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# System prepended metadata

title: 給非技術人員的一份 OpenAI 心得

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# 給非技術人員的一份 OpenAI 心得

## 勘誤

在我們進入到正題之前，
我們先勘誤幾個一般人對 ChatGPT 或是 大型語言模型 (LLM) 常見的誤解。

### 它不是搜尋，沒有連網路，也沒有直接的資料庫

近代語言模型跟傳統的軟體系統有根本性上的差異，
最大的差異是 **它並不是 直接 從 資料庫 搜尋回答**，aka **它不是搜尋**。

讓我們用一般人容易理解的表達方式解釋，
這類系統分為兩個階段：

- 訓練階段：
  它在模擬人類學習知識的方式，
  透過閱讀大量的資訊，建立自己對於知識的理解。
  其背後機制跟數學有關，這邊就不深入探討。
  相關術語：Model Training, Fine Tuning ... etc

- 實際提問階段：
  用戶對模型提出一段文字，
  模型針對既有的知識嘗試進行補足，也就是 **文字接龍**。
  相關術語：completion, prompt ...etc
  
注意到，
大量數據資料是用於訓練模型的，
模型可以想像它就像是一個剛出生的孩子，
而我們正在用大量的課本(數據跟資訊)去教它，試圖它學會這些知識。

我們教給它什麼樣的知識，
它就很**有可能**會回答出什麼答案，
這邊為什麼強調**有可能**是因為，
它的回答是基於**機率**性的，
它不一定會回答出百分之百跟資料來源處一模一樣的答案。

> 人類自己都沒辦法百分之百回答出跟課本一模一樣的答案，
> 人類的講出來的話也是有機率性的。

再來語言模型本身是不會記得知識的來源處在哪的，
學習進來的資訊會成為整個知識的一部份，
所以如果要朔源，就需要其他額外的對策。

> 所以這邊順便談到 Bing 在實作上，
> 不僅僅是運用了 LLM 技術而已，
> 它同時整合了多項技術，但這邊先暫時略過。

### 它真正在做的是，是文字接龍

文字接龍是比較淺顯的解釋方式，
Text Completion 文字補足是比較正式的詞彙。

在概念上，
ChatGPT 實際輸出是一組文字的機率分佈，
它會對產生出來的文字分佈進行取樣，
並試圖補全完整的句子。

### ChatGPT 不是想做就能做的

所謂的訓練，你可以想像它是在尋找一個數學函式，
這個數學函式會有很多參數，
ChatGPT 的參數預估可達 1700 億以上。

何謂參數，例如：

```
f(x) = ax + b
```
上述函式的參數就是 2 個 `a` 跟 `b`，
所以可以想像一下 1700 億會長什麼樣子。

當然你可以隨便找一個垃圾函式，但隨便找的函式當然是沒法用，
所以我們要找到的是可以進入實際應用的函式，
但光是要找到堪用的函式，微軟 跟 OpenAI 花了幾百個億。

再來要有足夠大的資料量，來訓練模型，
公司本身需要重新思考資料的重要性。
> 任何形式的資料可能都是有價格的，
> 盡可能保存更多的資料，
> 而非直接對資料進行修改或刪除，
> 因為那些歷史資料可能都有用。

能做自己模型的必定是要有很多前提的，
先不討論公司軟實力方面 (太重要但太稀有了)，
現實層面你都至少要有：
- 足夠用來跑機器的錢
- 足夠大的資料量

所以小公司就沒機會使用到 AI 相關技術了嗎？並非如此。
就是因為成本非常高昂，
有腦子的公司會想辦法分散掉這個壓力，
這就會演變成 AI as a Service，
大公司會提供 AI 相關算力或是介面，
中小型公司直接使用他們的 API 或是 服務 並支付使用金額，
就跟已經成熟的雲端服務一樣，
AI 也會逐漸走向這個形式，
會開始走向大廠競爭階段然後趨向成熟。

## 應用領域

### 文字領域

ChatGPT 作為 NLP 相關領域 (自然語言處理) 的集大成，
文字處理自然是它擅長領域，



#### QnA 回答問題

它可以基於既有知識回答問題，
相較於搜尋，這樣做的好處是它直接告訴你答案，
所以省掉了自己搜尋跟查閱的時間。

它的答案絕對不會是百分之百準確的，
越是專門領域的知識，它的錯誤率也就會越高，甚至會自己腦補。
降低錯誤率的方式，就是要另外教它什麼是正確知識，
也就是要進行 fine tuning 微調。

