他用GPT-3實(shí)現(xiàn)了「量子速讀」
有ChatGPT那味兒了
Alex 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
你是否曾為了查一個(gè)問題，翻書翻到頭禿？
要是書里有的內(nèi)容，一問便知就好了……等等，“一問便知”，這怎么有ChatGPT那味兒了？
話說(shuō)，有人還真就由此思路開發(fā)出一個(gè)聊天Bot，做示例的書是馬可·奧勒留的《沉思錄》（全書共12卷，497則）。
只用幾分鐘，AI就能記下全書內(nèi)容。
然后隨便問個(gè)書里講過(guò)的東西，比如“如何處理負(fù)面情緒？”，AI可以快速掃描文本并給出高質(zhì)量回答，甚至還一條條給你列好。
原帖一發(fā)布，網(wǎng)友紛紛圍觀點(diǎn)贊。
開發(fā)者Dan Shippers稱，做出這個(gè)AI并不難，主要功臣就是語(yǔ)言大模型GPT-3，另外再加幾行代碼就搞定了。
另外，這哥們兒甚至還嗅到了一絲商機(jī)：
網(wǎng)上現(xiàn)在有很多受版權(quán)保護(hù)的文本、音視頻資料集，都能被做成聊天機(jī)器人！
對(duì)想獲取信息的人來(lái)說(shuō)，有時(shí)一看給了錢自己還要慢慢整理，可能就放棄了；而要是能通過(guò)AI快速鎖定目標(biāo)內(nèi)容的話，應(yīng)該會(huì)有更多人愿意自掏腰包。
怎么做出來(lái)的？
用Dan哥的話來(lái)說(shuō)，Bot制作過(guò)程主要分為3個(gè)步驟。
首先，當(dāng)然是找到整活的素材。比如整本《沉思錄》。
Dan哥從網(wǎng)上下載了《沉思錄》原著，將其保存在Google Dive的一個(gè)文件夾中。通過(guò)Google Drive，用戶可以將文件存儲(chǔ)在云端，并在設(shè)備間同步、共享。
然后再在谷歌的云端編程平臺(tái)Colab上，運(yùn)行下面這段Python代碼，既能訪問Google Drive，還能輕松實(shí)現(xiàn)與GPT-3的互動(dòng)。
Dan介紹稱，GPT-3能以任何文本素材為基礎(chǔ)，給你整出一個(gè)聊天bot。
不過(guò)有個(gè)問題：?jiǎn)未文芟騁PT-3輸入的文本字?jǐn)?shù)是有限的。
所以第二步，就是訪問存在Google Dive上的那個(gè)文件夾，再把整個(gè)文本素材劃分成一個(gè)個(gè)小塊，存到新的文件中。
第三步，當(dāng)用戶提問時(shí)，先通過(guò)OpenAI的API訪問書中包含相關(guān)解釋的小塊內(nèi)容，再把這些內(nèi)容傳到GPT-3中，整理出語(yǔ)言通順的回答。
具體代碼如下：
到此，為整本《沉思錄》專門定制的聊天機(jī)器人就做好了。
除此之外，基于此基本思路，Dan哥又把他喜歡的某系列播客節(jié)目也做成了聊天Bot。
他說(shuō)自己曾在節(jié)目中聽到一個(gè)感興趣的名詞，但忘了是啥意思。平時(shí)想弄明白的話，不得不把一集內(nèi)容重新聽一遍。
但現(xiàn)在有了聊天Bot——重聽？不存在的。
Dan是何許人也？
話說(shuō)回來(lái)，能從聊天機(jī)器上人看到新的商機(jī)，Dan哥的過(guò)往經(jīng)歷或許也產(chǎn)生了一定影響。
他本科畢業(yè)于賓夕法尼亞大學(xué)的文科類哲學(xué)系，但這位哥其實(shí)還是個(gè)技術(shù)大佬。
他從小學(xué)5年級(jí)就開始編程，在大學(xué)期間又和小伙伴創(chuàng)辦了一家軟件公司FireFly，收入在六位數(shù)以上。
他還在上大二時(shí)，不少科技公司就已拋來(lái)橄欖枝，但人家都拒絕了，說(shuō)是想先完成學(xué)業(yè)。
大學(xué)一畢業(yè)，他把FireFly賣給了知名業(yè)務(wù)軟件公司Pegasystems，賺到第一桶金。
緊接著，他在Pega擔(dān)任起項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，并把業(yè)務(wù)部門的收入提高到百萬(wàn)美元級(jí)別。
再后來(lái)，他從Pega出來(lái)，于2020年又創(chuàng)辦一家公司Every，主要?jiǎng)?chuàng)作商業(yè)類簡(jiǎn)報(bào)和播客，目前已有6萬(wàn)+訂閱用戶。
（怪不得他會(huì)想到把播客內(nèi)容做成聊天機(jī)器人）
目前除了自己開公司，Dan還兼任紅杉資本的Scout，為風(fēng)投者出謀劃策。
參考鏈接：
[1]https://twitter.com/danshipper/status/1620464918515302401
[2]https://every.to/chain-of-thought/i-trained-a-gpt-3-chatbot-on-every-episode-of-my-favorite-podcast
[3]http://danshipper.com/
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