只要用戶輸入問題， ChatGPT 就能給予回答， 是否意味著我們不用再拿關(guān)鍵詞去喂 Google或百 度， 就能立即獲得想要的答案呢？

盡管ChatGPT表現(xiàn)出出色的上下文對話能力甚至編程能力， 完成了大眾對人機對話機器人( Chatrobot) 從“人工智障”到“有趣”的印象改觀， 我們也要看到， ChatGPT技術(shù)仍然有一些局 限性， 還在不斷的進(jìn)步。

1 ) ChatGPT在其未經(jīng)大量語料訓(xùn)練的L域缺乏“人類常識”和引申能力， 甚至?xí)�一本正�?jīng)的“胡 說八道” 。 ChatGPT在很多L域可以“創(chuàng)造答案”， 但當(dāng)用戶尋求正確答案時， ChatGPT也有可 能給出有誤導(dǎo)的回答。例如讓ChatGPT做一道小學(xué)應(yīng)用題， 盡管它可以寫出一長串計算過程， 但 后答案卻是錯誤的。

2 ) ChatGPT無法處理復(fù)雜冗長或者特別專業(yè)的語言結(jié)構(gòu)。對于來自金融、 自然科學(xué)或醫(yī)學(xué)等非常 專業(yè)L域的問題， 如果沒有進(jìn)行足夠的語料“喂食”， ChatGPT可能無法生成適當(dāng)?shù)幕卮稹?

3 ) ChatGPT需要非常大量的算力 (芯片) 來支持其訓(xùn)練和部署。拋開需要大量語料數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型 不說， 在目前， ChatGPT在應(yīng)用時仍然需要大算力的服務(wù)器支持， 而這些服務(wù)器的成本是普通用戶 無法承受的， 即便數(shù)十億個參數(shù)的模型也需要驚人數(shù)量的計算資源才能運行和訓(xùn)練。， 如果面向真 實搜索引擎的數(shù)以億記的用戶請求， 如采取目前通行的免費策略， 任何企業(yè)都難以承受這一成本。 因此對于普通大眾來說， 還需等待更輕量型的模型或更G性價比的算力平臺。

4 ) ChatGPT還沒法在線的把新知識納入其中， 而出現(xiàn)一些新知識就去重新預(yù)訓(xùn)練GPT模型也是不 現(xiàn)實的， 無論是訓(xùn)練時間或訓(xùn)練成本， 都是普通訓(xùn)練者難以接受的。如果對于新知識采取在線訓(xùn)練 的模式， 看上去可行且語料成本相對較低， 但是很容易由于新數(shù)據(jù)的引入而導(dǎo)致對原有知識的災(zāi)難 性遺忘的問題。

5 ) ChatGPT仍然是黑盒模型。 目前還未能對ChatGPT的內(nèi)在算法邏輯進(jìn)行分解， 因此并不能保證 ChatGPT不會產(chǎn)生攻擊甚至傷害用戶的表述。

當(dāng)然， 瑕不掩瑜， 有工程師貼出了要求ChatGPT寫verilog代碼 (芯片設(shè)計代碼) 的對話。可以看 出ChatGPT水平已經(jīng)超出一些verilog初學(xué)者了。