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他用 GPT-3 實現了「量子速讀」

作者: 時間:2023-04-07 來源:量子位 收藏

你是否曾為了查一個問題,翻書翻到頭禿?

本文引用地址:http://www.fsbox.com.cn/article/202304/445371.htm

要是書里有的內容,一問便知就好了...... 等等,“一問便知”,這怎么有  那味兒了?

話說,有人還真就由此思路開發出一個聊天 Bot,做示例的書是馬可?奧勒留的《沉思錄》(全書共 12 卷,497 則)。

只用幾分鐘, 就能記下全書內容。

然后隨便問個書里講過的東西,比如“如何處理負面情緒?”, 可以快速掃描文本并給出高質量回答,甚至還一條條給你列好。

原帖一發布,網友紛紛圍觀點贊。

開發者 Dan Shippers 稱,做出這個 并不難,主要功臣就是語言大模型 GPT-3,另外再加幾行代碼就搞定了。

另外,這哥們兒甚至還嗅到了一絲商機:

網上現在有很多受版權保護的文本、音視頻資料集,都能被做成聊天機器人!

對想獲取信息的人來說,有時一看給了錢自己還要慢慢整理,可能就放棄了;而要是能通過 AI 快速鎖定目標內容的話,應該會有更多人愿意自掏腰包。

怎么做出來的?

用 Dan 哥的話來說,Bot 制作過程主要分為 3 個步驟。

首先,當然是找到整活的素材。比如整本《沉思錄》。

Dan 哥從網上下載了《沉思錄》原著,將其保存在 Google Dive 的一個文件夾中。通過 Google Drive,用戶可以將文件存儲在云端,并在設備間同步、共享。

然后再在谷歌的云端編程平臺 Colab 上,運行下面這段 Python 代碼,既能訪問 Google Drive,還能輕松實現與 GPT-3 的互動。

Dan 介紹稱,GPT-3 能以任何文本素材為基礎,給你整出一個聊天 bot。

不過有個問題:單次能向 GPT-3 輸入的文本字數是有限的。

所以第二步,就是訪問存在 Google Dive 上的那個文件夾,再把整個文本素材劃分成一個個小塊,存到新的文件中。

第三步,當用戶提問時,先通過 OpenAI 的 API 訪問書中包含相關解釋的小塊內容,再把這些內容傳到 GPT-3 中,整理出語言通順的回答。

具體代碼如下:

到此,為整本《沉思錄》專門定制的聊天機器人就做好了。

除此之外,基于此基本思路,Dan 哥又把他喜歡的某系列播客節目也做成了聊天 Bot。

他說自己曾在節目中聽到一個感興趣的名詞,但忘了是啥意思。平時想弄明白的話,不得不把一集內容重新聽一遍。

但現在有了聊天 Bot—— 重聽?不存在的。

Dan 是何許人也?

話說回來,能從聊天機器上人看到新的商機,Dan 哥的過往經歷或許也產生了一定影響。

他本科畢業于賓夕法尼亞大學的文科類哲學系,但這位哥其實還是個技術大佬。

他從小學 5 年級就開始編程,在大學期間又和小伙伴創辦了一家軟件公司 FireFly,收入在六位數以上。

他還在上大二時,不少科技公司就已拋來橄欖枝,但人家都拒絕了,說是想先完成學業。

大學一畢業,他把 FireFly 賣給了知名業務軟件公司 Pegasystems,賺到第一桶金。

緊接著,他在 Pega 擔任起項目負責人,并把業務部門的收入提高到百萬美元級別。

再后來,他從 Pega 出來,于 2020 年又創辦一家公司 Every,主要創作商業類簡報和播客,目前已有 6 萬 + 訂閱用戶。

(怪不得他會想到把播客內容做成聊天機器人)

目前除了自己開公司,Dan 還兼任紅杉資本的 Scout,為風投者出謀劃策。




關鍵詞: ChatGPT AI

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