目录
一、背景1.1、为什么 ChatGPT 能成为增长最快的应用1.2、LLM
二、用户视角的大模型2.1、知识丰富2.2、知人晓事2.3、知错就改2.4、知法守法
本文来源：极客时间vip课程笔记
一、背景
1.1、为什么 ChatGPT 能成为增长最快的应用
我们都知道，这一波的 AI 浪潮始于 2022 年底的 ChatGPT 发布，有一幅图，很多人都见过，它说明 ChatGPT 是人类有始以来最快突破一亿用户的应用，用时仅仅 2 个月。
一个重要的因素是 ChatGPT 是以聊天的形式呈现。拜诸如微信、WhatsApp 之类即时聊天工具所赐，人们已经非常习惯在文本框里输入文字的交流方式，这是普通人能够理解 ChatGPT 的基础，也是 ChatGPT 得以破圈的关键原因。如果说最初吸引用户的原因是聊天模式的熟悉感，那么留住用户的就是 ChatGPT 的优异表现，这背后的支撑是 GPT 模型，它是大语言模型里最有代表性的一个。AI 应用开发主要用的就是大语言模型（Large Language Model，LLM）
1.2、LLM
它是模型，是 AI 能力的核心。它是语言模型，其核心能力在于语言能力。它是大语言模型，与传统模型相比，它最大的特点就是“大”。
二、用户视角的大模型
我们利用大模型编程，就是在扮演大模型用户的角色。我们想要有效地使用大模型，就需要让自己成为大模型的高级用户，这就需要我们站在用户的视角理解大模型的特点。理解了这些特点，除了有助于我们更好地理解 AI 应用如何开发，也有助于我们日常更好地使用像 ChatGPT 这样的应用。
下面我们就以 GPT 模型为例，介绍大模型的典型特点，我把 GPT 特点总结为四个“知”：
知识丰富：GPT 拥有海量的知识，可以回答各种类型的问题，涉及的领域也非常广泛，包括历史、文化、科学、技术等诸多方面。
知人晓事：GPT 能够根据上下文理解人们的意图和兴趣，提供个性化的回答和解决方案。它会基于聊天的过程中了解到的用户信息做出最为切合的回应。
知错就改：GPT 能在对话中不断学习和改进。如果用户指出它的某个回答存在问题，它会承认错误，并学习从中改进，在将来的对话中避免类似错误。
知法守法：GPT 会遵守道德和法律规范，不会作出危险、不道德或违法的回应，也不会对危险问题给予回应。这样既确保了用户交互的合法性和安全性，也确保了自己不会被利用去破坏社会秩序。
2.1、知识丰富
在 AI 领域中，一个模型能力强弱很大程度上取决于其训练数据量的多寡。大语言模型的“大”主要是指数据量大。在训练模型的过程中，Open AI 采用了海量的数据，如维基百科、新闻报道、小说、社交媒体帖子等。有了海量数据的加持，GPT 几乎对大部分已有的知识都有所了解。也是因为 GPT 的训练数据源非常广泛，它可以回答许多类型的问题，并能够为用户提供很多有用的信息。对于大部分的知识类问题，GPT 都能够给出一个合适的答案。比如，在下面的对话中，我问 GPT 太阳系有多少行星，GPT 就给出了简明扼要的回答。当我把这个话题从行星进一步延伸到小行星，它给出的回复依然是非常经典。
2.2、知人晓事
GPT 还展现出了较强的“知人晓事”的能力，它能够根据上下文理解人们的意图和兴趣，作出的回答不是僵化的，而是个性化的。首先，GPT 能够理解人类语言，并作出相应的回答。从表现上看，它会分析输入的文本，理解话语背后的意图和重点，然后给出相关的回复。如果用户问一个开放的问题，它会考虑多个方面后作出回答；如果用户的问题较为具体，它也能给出相应的明确回复。其次，GPT 能够根据不同的交流对象和环境，理解他们的不同立场与需求，并据此调整自己的回复角度。如果用户是一个小孩子，它会用简单易懂的言语来回答问题。如果用户是一个专业人士，它可以使用更加专业的词汇和表达方式。如果用户提到自己处于某个具体的环境中或剧情场景下，GPT 也能站在对应的角度来构思回答。这体现了它对人与语境的深刻理解。在下面的例子里，我请 GPT 给小学生解释一下氧气的作用，我们不难看出，这个回答还是相当浅显易懂的，非常适合让小学生去理解。
