chatgpt改论文通顺，人工智能会超越人类吗？
智能写作，主要是得益于自然语言处理（NLP）技术，了解一下其中的奥秘自然就对你提出的问题得出结论啦～希望对你有帮助！
全文共4280字，预计学习时长11分钟
自然语言处理（NLP）技术在2018年取得重大成就。算法模型界新的预训练自然语言处理模型在情绪分析、回答问题等一系列任务中取得了巨大突破。
2018年先后出现了像ELMo、BERT、BigBird这样的自然语言模型。虽然OpenAI GPT比BERT更早上线，但接受度上却被BERT狠狠碾压。究其二者的最大差异，GPT用的是单向语言模型，而BERT则是用双向语言模型做训练。
然而，倔强的OpenAI GPT仍采用单向语言模型，最终脱胎换骨。2019年2月，GPT 2.0惊艳亮相，写出了一篇关于独角兽的故事，以语言快速自动生成的特性，完成华丽丽的逆袭。它的新名字叫做OpenAI GPT-2.
摘自https://blog.openai.com/better-language-models/.（节选）
由图可见，系统在开始设定一个故事开头，后面的内容则基于GPT 2.0一个单词一个单词生成，再自动生成故事内容。其生成模式是：单词的连环预测，即如果你能预测一个句子中的下一个单词，你就能预测这个单词的下一个、下下一个......很快就能掌握很多单词。如果语言模型足够优秀，这些单词还能组成意思通顺的句子，然后组成连贯的段落。而这些段落则可以组成任何你想写的东西。
GPT-2不是一次基本算法的突破，而是一次参数累计的壮举。它拥有多达15亿个参数（这比原始GPT的参数多了15倍），并接受了来自800万个网站的文本训练。国内网友调侃，不知道GPT-2编起故事来会不会比高鹗还优秀，《红楼梦》可以考虑出个AI续写版。
如何理解一个拥有15亿参数的模型呢？或者视觉化会有所帮助。
可视化GPT-2
由于担心恶意使用，OpenAI并没有发布完整的GPT-2模型，但他们还是发布了一个与原始GPT规模相当的缩小版本（拥有1.17亿个参数），已发布的新模型接收了更新更大的数据集训练。
虽然缩小版本没有完整版模型那么强大，但是它仍保留了一些语言生成的痕迹。让我们看一看视觉化能否帮助我们更好地了解这个模型。你可以通过Colab notebook或者直接从GitHub repo创建以下视觉化模型。
一个说明性的例子
让我们看一看GPT-2的缩小版模型是如何完成这个句子的：
船上的这只狗跑了（The dog on the ship ran）
以下是这个模型生成的句子：
船上的这只狗跑掉了，然后被船员发现了。（The dog on the ship ranoff, and the dog was found by the crew.）
现在我们稍稍改变一下这个例子，将狗换成摩托车，看一看这个模型会生成什么样的句子：
船上的这辆摩托车奔驰着（The motor on the ship ran）
现在看一看模型生成后的句子：
船上的这辆摩托车以100英里每小时的速度奔驰着。（The motor on the ship ranat a speed of about 100 miles per hour.）
通过改变句子开头的一个单词，我们就能得到一个完全不一样的结果。这个模型似乎明白，跑着的狗和奔驰着的摩托车是两种完全不同的类型的“跑”（running）。
GPT-2是如何知道要密切关注狗和摩托车的区别，尤其是当这两个单词都出现在句子前端的时候呢？其实，GPT-2是基于实质为注意力模型的Transformer上运行的。该模型可以学习关注那些与当前任务最为相关且先出现的单词，然后预测这个句子中的下一个单词。
让我们看一看在“船上的这只狗跑了”（The dog on the ship ran）这句话中，GPT-2的关注点在哪里。
从左到右看，这些线条反映了GPT-2在猜测一个句子中下一个单词时的关注点（颜色越深代表关注度越高）。因此，在猜测“跑”的下一个单词时，这个模型密切关注“狗”这个单词。这就说得通了，因为知道谁或什么在跑对于猜测后面的单词至关重要。
用语言学术语来说，在“船上的狗”这一名词短语中，该模型侧重于它的中心词（head）。GPT-2还体现了很多其他语言学属性，毕竟上述的注意力模式只是该模型144种注意力模式中的一种。GPT-2有12层transformer模型，每一层又有12个独立的注意力机制，称为“中心”（heads），因此最终让GPT-2拥有了12 x 12 = 144个不同的注意力模式。这里我们可视化所有的144种模式，重点谈谈刚刚讨论的那一个：
