100种分析思维模型之：GPT模型

作者在本篇文章中介绍了GPT模型，将GPT模型比喻为一个私人助理，可以帮助我们提高工作效率、改善生活质量以及提升学习效果等等，帮助我们完成一些琐事。让我们一起来学习一下GPT模型吧~

你好，我是林骥。

下面介绍 100 种分析思维模型的第 52 种：GPT 模型。

• 你是否想要提高工作效能？
• 你是否想要改善生活质量？
• 你是否想要提升学习效果？
• ……

在 GPT 模型的帮助下，你的这些想法都能实现，它就像一个「万能」的私人助理，能够帮你提升洞察能力，解答你在工作、生活和学习中的各种疑难问题，帮你快速完成一些重复性的工作，让你从忙碌的工作中解放出来，节省你最宝贵的时间资源，去做更多有意思、更有价值的事情。

以 GPT 为代表的 AI 大模型，正在引发新一轮的技术革命与商业浪潮，GPT-4、Microsoft 365 Copilot、New Bing、GitHub Copilot X、Google PaLM API ……让人目不暇接。

预测未来，随着 AI 技术的快速发展，GPT 模型很有可能对我们未来的工作、生活、学习产生颠覆性的影响。AI 技术将会应用到几乎所有知识类的工作当中。比如，文案、设计、编程、翻译、问答、写作、数据分析等。

GPT 是人类目前知识成果的集大成者，在 GPT 的帮助下，每个人都可以获得能力的提升。学习并应用 GPT 模型，不断提升自己的能力，发挥自身的优势，才有可能在未来激烈的竞争中脱颖而出。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是人工智能公司 OpenAI 开发的一种大语言模型，它基于大量语料数据，运用自然语言处理 (NLP) 技术进行预训练，根据预先设定好的深度学习模型和算法，自动生成合理的、容易理解的、有价值的内容。

2017 年，谷歌团队在《注意力就是你全部需要的》（Attention is all you need）论文中提出了 Transformer 模型，这个模型使用自我注意力机制，实现了计算效率和并行性的显著提高。

2018 年，OpenAI 发布 GPT-1，使用了基于 Transformer 的深度学习模型，大约有 1.17 亿个参数。

2019 年，OpenAI 发布 GPT-2，具有更大的模型规模和更多的参数，大约有 15 亿个参数。

2020 年，OpenAI 发布 GPT-3，具有更高的准确性和生成能力。2022 年，OpenAI 发布基于 GPT-3.5 的 ChatGPT，大约有 1750 亿个参数。

2023 年，OpenAI 推出 GPT-4，具有更高的生成能力和更广泛的应用领域，并且能够处理更加细致复杂的指令。虽然 OpenAI 没有公布参数的具体数量，但是估计会是一个很大的数。

GPT 模型可以广泛应用到许多不同的领域，比如：在线客服、市场营销、数据分析、辅助编程、智能教育、智能办公、健康医疗、文本摘要、问答系统、语言翻译等。

比如，客服人员可以用来自动回答常见问题，市场营销人员可以用来写广告文案，数据分析师可以用来清洗数据和预处理，程序员可以用来提高编程效率……

如果你只是把 GPT 当作一个聊天机器人，那么既对不起你自己的时间和精力，也对不起 GPT 的强大功能。这就好比你家有个像「哆啦A梦」的机器猫，如果你只是跟它玩脑筋急转弯，那就太浪费资源了。

学会应用 GPT，也许是未来每个人都需要掌握的技能，而且可能是最重要的技能之一。

下面介绍一个 GPT 的应用案例。

我问 ChatGPT：

在《红楼梦》中，谁的名字出现最多？是多少次？

ChatGPT 回答说：

(在不同时间提交，得到回答可能不一样)

我继续追问：

你为什么说是 1219 次？数据是从哪里来的？

ChatGPT 回答说：

我进一步追问：

你统计的是哪个版本的《红楼梦》？

ChatGPT 回答说：

我再问：

《红楼梦》有哪些版本？

ChatGPT 回答说：

我再问：

在程甲本《红楼梦》中，谁的名字出现最多？是多少次？

ChatGPT 回答说：

为了验证 ChatGPT 的回答是否正确，我决定亲自检验一下。

因此，我从网上下载了一个版本的《红楼梦》，转换成 txt 文件，然后用 Python 来进行统计。

为了提高工作的效率，我直接让 ChatGPT 帮我写一段代码，于是我对 ChatGPT说：

请帮我用Python写一段代码，统计程甲本《红楼梦》中贾宝玉出现的次数。

ChatGPT马上给我回复了一段实现该功能的 Python 代码：

我对 ChatGPT 写代码的能力感到震惊，代码中不仅有详细的注释，而且在代码后面还有一些提示的信息，它的服务实在是太周到了。

我按照 ChatGPT给出的方法，在电脑中运行了一遍，结果显示如下：

贾宝玉出现的次数为：18。

这个数字实在是太小了！

于是，我想到在《红楼梦》的原文中，作者通常会把贾宝玉简称为「宝玉」。

因此，我稍微调整了一下 Python 代码，重新运行的结果如下：

但是，其中的「宝玉」未必是指「贾宝玉」，也有可能是指「通灵宝玉」等。

由于《红楼梦》的版本众多，而且差异较大，所以，要想统计贾宝玉出现的准确次数，还真是不容易。

对目前的 ChatGPT 来说，数学并不是它的强项，因此我也就不再强求它了。

最后的话

在上面应用 GPT 模型的过程中，我其实综合运用了《数据化分析》中的几种思维，包括：

• 目标思维：我好奇想知道《红楼梦》中哪个人物出现次数最多。
• 溯源思维：追问数据的来源，是哪个版本的《红楼梦》？
• 假设思维：对于 ChatGPT 的回答，我大胆提出假设，并对它给出的答案进行小心求证。
• 对比思维：对比不同的次数差异，并分析差异的原因。
• 相关思维：从贾宝玉联想到「宝玉」和「通灵宝玉」等相关信息。
• 归纳思维：总结 ChatGPT 目前的强项和弱项，扬长避短，充分发挥它的优势，用来提升自己的工作效率。

如果你能综合运用多种分析思维模型，就能更容易实现跨界、整合和创新，获得更多的可能性。

GPT 模型就像一个潘多拉魔盒，里面包含着庞大的数据，等待着我们去探索和发现。当我们打开这个魔盒之后，就能获得大量的信息。

GPT 模型就像是一个「放大器」，它会放大你的技能、经验和优势。当你在某些方面有所积累之后，在 GPT 的帮助下，就更容易获得快速提升。

当然，我们也不宜过分夸大 GPT 模型的能力，要知道，它也有自己的短板。比如，目前 GPT 还没有自主意识，不具备自我认知的能力，不会自己做决策，有时候回答也会出错，可能还会「一本正经地胡说八道」。

然而，GPT 还在快速进化，从大数据，到大模型，从数字化，到数智化，数中有术，术中有数，数字技术正在以前所未有的速度，变得越来越智能化。

正处在时代巨变当中的我们，应该以一种更加理性的态度来看待 GPT 模型，运用批判性思维，保持自己独立思考和判断的能力，既要充分发挥 GPT 模型的优势，又要避免 GPT 模型被滥用，还要防止有人利用 GPT 来「割韭菜」，更要防止被 GPT 所误导。

公众号：林骥，《数据化分析》作者

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