這類型可以延生的產品，利如：
- 知識助理可以回答你的問題，讓你節省自行查閱資料的時間。

#### Summarization 總結

文字總結可以被運用在很多情境，
例如，
- 商務人員可以總結商務文件的內容，可以節省大量閱讀時間。
- 自動生成文章摘要可用於網站 SEO。
- 研究員可以整合研究內文方便製作研究報告。

#### Translation 翻譯

它跟以往的翻譯系統最大的優勢是，
它可以根據前後文來產生翻譯，
這樣語境跟語意就會更加接近真實世界的語言使用方式。
使用情境，例如：
- 即時對話翻譯
- 文件翻譯

#### Parse unstructured data 解析非結構化資料

尤其是在大數據時代，
將非結構化資料轉換成結構化尤為重要，
它可以讓你圖像化數據讓你可以更清晰的透過數據下判斷，
還可以讓你更加準確地查詢到相關數據。
使用情境，例如：
- 商務或是客戶資料搜集，並整合成報表
- 在網路上進行大數據資料搜集

#### 其他

它能做的事情很多所以這裡只提及幾個部分，
以下連結是由 OpenAI 整理的使用範例
https://platform.openai.com/examples。

### 圖像領域

生成式模型不僅僅是可以處理文字，
OpenAI 提供了 CLIP 跟 DALL-E 等模型，來針對於圖像領域。

#### CLIP

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）
主要為了處理 圖像 跟 文字 的關聯性跟互相操作。

例如，CLIP 可以用於以下方面：

- 圖像分類：
  根據圖像和語言描述，實現高準確度的圖像分類。
- 文字檢索：
  可以實現文字和圖像的檢索，
  用戶可以通過輸入關鍵字，搜索相關的圖像和語言描述。
- 電腦視覺：
  可以支持多種視覺任務，比如物體檢測、圖像分割、圖像生成等。

目前這個是直接提供開源的程式碼，
但最好是讓有相關背景的工程人員 (資料科學家 Data Science) 來處理。

#### DALL-E

DALL-E 是一個基於 GPT 系列模型的圖像生成模型，
可以通過結合文本描述和圖像生成技術生成圖像。

它的訓練過程讓它不僅能夠從頭開始生成圖像，
還可以基於現有圖像的某個部位進行圖像補全。

具體來說，DALL-E 可以做以下幾件事情：

- 圖像生成：
  可以從文本描述中創建原創的、逼真的圖像和藝術作品。
  它可以結合概念、屬性和風格。

- 圖像擴展：
  可以擴展圖像，超出原始圖像的範圍，創造出新的圖像。
  
- 圖像編輯：
  可以根據給予的文本對現有圖像進行編輯。
  它可以在原圖有陰影、反射和紋理的情況添加和刪除元素。

- 圖像改編：
  可以改編一張原圖，並根據原始圖像創建不同的變化。


### 聲音領域

#### Whisper

Whisper 是一個自動語音識別（ASR）系統，
它可以識別語音並將其變成文字，
並可以翻譯成多個語言。

它可以做以下事情：

- 對話謄寫：
  可以把一段語音裡的對話轉換成文字。
- 翻譯：
  可以把任何語言翻譯成英文文字。
  
#### jukebox

jukebox 可以生成各種風格的音樂包含主唱跟歌詞，

它可以做以下事情：

- 產生歌詞：
  生成各種音樂風格的歌詞。
- 產生樂曲：
  當餵給他歌詞時，他可以產生完全不同的音樂。
- 樂曲補全：
  提供一個 12 秒的 clip，他會幫你補齊剩下的部分。

## 一些個人建議

AI 相關技術目前還處於萌芽期，
就像前面提到的，它在越專精的領域錯誤率會越高，
這佐證它不可能**在現階段就取代原有人力配置**，
用戶對它抱持著不切實際的期待，
那絕對不會是它的問題，是用戶沒有建立對產品的正確認知。

十年後會不會被取代，我們沒有人會知道，
我十年前也不知道我會做現在的工作，
我認為現在的一部分網路文章正在販賣恐懼跟非現實，
這是一種他可以直接賺到點擊率手法，
就算日後發生或是沒發生，對作者沒有任何損失。

對我來說，這項科技它可以減少人類全體的時間成本，
這件事本身就是非常大的改變。

那這邊來提出幾個問題，或許可以幫助你找出一些方向：

- 如何把 AI 整合進現有產品，來優化客戶體驗
- 如何應用 AI 來解決過往沒有解決，或是解決的很爛的問題
- 如何營造由簡至深的入門曲線，讓普羅大眾慢慢接受這項科技

以上是我個人的淺見。