GPT-2模型12层注意力模式（行）及12个中心的注意力模式（列）可视化，突出的为第4层/第3中心（零索引）
我们可以看到，这些模式有很多不同的形式。下面这个模式也非常有趣：
这一层/中心将所有注意力都放在这个句子各个单词的前一个单词上。这也说得通，因为通常相邻的单词与预测的下一个单词最为相关。传统的n-gram语言模型也是基于这种直觉。
但是为什么很多注意力模式都和下面这个模式相似呢？
在这一模式中，几乎所有注意力都集中在这个句子的第一个单词上，而其他单词的注意力大量减少。这似乎是一个无效的模式，表明注意力中心没有找到它寻找的任何语言现象。该模式似乎重新定义了第一个单词，即如果没有找到更好的关注对象，则关注第一个单词。
猫在_____中。（The Cat in the _____）
让我们来看看GPT-2是如何完成永恒的经典-《戴帽子的猫》（Cat in the Hat）中的台词的：
“我们看见在一根风筝线上，挂着妈妈的新外衣！那件带着粉色、白色和......点点的裙子”！（Her gown with the dotsthat are pink, white and…）
看看GPT-2如何完成的这个句子：
那件带着粉色、白色和蓝色点点的裙子！（Her gown with the dotsthat are pink, white and blue.）
虽然原文是“红色”，但这样的颜色搭配也很不错。因此我们可以看到GPT-2并不是仅仅会简单的记忆。
GPT-2是如何知道此处应该填上一种颜色的呢？也许是因为下列注意力模式识别了逗号分隔开的两个单词所属的类别。
为了判断“和”（and）后面填写什么单词，GPT-2关注了这个类别的前两个单词——粉色和白色（pink，white），然后它便知道应该选择一个与前两个单词类型一致的单词，在这里就是颜色。
关于名字GPT-2又能写出什么呢？
GPT-2似乎特别擅长仅仅根据一个名字来撰写简短的传记。
让GPT-2根据提示“谁是...（你的名字）？”（Who is <your name>?）来生成文本是一项非常有趣的训练。这个提示一般会激发GPT-2撰写一篇简短的传记，可能是因为网页上文章的开头通常是作者的简介。
下面是一些GPT-2根据提示“谁是杰西维格？”（Who is Jesse Vig?）生成的自传。
“杰西维格是社交媒体营销专家和前社交媒体营销经理。他是VigMedia.com的联合创始人兼首席执行官，最近担任VigMedia.com的创始人兼首席执行官。”（Jesse Vig is a social mediamarketing expert and former social media marketing manager. He is theco-founder and CEO of VigMedia.com and recently the founder and CEO ofVigMedia.com）
写得不错！虽然在内容上有一些重复，但是故事很有个性，让人惊喜。下面是另一个创作：
“杰西维格是福音传教士詹姆斯维格的儿子。他于1964年移居美国，并成为密歇根大学的传教士，在密歇根大学执教18年，在2007年10月去世。”
（Jesse Vig is the son of anevangelical preacher named James Vig. He moved to the United States in 1964 andbecame a preacher at the University of Michigan, where he taught for 18 yearsuntil his death in October 2007.）
在这个例子上，GPT-2非常聪明，知道父亲和儿子姓氏相同。让我们看看在选择姓氏的时候，GPT-2的关注点在哪里：
第11层/10中心
在判断詹姆斯（James）后面的单词时，该模式将注意力放在前面提到的“我”的姓氏上。（要注意的是，在这个模型中，维格的英文单词Vig被分解为“V”和“ig”，因为这个单词并不常见。）这种注意力模式似乎专门用于识别家庭姓名之间的关系。为了验证这一点，让我们稍稍改动一下文本：
“杰西维格是福音传教士詹姆斯的同事。”（Jesse Vig is the colleagueof an evangelical preacher named James…）
