【AI JUST AI】自然语言交互式学习,ChatGPT成了我的最佳博客写作助手

news2024/12/29 9:54:02

【AI JUST AI】自然语言交互式学习,ChatGPT成了我的最佳博客写作助手

  • 什么是自然语言交互式学习?
  • ChatGPT是如何成为我的最佳博客写作助手的?
      • **把与Chat GPT的每一次对话都当作一种类型的非系统学习**
      • 有问必答,随时交互
  • 总结
  • 后记——有趣的训练过程

在ChatGPT出现之前,我们一般最多的就是面向搜索引擎编程,在ChatGPT出现后,我们可以面向ChatGPT进行自然语言交互式编程,除此之外,在我们日常的博客整理、bug记录的过程中(在ChatGPT中进行),也可以使用ChatGPT进行markdown形式的博客整理,当然,你还可以开发个chrome插件一键上传到github或者博客平台

什么是自然语言交互式学习?

自然语言交互式学习通常指的是通过自然语言与计算机或其他人工智能技术进行交互,以学习和获取知识、技能或经验的过程。在这种交互式学习的过程中,用户通常会与计算机或其他人工智能技术进行对话,通过提问、回答和互动等方式来获得知识和技能。

ChatGPT是如何成为我的最佳博客写作助手的?

把与Chat GPT的每一次对话都当作一种类型的非系统学习

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可以看到,在Chat GPT的左边导航栏中,存放的是我们的之前的所有对话,因此,为了方便我们日后review,我们可以把与Chat GPT的每一次对话都当作一种类型的非系统学习。

什么是一种类型的非系统学习呢?拿语言举例,Python是一种语言类型、Java是一种语言类型;非系统学习顾名思义就是学习者没有遵循特定的教学计划或课程,而是自主学习或从日常生活中获取知识和技能的过程。在这里,就是指通过Chat GPT进行非系统学习,而每一次对话,就只限于一种类型。

有问必答,随时交互

回顾我们之前写博客的经历,我们会发现,其实我们在学习一门新的知识的时候,无非就是按照几个特定的步骤进行学习整理,以我的之前的博客NoneBot2,基于Python的聊天机器人 为例,我的学习步骤如下:

  1. 参考官方文档(注意这永远式第一位)

  2. 在搜索引擎上搜索相关内容

  3. 动手实践

  4. 整理记录

可见,面向搜索引擎学习,有以上一些痛点,那我们现在来看看面向Chat GPT的自然语言交互式学习,在确定我学习的内容后,如今我的学习步骤如下:

  1. 参考官方文档(注意这永远式第一位)

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  1. 对于官方文档中不明白的地方询问Chat GPT

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  1. 动手实践,有不懂的语句或弹出BUG直接问Chat GPT

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  1. 整理记录(由于大部分内容都在Chat GPT上,方便整理)

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可见,面向Chat GPT的自然语言交互式学习在一定程度上能够提高我们的学习效率,省去很多无谓的搜索时间损耗,但是需要注意的是,Chat GPT生成的内容也不是百分百准确,一定要亲手实验验证(有时候可不要被它一本正经的胡说八道给骗了 😂)

当然,对于普通用户来说,与Chat GPT过分交流也是不被允许的🤣

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总结

有的人会说,那我直接用ChatGPT作为我的学习内容管理平台不就好了吗?其实不然,Chat GPT只是作为一个学习辅助的工具。第一,从Chat GPT本身的定位上来说,它只是个自然语言交互程序,没有像Notion、CSDN那样的强大内容管理系统;第二,从Chat GPT目前的能力来说,Chat GPT目前虽然说还算智能,但是还不能算是太聪明,它的很多回答都需要我们进行验证;第三,从写博客的目的来说,不光是在于记录,还在于实践,在于分享,能让别人也能看明白,能让未来的自己很快回忆起来。

总而言之,ChatGPT是一个非常好用的学习工具,即使它一开始还是有些不太聪明的鸭子,但是通过不断地调教(自然语言交互/对话式交互),它会变得越来越得心应手。要记住,Chat GPT虽然智能,但是并不智慧,我们可以借助它的力量,但更多的还是应该自己独立思考(更何况,现在的Chat GPT还时不时给你来个“造假”),所有的工具都是为了更好地服务人类,我们要学会工具更要学会善用工具。

后记——有趣的训练过程

在这里插入图片描述

  • 可以看到,最初开始训练的时候还是不太顺利的,我让告诉我是否之前进行过相似的对话它甚至直接告诉我做不到 😅

在这里插入图片描述

  • 之后我调整了问题,把“对话”改成了“聊天”它才明白 🥴

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oa7b7W3i-1678505937345)(https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/2f4c5463-1715-4d06-aedb-3275159860d6/Untitled.png)]

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  • 以“你是否是猪?”这种问题为例,它好像有时候确实知道之前是否问过相似的问题,有时候又仿佛不知道之前已经提出类似的问题,所以我也不知道它是否是真的知道 🤔

在这里插入图片描述

  • 因此我定义了一个全局变量time,如果回答了相似的问题或答案,就会自动加一,由实验结果可知,它确实明白了我的意思🧐

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