ChatGPT寫了這篇文章!「最強AI」ChatGPT是什麼?會讓哪些人沒飯吃?
ChatGPT寫了這篇文章!「最強AI」ChatGPT是什麼?會讓哪些人沒飯吃?

這篇文章是由ChatGPT自己產生的,我們只更換了些用詞,像用「品質」取代「質量」,用「部落格」取代「博客」。

ChatGPT 是一種自然語言生成模型,其中 GPT 指的是「生成式語言模型」。它是由 OpenAI 在 2019 年推出的,是基於 GPT-2 模型的一種改進版本,被設計用於在聊天環境中進行自然語言理解和生成。

ChatGPT 的技術基於專有的「自注意力機制」,這種機制能夠讓模型更好地理解語境,並在產生文本時考慮到先前的對話內容。例如,如果在一段對話中提到了某個人或物體,ChatGPT 就能夠理解並在之後的對話中提及這個人或物體。

除了自然語言理解和生成能力外,ChatGPT 還具有許多優勢。首先,它能夠快速產生高品質的文本,並且不需要任何額外的訓練就能在多種不同的領域中使用。此外,ChatGPT 還可以進行多個對話任務,包括情感分析、關係推斷和情境建模。

總而言之,ChatGPT 是一種強大且高效的自然語言生成模型,可以幫助我們進行各種自然語言理解和生成任務。

目前 ChatGPT 主要被用於自然語言理解和生成任務,因此主要會影響那些與這些任務相關的行業。例如,它可能會對一些人工智慧研究人員、語言學家和自然語言處理工程師的工作造成影響。

但是,也不能排除 ChatGPT 未來可能應用於其他領域,這樣就可能會對其他行業的人員造成影響。然而,由於 ChatGPT 是一個自然語言生成模型,因此它並不能完全取代人類工作,也不會造成大量的失業。

總的來說,ChatGPT 可能會對某些行業的人員造成影響,但它不會導致大量的失業。同時,隨著技術的進步,人類也會開發出新的工作崗位,以應對這種情況。

如果您想多了解 ChatGPT,您可以參考 OpenAI 官網上關於 ChatGPT 的相關資料。您還可以查看一些專業網站或部落格上的文章,例如 Towards Data Science 或 Analytics India Magazine 等。這些網站上都有關於 ChatGPT 的詳細介紹和研究。

延伸閱讀:ChatGPT是什麼?可以寫code、寫論文⋯一篇看懂最強AI「ChatGP」紅什麼

此外,您還可以在網上搜索有關 ChatGPT 的相關論文和學術研究,這樣可以更加深入地了解這個模型。不過,由於 ChatGPT 是一個新型的技術,因此目前關於它的資料並不多,您可能需要不斷查找才能找到更多相關資料。

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:林美欣

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打造AI超算新紀元 掌握逆分工與私有化趨勢,加速AI模型訓練與應用開發
打造AI超算新紀元 掌握逆分工與私有化趨勢,加速AI模型訓練與應用開發

AI帶來前所未有的機遇,除了借鏡產業實戰經驗、善用尖端技術進展,更需要掌握趨勢並搶先布局。就技術投資而言,AI的開源與地端化,正是加速且精確落實企業AI策略的必然走向。在「AI Solution Day超算新紀元:AI模型訓練效能爆發的硬核實踐」研討會裡,匯聚產業實戰經驗與尖端技術分享,共同為企業布局AI提供關鍵助力與行動方向。

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AI Solution Day超算新紀元:AI模型訓練效能爆發的硬核實踐
圖/ 邁達特

AI逆分工的思維與對策

生成式AI做為擁有全人類知識的博學助手,將會打破專業界線,讓人類重回通才時代。台灣大哥大資訊長蔡祈岩表示:「人類社會分工細化、高度專業化的模式正在轉變,面對逆分工的大勢所趨,企業不應只將AI視為工具升級,而是組織進化的契機。」
面對AI引發的逆分工趨勢,首先在行動面,企業應該全員擁抱AI,除了在內部推動AI訓練、導入AI工具,高階主管更要帶頭使用AI;其次是培養跨領域人才,包括跨職能團隊、建立輪調計畫,鼓勵專才轉向通才,例如:IT、行銷、財務等專業課程開放給不同部門學習。

