他用GPT-3实现了「量子速读」

有ChatGPT那味儿了

Alex 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

你是否曾为了查一个问题,翻书翻到头秃?

要是书里有的内容,一问便知就好了……等等,“一问便知”,这怎么有ChatGPT那味儿了?

话说,有人还真就由此思路开发出一个聊天Bot,做示例的书是马可·奥勒留的《沉思录》(全书共12卷,497则)。

只用几分钟,AI就能记下全书内容。

然后随便问个书里讲过的东西,比如“如何处理负面情绪?”,AI可以快速扫描文本并给出高质量回答,甚至还一条条给你列好。

他用GPT-3实现了「量子速读」

原帖一发布,网友纷纷围观点赞。

他用GPT-3实现了「量子速读」

开发者Dan Shippers称,做出这个AI并不难,主要功臣就是语言大模型GPT-3,另外再加几行代码就搞定了。

他用GPT-3实现了「量子速读」

另外,这哥们儿甚至还嗅到了一丝商机:

网上现在有很多受版权保护的文本、音视频资料集,都能被做成聊天机器人!

对想获取信息的人来说,有时一看给了钱自己还要慢慢整理,可能就放弃了;而要是能通过AI快速锁定目标内容的话,应该会有更多人愿意自掏腰包。

他用GPT-3实现了「量子速读」

怎么做出来的?

用Dan哥的话来说,Bot制作过程主要分为3个步骤

首先,当然是找到整活的素材。比如整本《沉思录》。

Dan哥从网上下载了《沉思录》原著,将其保存在Google Dive的一个文件夹中。通过Google Drive,用户可以将文件存储在云端,并在设备间同步、共享。

然后再在谷歌的云端编程平台Colab上,运行下面这段Python代码,既能访问Google Drive,还能轻松实现与GPT-3的互动。

他用GPT-3实现了「量子速读」

Dan介绍称,GPT-3能以任何文本素材为基础,给你整出一个聊天bot。

不过有个问题:单次能向GPT-3输入的文本字数是有限的。

所以第二步,就是访问存在Google Dive上的那个文件夹,再把整个文本素材划分成一个个小块,存到新的文件中。

他用GPT-3实现了「量子速读」

第三步,当用户提问时,先通过OpenAI的API访问书中包含相关解释的小块内容,再把这些内容传到GPT-3中,整理出语言通顺的回答。

具体代码如下:

他用GPT-3实现了「量子速读」

到此,为整本《沉思录》专门定制的聊天机器人就做好了。

除此之外,基于此基本思路,Dan哥又把他喜欢的某系列播客节目也做成了聊天Bot。

他说自己曾在节目中听到一个感兴趣的名词,但忘了是啥意思。平时想弄明白的话,不得不把一集内容重新听一遍。

但现在有了聊天Bot——重听?不存在的。

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Dan是何许人也?

话说回来,能从聊天机器上人看到新的商机,Dan哥的过往经历或许也产生了一定影响。

他本科毕业于宾夕法尼亚大学的文科类哲学系,但这位哥其实还是个技术大佬。

他用GPT-3实现了「量子速读」

他从小学5年级就开始编程,在大学期间又和小伙伴创办了一家软件公司FireFly,收入在六位数以上。

他还在上大二时,不少科技公司就已抛来橄榄枝,但人家都拒绝了,说是想先完成学业。

大学一毕业,他把FireFly卖给了知名业务软件公司Pegasystems,赚到第一桶金。

紧接着,他在Pega担任起项目负责人,并把业务部门的收入提高到百万美元级别。

再后来,他从Pega出来,于2020年又创办一家公司Every,主要创作商业类简报和播客,目前已有6万+订阅用户。

(怪不得他会想到把播客内容做成聊天机器人)

目前除了自己开公司,Dan还兼任红杉资本的Scout,为风投者出谋划策。

参考链接:
[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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