ChatGPT：人工智能的自动编码器与未来指南
文章主题：ChatGPT, 人工智能, 语言模型, 自然语言处理
近期，ChatGPT的热度可见一斑，作为一名在生物医学与计算机科学领域之间游走边缘的人，我也忍不住想要借此机会蹭一下热度。
ChatGPT是一种由OpenAI训练的预训练语言模型，其基础架构为Transformer。此模型的独特之处在于能够生成自然语言文本并展开对话，同时具备捕捉语言之间复杂关系的能力。广泛应用于开发各类聊天机器人、语音助手以及评论生成系统等。
下面我就从我比较擅长的组学生信、数据可视化以及机器学习三个方面测试一下。
生信分析
问一下RNAseq分析流程
流程很对就是没有代码，看看能不能给我们写个代码~
完了，感觉要失业了。用了好多python脚本，看一下有没有代码。
虽然没有代码，但是他给出了一个python进行RPKM 标准化的例子。好牛~
再问一下每个软件怎么用？
好详细，问一下质控报告怎么解读？
在分析自动化领域的代码生成方面，ChatGPT 的表现可圈可点，但仍有提升空间。尽管这些代码 snippets 可以通过谷歌等搜索引擎轻松找到，但它仍需加强在这方面的能力。然而，只要 complement 以大纲修补补足，ChatGPT 仍然具备一定的实用价值。
数据可视化
来画个图吧！
把要求写细一点。
可以看到，除了有代码还有每个参数的用法。
问一下上一篇推文的图怎么画？
用到的函数都给到了~实在是很厉害。
看来，看到不会画的图先问问ChatGPT说不定就有思路了。
机器学习
机器学习应该是ChatGPT的主场了。
问一下用R语言进行随机森林分类的代码。
怎么调参呢？
总结
在经过一系列测试之后，我想说的是：ChatGPT，你能掌握的技能真是令人惊叹！总体而言，ChatGPT可以在问题解决过程中发挥出AI助手的优势。然而，作为一种新型的技术模型，ChatGPT无疑还有很多需要改进和完善的地方。OpenAI官方网站上已经列举了一些当前存在的限制与缺陷。
ChatGPT偶尔会提供看似有理有据，但实际上错误的答案，这是一个棘手的问题，原因有三：首先，在训练过程中，缺乏现实世界的数据来加强学习；过于注重模型的准确性可能会导致其变得过于谨慎，甚至可能无法回答一些本可以正确解答的问题；其次，由于受到监督训练的影响，模型可能会被误导，误认为理想的答案是基于模型所掌握的信息，而非人类演示者所知道的信息；最后，ChatGPT对于调整输入表述或重复尝试同一提示非常敏感。比如，当给定一个问题表述时，模型可能会宣称自己无法回答，但只要稍作改动，就能准确无误地回答。此外，该模型往往过于冗长，且过度使用一些词汇和短语，如“重申，该模型是由OpenAI训练的语言模型”。在理想的情况下，如果用户的问题不够清晰，模型会提示用户进行进一步的解释。但是，当前的模型往往会猜测用户的意图。
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