这种小儿科的问题了:
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下面介绍一些 chatgpt 的 “极客” 玩法。
- 在 chatgpt 中构建虚拟机
这名玩家把 chatgpt 训练成了一台 virtual machine,可以运行各种 linux 指令,甚至可以使用 curl 来让 chatgpt 和自己做交互。首先是让 chatgpt “扮演” linux 终端:
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执行 ls 命令,以及新建文件和读取文件:
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在这之后,这名用户推测 chatgpt 似乎懂文件系统的工作原理、文件存储及检索方式。下面直接快进到用这个虚拟机运行 docker 文件 —— 首先制作一个 docker 文件,然后运行它:
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可以看到,chatgpt 成功扮演了一个 “虚拟机” 的角色。
- 在 chatgpt 中构建编程语言解释器
这名开发者使用 chatgpt 为自己开发的编程语言构建了一个语言解释器:
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并成功编写了解决作者问题的应用程序:
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接着这名作者通过提供参数,让 chatgpt 对自己编写的这段程序进行了验证,同样没问题:
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- 在 chatgpt 中实现新的编程语言
这名玩家在 chatgpt 中实现了一门新的编程语言:gptlang,并用这个语言写了一个排序算法。首先告诉 chatgpt 正在实现一门新的编程语言,能不能给一些 idea 或者建议,chatgpt 给出了 gptlang 的一些基本特性。
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定义编译器命令为 `gptlc`,并且可以使用 `gptlc file.gpt` 来进行编译。然后让 chatgpt 给出一些常用的编译选项:
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下图是最终的效果:让 chatgpt 用 gptlang 写了一个选择排序算法,并在命令行编译运行。
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对于 chatgpt 的这些 “整活” 案例,欢迎大家在评论区发表自己的看法。相关链接:https://openai.com/blog/chatgpt/
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