而在思維面,企業必須重塑價值鏈,因為AI不只是提升效率,而是顛覆流程,必須善用AI重新設計價值鏈;另一方面,導入AI的目標是創造價值,而非縮減成本,要避免傾軋內耗或管理階層削減過快等問題。

企業外部值得注意的趨勢則是AI代理的崛起正在顛覆消費習慣,引動商業模式大洗牌,首當其衝的是搜尋引擎、電商和品牌企業,消費者對AI推薦商品的接受度持續上升。蔡祈岩資訊長指出,為了確保競爭力,企業必須儘快布局,作法包括強化服務基礎、站內導入AI對話功能、行銷策略轉型、利用會員制提升高貢獻客群的黏著度等做為防禦策略。

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台灣大哥大資訊長 蔡祈岩 先生
圖/ 邁達特

建置私有化AI的利器,加速AI模型訓練落地

從技術架構面來看,AI當前正處於雲端走向地端的重要分野,企業面對不想讓核心機器上雲但又面臨資料必須全部上雲的兩難。此外,雲端必須接受更多監管、公有雲平台因為法規道德等的考量而限制AI技術的使用,亦是挑戰。相對地,在地端建置AI同樣有必須克服的挑戰,也就是昂貴的機器投資。

群聯電子技術長林緯說明,生成式AI不只需要GPU的算力,更需要記憶體。群聯以NAND Flash結合記憶體管理程式,讓GPU可搭配用量不受限的記憶體,從而調節在算力的投資。以90B的模型訓練為例,地端化門檻從100萬美元起跳,但群聯的解決方案僅需1/10的投資,如此一來,企業就能在地端進行模型訓練,推論速度也可加快。

他進一步指出,台灣受限於繁體中文資料量,較難讓模型進行快速迭代,如何將國外模型本土化就成為重要的訓練方向;另一方面,企業採用的模型必須根據其工作的方法、工具、資料進行企業化。這兩項趨勢都將加速AI模型訓練的落地。

軟硬兼備、橫跨雲地的AI解決方案,實現GenAI應用

隨著 AI 技術加速推動企業架構現代化轉型,企業迫切需要建立橫跨雲端與地端的混合多雲環境,以打造具備 AI-Ready的基礎架構。然而,在 AI 模型訓練過程中,企業普遍面臨數據孤島、訓練效率低落、GPU 資源閒置等關鍵挑戰,加上基礎架構日益複雜化與整體成本壓力攀升,使得高效能 AI 儲存方案成為不可或缺的核心基礎設施。MinIO AIStor 作為目前業界傳輸速度最快、唯一達到 Exabyte 級別擴展能力的物件儲存解決方案,能夠實現資料高速直通 GPU 的優化架構,大幅提升 AI 模型訓練效率,協助企業有效突破運算與儲存間的效能瓶頸,為數位轉型奠定穩固基礎。

而在資料面,亦思科技的HARE新世代湖倉平台融合資料湖的彈性與資料倉儲的查詢效能,提供整合的單一平台處理各類型資料與工作負載,包括即時分析與報表查詢、機器學習與 AI 應用、批次與串流處理整合。國內某IC設計公司因此大幅提升資料查詢效能,縮減高達98%的執行時間,並降低在資料庫與硬體的支出。

精誠資訊從豐富的產業經驗出發,提出應用面和管理面兩大解決方案。Langflow可快速生成AI Agent,透過這個平台讓開發人員及非AI專家能以高效率進行生成式AI專案,構建知識型應用,兼顧快速部署與衡量效能的需求。RE:FORM則是實踐多雲基礎架構的平台工程,提供全域IT部署及管理視角,以資源目錄化結合自動化部署,大幅縮短開發專案的申請流程;此外,資源配置透明度和可視性的提升,更有助於降低費率和優化營運。
面對快速演進的AI技術與應用,市場需求持續激增,從技術架構建置著手,確立GenAI應用核心價值,才能掌握先機,以變制變。

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Kevin 楊凱偉 kyang@systex.com | 0938-539283

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