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AI智能总结...
AI 正在思考中...
本集内容尚未生成 AI 总结
简介...
🎙️
嘉宾｜嘉译，哈工大 NLP 方向博士，大厂科研&算法
主播 | 刘飞，哈工大 NLP 方向硕士，三五杯联合创始人
本期依然是聊 AI 相关，之前已经有多期，这期可能是最近收尾的一期。
嘉译是哈尔滨工业大学的博士，长期从事自然语言处理方面的工作，尤其是句法分析的研究和应用。他现在的职位是算法工程师，负责开发和优化客服机器人等自然语言处理相关产品。这次我跟学弟嘉译，从自然语言处理技术的「应用」和「研究」的视角，聊聊 ChatGPT 带来的启发。
也希望能给你带来启发。
内容索引
02:50 ChatGPT 的奇与不奇之处
嘉译的体验与感受
语言模型：NLP 书里翻开的第一页就是
ChatGPT 做语言模型的特色：使用真实场景提问，而不是科研场景提问
Transformer 为啥那么厉害
14:51 新的范式
黑盒：GPT 3.5 之前与之后
ChatGPT 通向 AGI 的可能性
AI的驯兽师：Prompt Engineer
小业务生成垂直领域的 GPT 模型
语料可能是问题，或者机会
36:58 Prompt 与未来的可能性
现阶段交互：Prompt
未来的交互：？
动手去创造更多可能性
制作人：严格
片头：Where Are You Going (Live) - 海龟先生
片尾（嘉译推荐）：We Like You When You're Awkward - Sleepmakeswaves
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封面图片由 Midjourney 生成，版权所有©️三五环
主播...
刘飞Lufy
评价...
空空如也
小宇宙热门评论...
陈壹舟
7个月前
重庆
0
05:28 像极了淘宝问问..
陈壹舟
7个月前
重庆
0
考古。
HUBERTWANG
1年前
美国
0
27:20 +1 离产品化还是有不少的差距…
HUBERTWANG
1年前
美国
0
21:45 +1… 做LLM反复被这个点惊到，完全是硅基生命了.. 😨
cosmicccc
1年前
江苏
0
飞哥关于chatgpt的这一系列播客，我觉得是目前互联网上关于这方面讨论中，最值得对此有兴趣的普通人听的。
flyme
2年前
广东
0
虽然做了很多期，但是内容还是很有料的，获得了很多新知。
无聊的猪
2年前
江苏
0
22:27 也许就是人类的逻辑推理和归纳总结，大脑才能如此低功耗运作。AI当前的高功耗和大量的资源消耗，也许会带来科技的崩溃
方可爱可爱
2年前
上海
0
18:58 加工一万多条人类指令后，就激发出 chatgpt 理解人类指令的能力。又让我想到乔姆斯基的普遍语法理论了。你说跟小孩儿聊个一万多句有效的对话后，他是否就能理解你大多数情况下的语言意图呢？
Alannister
2年前
北京
0
飞哥已经聊了5期AI和GPT了，真的听不下去了😅
officexiaoli
1年前
黑龙江
1
00:45 刘飞是哈工大毕业的啊…哈尔滨老乡问好～
Harryooo
2年前
广东
1
好酷啊
付飞飞
2年前
北京
1
notes 里 刘飞成了 三五杯联合创始人🤣
HD133815x
2年前
浙江
1
22:24 这里的想法真棒
Chao9
2年前
广东
1
47:32 非常棒 有收获！
方可爱可爱
2年前
上海
2
17:35 Instruct GPT 。最好边看论文边听
我是凯撒
2年前
上海
2
听完，比半拿铁的说的浅一点点，好懂。另外，听的期间想到一个叫思维链的东西，补充一个材料吧：论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》https://arxiv.org/abs/2201.11903中提出「思维链（Chain of Though，CoT）」：研究发现通过在 prompts 中增加思维链，也就是关于一系列中间推理步骤的推力是怎么完成和提升空间在哪
CX_Hci
2年前
江苏
3
这期节目很棒，以前是做智能客服的PM，做法是做意图domain intent classification，然后再基于价值价值做SOP，也集成了答案生成，人工正负反馈作于强化学习提升模型效果
MilesNanshan
2年前
上海
5
什么什么飞哥居然是做NLP的！听以前飞哥各种节目还以为会是新闻广告相关的
香放
2年前
黑龙江
6
内容质量不高。
KyleWuhan
2年前
安徽
15
又是一期质量非常高的节目!
我本身也是一个NLP从业者，具体来说是做车载语音助手。最近我们内部也在讨论GPT是否会消灭掉传统的Intent+Slot的语音对话方式，我想肯定是这个发展趋势。但就像科技在短期内被高估，长期内被低估，也许直到2025年左右才会有大面积的生产环境下的取代。这一方面是因为算力的限制，另一方面也是节目中提到的，如何给车载语音助手提供更多维丰富的数据，如何激活这个模型在某个意图下的回答能力，都需要一段时间的工程能力。
这段时间不会花费太久，1~2年内足以