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本文探讨了ChatGPT背后的技术和其出色的表现，尤其强调了其Zero-Shot能力的进步。虽然GPT2.0在NLP任务中参数量大但表现并不突出，但在无监督学习方面却能优于经过训练的模型。In-Context Learning的学习机制通过类比主题模型得到理解，表明语言模型在处理示例时进行某种形式的隐性贝叶斯推断。实验还显示，即使改变示例标签，模型也能保持高准确率，暗示其学习过程非传统梯度下降。此外，代码数据训练加强了模型的逻辑理解和长距离依赖能力，且能提升其他文本任务的表现。尽管大模型生成内容逼真，但目标是使其能遵循指令解决问题，这需要进一步探索和任务导向的训练。

陈巍认为ChatGPT旨在替代重复性思考，通过深度学习展现高效能，潜在替代部分人力工作。然而，它也存在知识局限和技术短板，如缺乏常识和在线学习能力，无法完全取代人类。未来ChatGPT将更多作为辅助工具，帮助人类解放于重复劳动，专注于更具创新性的任务。

这篇文章以ChatGPT为例，强调其在英文写作中的强大功能。它在一分钟内完成了一篇文章，词汇丰富，内容完整，且每个陌生词都巧妙融入故事中，有助于记忆和理解。相较于过去自己尝试串词学习，ChatGPT的快速和高效展现出了显著优势，尤其是在基础英文学习领域。尽管有人质疑中文训练，但作者推荐用英文测试以充分认识到其威力，并附上了相关学习兴趣的文章链接。

下班后，受著名辞职群启发，某人尝试用ChatGPT和百度文心一言进行娱乐性命理占卜游戏，尽管这类行为被郑重提示为游戏，但涉及的命理学和紫微宫斗术仍存在争议，认为其缺乏科学依据。本文声明纯属娱乐，不作为任何指导或建议。