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ChatGPT概率龍頭(ⅴ2x概念龍頭)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于ChatGPT概率龍頭的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、chatgpt會讓哪些人失業(yè)
ChatGPT會讓一部分低端的崗位失業(yè),具體如下:
1、比如淘寶標(biāo)品客服、售后客服。以后大概率不需要找客服去接單了,直接用ChatGPT就能搞定。
2、一些數(shù)據(jù)錄入的崗位也不需要人了。數(shù)據(jù)錄入員的工作大多是重復(fù)性、低價(jià)值的勞動(dòng)。
3、低端文章代寫人員也不用了,受ChatGPT的影響,松松軟文也損失了一些低端文章代寫的客戶。
4、低端醫(yī)療保健人員,ChatGPT可能會取代一部分醫(yī)療保健專業(yè)人員的工作。
5、低端律師崗位,ChatGPT能快速分析出法律文件,并提出法律意見。
6、低端編輯和媒體人,比如天氣預(yù)報(bào)、球賽等固定模板的,根本不需要人了。
chatgpt的應(yīng)用
1、聊天機(jī)器人:ChatGPT可以用來開發(fā)聊天機(jī)器人,讓客戶在購買產(chǎn)品前得到快速和準(zhǔn)確的回答。它可以代替人類客服,在24/7的時(shí)間內(nèi)為客戶提供服務(wù)。
2、虛擬助手:ChatGPT可以用來創(chuàng)建虛擬助手,幫助用戶完成日常任務(wù),如計(jì)劃旅行、預(yù)定餐廳、購買產(chǎn)品等。
3、文本生成:ChatGPT可以用來生成文本,如新聞報(bào)道、廣告語、小說等。它可以根據(jù)輸入的模板和參數(shù)生成具有一致風(fēng)格的文本。
二、chatgpt融資時(shí)間線
您好,ChatGPT于2019年6月正式啟動(dòng),當(dāng)時(shí)獲得了1250萬美元A輪融資。2020年5月,ChatGPT宣布獲得4200萬美元B輪融資。2020年11月,ChatGPT宣布獲得約8000萬美元C輪融資。2021年2月,ChatGPT宣布獲得約1億美元D輪融資。2021年4月,ChatGPT宣布獲得約3250萬美元E輪融資。其次,chatgpt是一家基于人工智能技術(shù)的對話式拉勾網(wǎng)站,從2009年的建立至今,chatgpt的融資時(shí)間線如下:
2009年:chatgpt成立;
2011年:chatgpt獲得A輪投資;
2013年:chatgpt獲得B輪投資;
2016年:chatgpt獲得C輪投資;
2018年:chatgpt獲得D輪投資并完成收購;
2020年:chatgpt完成E輪
三、新網(wǎng)銀行如何看待ChatGPT在金融業(yè)的應(yīng)用?
ChatGPT激發(fā)了新一輪AI創(chuàng)新浪潮,對金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來說機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存,新網(wǎng)銀行副行長兼首席信息官李秀生表示,ChatGPT作為AI智能工具,未來可能成為類似于自來水一樣的基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用在金融領(lǐng)域,從而降低技術(shù)的成本與落地門檻。
四、chatgpt對比bard有何不同
兩者的一些不同之處如下:
首先,ChatGPT使用了一個(gè)基于Transformer的架構(gòu),可以在大規(guī)模語料庫上進(jìn)行無監(jiān)督的訓(xùn)練,以生成高質(zhì)量的文本。相比之下,BERT則是一個(gè)基于Encoder-Decoder框架的模型,可以用于文本生成、摘要和翻譯等多種任務(wù)。
其次,ChatGPT主要側(cè)重于語言生成和對話系統(tǒng)領(lǐng)域,因此它更注重生成自然、連貫的對話和文章,以實(shí)現(xiàn)更好的對話效果。而BERT則更多地用于文本摘要和翻譯領(lǐng)域,注重提高文本的精煉性和準(zhǔn)確性。
最后,ChatGPT采用了一個(gè)單向的語言模型來預(yù)測下一個(gè)詞語,而BERT則同時(shí)使用了一個(gè)雙向的Masked語言模型和一個(gè)雙向的條件語言模型,以獲得更好的上下文理解和語義表達(dá)能力。
總的來說,ChatGPT和BERT都是目前自然語言處理領(lǐng)域中最先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練模型,它們在不同的任務(wù)和領(lǐng)域中都具有很高的應(yīng)用價(jià)值。
以上就是關(guān)于ChatGPT概率龍頭相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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