深入地理解 GPT 的这个“知人晓事”的特点，对于用好 GPT 而言，是至关重要的。市面上有大量的提示词模板，其中，设定角色是很多提示词模板的关键操作，这一设定的关键就是利用 GPT 知人晓事的特点。我们可以根据自己的需求，选择以不同的角色、不同的角度与 GPT 对话，它都可以做到理解与回应。这也使得与 ChatGPT 的交流变得生动有趣，不再单一枯燥。正是因为具有“知人晓事”这一特点，相比于传统的对话机器人，ChatGPT 看上去才是那么善解人意，这也是它受欢迎的一个重要原因。
2.3、知错就改
虽然拥有广博的知识和理解能力，但在回答问题的过程中，GPT 也难免会出现错误或不够准确的回答。这主要是以下几个原因造成的：
数据源的不确定性：GPT 的知识库是通过从互联网上收集的数据来构建的。然而，这些数据的质量和准确性并不是完全可靠的。有些数据来源可能存在着错误和偏见，这就会对 GPT 的知识产生一定的影响。
训练数据的不足：GPT 是通过对大量的文本数据进行训练来学习语言知识的。然而，这些训练数据并不包含所有的知识，有些领域的知识甚至没有包含在训练数据中。因此，当 GPT 回答某些特定领域的问题时，就可能出现错误。
语言的歧义性：人类语言是具有歧义性的。同样的一句话，在不同的语境下可能会有不同的含义。尽管 GPT 能够理解人类语言，但是在处理歧义性问题时，它仍然可能出现错误。
模型的局限性：GPT 是一种基于模型的 AI 技术。它的回答主要基于模型的计算结果，而这些计算结果可能受到模型的局限性影响。例如，模型的计算能力不足，或者模型的结构不够优秀，都会对模型的回答产生一定的影响。
由于这些不足的存在，我们经常会看到 GPT 出现所谓“一本正经的胡说八道”。虽然 GPT 可能犯错，但它具有“知错就改”的特点。当你指出 GPT 回答有误时，它会在内部对问题进行重新分析和处理，从而得出更加准确和恰当的回答。下面的例子是我使用 GPT 3.5 时出现的问题：
2.4、知法守法
Open AI 在模型训练过程中对 GPT 进行一定程度的限制，确保其产生的所有内容都符合法律和道德规范，不会给用户或社会带来负面影响。
首先，GPT 生成的每条回答都经过严格检验，不会包含任何非法、危险或不良信息，这包括但不限于涉及版权、隐私、人身安全等方面。比如，当用户提问关于盗版软件下载的问题时，GPT 会明确告知用户这种行为是非法的，并引导用户寻找合法途径。在一些政治敏感话题上，GPT 也需要遵守相应的法律法规，避免在涉及政治、宗教、种族等方面出现偏见或不当言论。
其次，当提出的问题存在不良倾向时，GPT 也需要给予关怀和引导。比如，当用户提问与自杀相关的问题时，GPT 不会简单地给出“建议自杀”的回答，而会尽力引导用户寻求专业的帮助和支持，避免对用户造成不良影响。类似地，当用户提问涉及违法犯罪的问题时，GPT 也会明确告知用户这种行为是违法的，并引导用户寻找合法的解决方案。
在下面的例子里，我问了 GPT 一个不恰当的问题，GPT 没有回答我怎么做，而是提醒我，这种做法是不合适的。
至此，我们已经对大模型有了一个初步的了解，这些内容虽然是针对 GPT 进行讲解的，但由于技术上的通用性，其它的 LLM 也基本上可以这样理解。下一讲，我们将会从技术角度再来理解一下大模型。
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