第11层/10中心
现在由于詹姆士只是一名同事，该注意力模型就几乎忽略“我”的姓氏。
GPT-2似乎是根据从名字中感知种族和性别的信息以生成传记。我们需要进一步研究来查明这种模型内部是否存在偏见。
未来是具有生成性的
就在去年，语言模型生成各种内容的能力已经大大提升，包括图像、视频、音频和文本，以至于我们无法相信自己的感觉来判断真假，而这仅仅是开始；这些技术会继续发展并相互融合。很快，当我们在thispersondoesnotexist.com上盯着那些生成出来的面孔时，他们会看着我们，讲述他们是如何被生成出来的，展现他们奇怪的“人造”个性。
大概最直接的危险就是混淆真实的事物与生成的事物。我们已经看过像人工智能生成的奥巴马和史蒂夫·布西密与詹妮弗·劳伦斯的结合体一类的视频。很快，这些深度换脸（deepfakes）技术会进入我们的个人生活。
因此，当你的妈妈打电话给你说她需要500美元汇到开曼群岛的时候，你得问问自己：这真的是我妈妈吗？还是只是一个语言生成人工智能程序借助我妈妈五年前在Facebook上发的视频所生成出来的虚拟人声呢？
未来已来。
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对比百度文心一言chatGPT以及New？
我可以进行对比分析，但不会表达个人意见或偏见。以下是四个模型的简要介绍和对比分析：
1. 阿里云大模型“通义千问”
阿里云大模型“通义千问”是一个基于Transformer架构的中文智能问答模型。它的训练数据包括百度百科、搜狗问问、互动百科和Wikipedia等网站的数据，并对数据进行了清洗和去噪处理。该模型具有较强的语言理解能力和知识库涵盖面，可以回答各种类型的问题。
2. 百度文心一言
百度文心一言是一个基于深度学习技术的中文智能写作工具。它的训练数据包括了较为全面的语言学知识和词汇库，并可以根据输入的关键词、句子语意等因素进行生成文章、段落、句子等内容，用于辅助创作。
3. chatGPT
chatGPT是一种以GPT（Generative Pre-training Transformer）为基础的聊天机器人模型。它使用了大规模的文本数据进行预训练，并使用Fine-tuning技术进行微调，具有较强的语言理解能力和流畅的对话技巧，可以用于对话生成和情感分析。
4. New bing
New bing是微软推出的一个中文智能写作工具，在其平台上可以生成各种文本类型的终端内容，如短信、邮件、新闻、评论等。它的训练数据包括了丰富的语言语料库和词汇库，可以针对不同的场景和需求生成对应的文本内容。
对比分析：
这四个模型涉及不同的领域和应用场景，因此难以进行直接的优劣比较。但可以发现，它们都使用了深度学习技术进行模型训练，并具有较高的语言理解和生成能力。其中，阿里云大模型“通义千问”和百度文心一言都是面向中文自然语言处理的应用，可以用于问答和写作场景。chatGPT和New bing则更注重对话和文本生成方面的应用，并且可以根据不同的数据和场景进行定制化的微调。总的来说，这些模型都具有一定的特色和优势，在相应的领域和应用中都有一定的发挥空间。
如何写好一篇毕业论文？
结合我自己写毕业论文的经验分享给题主，希望有帮助！
选择论文题目
一般学校学院里会安排对应的一批毕业论文指导老师，每个老师都会负责3-5个学生（可能每个学校会不完全相同）。
每个老师都会公布对应自己的论文选题，供学生选择。这些论文选题是老师比较擅长的领域，或是他们正在进行的大项目下的子课题研究。
当然了，如果你有心仪的老师，但是他所公布的选题不太有兴趣，你可以和老师私下沟通，看看老师对你心仪的选题是否认可，有可能老师也会愿意指导你感兴趣的论文选题。
还有一种情况，班上统一安排学生到不同老师负责，如果你已经确定了指导老师，那就选择该老师所提供的选题，或者是与老师进一步沟通，确立论文选题。
查阅文献选定方向
论文选题只是一个题目，通常范围是比较宏大的，这时候需要开始查阅文献，阅读文献，进一步选定相关的方向。
也就是在该论文选题下你涉及的范围、撰写的思路等。
这个过程主要要做的是：查找文献、与导师沟通。
一般学校都会有购买数据库（比如中国知网、万方数据库等），查找近3-5年内的本科、硕博士论文、期刊、杂志等，经典、被引用次数较高的文献，进行阅读，整理，思考，结合所选定的论文题目，有自己的想法后，与导师沟通，选定对应的方向。
制定并且论文大纲
