1. 使用chatGPT开发基于自然语言处理的应用程序;
2. chatGPT是一个基于Transformer网络的大规模无监督语言模型,可以通过预训练和微调学习自然语言的规则和结构,并在各种下游任务中表现良好;
3. word vector retrieval是一种文本检索方法,将输入文本转换为向量形式,并使用数学模型计算文本相似度以找到匹配的文本。
该文章主要介绍了如何基于chatGPT开发应用,并以作者的开源项目myGPTReader为例进行说明。文章中详细介绍了chatGPT的技术背景和相关概念,以及其在代码生成方面的应用。然而,该文章存在以下问题:
1. 偏袒:该文章过于赞扬chatGPT的能力,没有提到其可能存在的缺陷和风险。例如,由于chatGPT是基于大规模数据集进行训练的,因此可能存在数据偏差和隐私泄露等问题。
2. 片面报道:该文章只介绍了作者使用chatGPT开发应用的成功经验,并没有探讨其他人使用chatGPT遇到的困难和挑战。这种片面报道可能会误导读者对chatGPT的实际应用效果产生错误认识。
3. 缺失考虑点:该文章没有考虑到使用chatGPT开发应用可能会带来一些伦理和法律问题。例如,在某些情况下,由AI生成的内容可能会侵犯他人知识产权或引起道德争议。
4. 未探索反驳:该文章没有探讨与chatGPT相关的争议话题,例如AI是否会取代人类工作、AI是否具有智能等问题。这种未探索反驳的做法可能会导致读者对AI技术的认识存在偏差。
综上所述,该文章存在一些潜在的偏见和不足之处,需要更加客观全面地呈现chatGPT技术及其应用。