大家如何把 GPT 融入工作流

[IndexOutOfBounds]

大家平时都咋用的 GPT 来提高工作生活的效率？ 我目前为止的用法是下面这些：

1. 部分替代搜索引擎，简单的问题更直接
2. 看文档，博客时：帮助理解网页内容，看完让它提几个问题，然后给答案；帮助理解 PDF （ chatDOC
3. 写代码时：补全工具型函数
4. 看代码时：解释局部代码

[FawkesV]

编写文档也可以用到

[jameszhangqk1]

建议问 GPT🤣

[QKgf555H87Fp0cth]

建议问 GPT🤣

[QKgf555H87Fp0cth]

能用 GPT 的都用上 GPT 。

[uncat]

中英、英中翻译：openai-translator ，参与开源项目，发起 issue 、写 commit message 、发起 PR 时挺不错

[IndexOutOfBounds]

@jameszhangqk1 @likunyan
对于这种问题，我的 prompt 水平还问不出个啥🤣

[chtcrack]

帮你问了 chatgpt.
GPT （ Generative Pre-trained Transformer ）是一种基于 Transformer 架构的自然语言处理技术，可以用于生成文本、翻译、问答等各种任务。如果您想将 GPT 融入工作流中，可以考虑以下几个步骤：

确定任务类型：首先需要确定您需要使用 GPT 进行哪些任务，例如文本生成、翻译、问答等。不同的任务需要不同的模型和数据集，因此需要针对性地进行选择和训练。

准备数据集：在使用 GPT 进行训练之前，需要准备相应的数据集。您可以使用公共数据集，例如 Wikipedia 、Common Crawl 等，也可以使用自己的数据集。如果使用自己的数据集，需要对其进行清洗、预处理和格式转换等操作。

训练模型：使用准备好的数据集进行模型训练。您可以使用已有的 GPT 模型进行微调，也可以从零开始训练新的模型。训练模型需要一定的计算资源和时间，因此需要根据实际情况进行选择和调整。

部署模型：一旦训练完成，您需要将模型部署到生产环境中。您可以将模型部署到云端或本地服务器上，也可以将其打包成 API 接口或软件包进行发布。部署模型需要考虑到模型的性能、安全性和可维护性等方面。

集成到工作流：最后，您需要将 GPT 模型集成到您的工作流中。例如，您可以将模型集成到自动化文档生成工具、智能客服系统、翻译软件等应用程序中，以提高工作效率和用户体验。

需要注意的是，GPT 是一种深度学习技术，需要具备一定的机器学习和编程经验才能进行训练和部署。如果您没有相关经验，建议先进行学习和实践，或者寻求专业人士的帮助。

[georgezhang]

ChatGPT 是一种人工智能语言模型，可以用于各种工作流程中。以下是一些可能的用例：

1.客户服务：ChatGPT 可以用于处理客户服务中的常见问题，例如订单查询、产品信息和退款政策。这可以减轻客服代表的工作负担，并使客户获得更快速、更准确的响应。

2.销售：ChatGPT 可以用于销售流程中，例如自动化响应销售咨询、提供产品推荐以及处理销售订单等。这可以提高销售效率，并为客户提供更好的体验。

3.人力资源：ChatGPT 可以用于人力资源管理，例如自动化筛选简历、回答员工常见问题以及协助招聘流程等。这可以减轻人力资源部门的工作负担，并提高招聘效率。

4.知识管理：ChatGPT 可以用于知识管理，例如构建自动回答常见问题的知识库、提供内部培训和支持员工学习等。这可以提高组织的知识管理效率，并为员工提供更好的学习资源。

5.语言翻译：ChatGPT 可以用于语言翻译，例如自动化翻译外国客户的电子邮件和聊天记录等。这可以帮助企业与全球客户进行更有效的沟通，并提高国际业务的效率。

要将 ChatGPT 融入工作流，需要进行以下步骤：

1.确定需要自动化的工作流程。

2.选择合适的 ChatGPT 模型和 API ，以便与现有的应用程序和工具进行集成。

3.进行数据清理和准备，以便为 ChatGPT 提供足够的训练数据。

4.训练 ChatGPT 模型，以便它可以理解和回答你的问题。

5.将 ChatGPT 集成到你的工作流程中，并测试它的性能和准确性。

6.根据实际使用情况，不断优化和调整 ChatGPT 模型，以提高它的准确性和效率。



基于 ChatGPT 的回答

[IndexOutOfBounds]

额，楼上两位感谢了哈，但 chatgpt 回答实在太 high level 了

[closedevice]

不瞒你说，我发现用它来解释屎山代码非常之好用。

[Pangurban]

如果仅仅是因为觉得 GPT“笨”而觉得没有用的欲望，建议买 GPT4 会员（或者用 poe.ai 的会员，也是 20 刀，连接更稳定）。
另外我发现 GPT 其实可以帮助我学习，比如我最近在看 Rust ，对于核心的借用、所有权和引用的概念就让 GPT 帮我举几个例子。备考 CFA 的时候也是这样。毕竟不论是书还是视频都不是交互式的，GPT 可以弥补这个缺点。
关于工作就更不用说了，它给了我面对屎山代码的勇气。对于不拿手的语言一般我也是让它写再 review 。
最近吴恩达出了个 Promting 教学值得一看。
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进阶一点的应用就是搭建本地的 LLM 或者把 API 和 LangChain/AutoGPT 结合着用，不过这块我也才入门所以没什么好说的。