确定论文方向后，撰写论文大纲，一般从一级标题到三级标题。一般学校会要求学生完成“开题报告”。
开题报告有对应的要求及格式，完成对应的内容。
确定论文大纲的过程中，也一定要与导师沟通，根据导师提出的建议，及时修改，进一步完善。
撰写完整论文
开题完成后，及可根据论文大纲开始撰写论文。
撰写论文遇到困难时，及时与导师沟通，一般导师会引导你思考，提供一些解决问题的思路。
一般完整论文写完后，会有3-5次修改稿。每次写完后，你可提交给导师，导师会提出修改建议，直至导师认为可以定稿了。
与导师沟通原则：
1、一定要有礼貌
礼貌用语，尊称客气，电话前最好问问是否方便，去办公室之前提前预约确定。
2、必要时采取邮件
一般完成完整论文的不同定稿，以邮件形式发送给老师。发送邮件后，最好给老师微信、或者是QQ留言，以便于老师及时修改。
撰写论文的原则：
1、不要直接复制文献
不要大量直接复制文献内容，那样的话重复率很高。
换一种表达方式、换一种理解表达，千万不要直接复制！复制内容控制好，大量复制查重率报告绝对过不了！
2、有思考和创新
写的时候，结合自己的思考和创新，论文才会有一定的价值，不然导师看了，也会认为你写的不好，给你提出各种建议，不让你定稿。
查重修改装订
论文完成后，要按照要求进行查重，查重后会生成查重报告，然后查重报告会显示哪些有重复，可根据其报告进行修改，然后减小查重率满足学校及导师要求。
论文撰写后，就要按照学校毕业论文的排版要求，进行排版装订。
注意事项
1、充分利用各类文献
利用各类数据库，查找相关文献，一般大学生写论文比较少，专业知识储备不够，且书面表达能力不足，所以需要通过文献学习表达， 深入了解论文内容。
2、主动与导师沟通
一定要与导师主动沟通，导师一般都很忙，又同时指导好几个学生。所以学生一定要主动，主动汇报阶段性的进度与成果（比如打电话、发短信、发微信等），有问题了及时找老师询问确定。
3、按照要求进行查重
每个学校要求的查重率不同，根据学校要求，进行查重，可到图书馆，或是学校指定的查重处。
4、排版装订可找专人
有的学校图书馆打印室，或是校内打印店，都提供相关的排版装订付费服务。如果时间比较紧，你可以直接在论文定稿后，直接去找专人排版装订好。
毕业论文要是答辩不过，可能影响毕业，所以认真点写毕业论文！
最近大火的chatGPT是什么？
我们先从普通人视角来看看他是个什么好玩的事物。
由 OpenAI 开发的人工智能对话模型，于 2022 年 11 月 30 日发布。
简要讲述一下应用场景是这样的：
日常生活相关
对提出的问题进行组织和回答；
2.对关键字做展开的说明，比如商品推广；
3.好友聊天模拟；
4.惊动了特斯拉的老板；
5.席卷百度、腾讯、阿里、京东、网易
6.他是一个open api，任何软件、程序接上它，可以衍生出无数有创造力的新软件和程序。
7.在手机的功能强大到无以复加的今天，他又来了。
8.猜想的职业代替，你将来可能不用工作了。
职业代替
生成面试问题帮助面试者准备面试；创作一个短故事；对各种问题进行头脑风暴，比如创业者项目；帮助产品取名；产品广告设计；
大神视角：
有点欺负人，超出了想讲的认知，就讲这么多吧。
期待ChatGPT开发出越来越多神奇的玩法，可能会发生一次产业革命。
gpt40可以写高质量文案吗？
GPT-40 并不是一个实际存在的自然语言处理模型，我猜测您说的是 GPT-2 或 GPT-3，它们都是由 OpenAI 开发的自然语言处理模型，可以用于生成高质量文案。
GPT-2 模型是一个基于深度学习的自然语言生成模型，具有很高的语言理解能力和生成质量，可以用于自动写作、自动生成文章、对话系统、推荐系统等很多自然语言处理任务。GPT-2 模型的训练数据集是从互联网上爬取的海量文本数据，可以生成自然流畅、通顺的文本。但是，它不一定能够写出完全符合语境逻辑和较强逻辑推理能力的文案。
GPT-3 模型是目前最先进的自然语言处理模型之一，拥有超过1750亿个参数，可以生成更加高质量、更加自然的文本，其写作能力明显高于GPT-2，并且能够写出符合语境逻辑和甚至包括创造性思维的文案。GPT-3 目前被用于一些自动化写作和文本生成的领域，例如编写新闻报道、花式营销文案生成等。
需要注意的是，虽然 GPT-2 和 GPT-3 模型可以自动生成高质量文案，但是仍然不可能完全代替人类的写作能力，人类写作的长处在于能够把握语境逻辑，体现更好的文学审美和创造性思维等方面。不过，在一些简单的文案自动生成场合，GPT模型的应用会极大的提升工作效率。