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第一：简单文字处理的文员。第二：低端程序员。第三：法律助理类。第四：数据的分析人员。第五：客服人员。
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ChatGPT最大的优势就是对于文字内容的搜集整理后呈现，这就是大多数文员的工作内容，比如：老板让你整理出来最近5年的某个行业的进出口数据，一个文员一个上午也不一定能处理出来。但是输入给ChatGPT，可以在一分钟以内把整理好的资料精准地呈现出来。ChatGPT比文员快，准确。优势几乎是碾压性的。程序员是前几年火热高薪的行业，没有学过计算机相关专业的人，经过半年或者一年的培训就可以到这个行业开始赚钱了，而且薪水还不错。但是随着ChatGPT的到来，一些简单的，基础性的开发可以交给他来完成，比如：做大型开发时候，需要一些低端功能模块开发，以前需要配备专门的人手，现在简单了。一个高端的程序员把当天所有小的功能模块开发输入到ChatGPT。ChatGPT就可以把这些开发任务做了。以前需要5个人一天完成的开发任务，现在只需要1个人就可以解决。法律助理类工作牵涉最多的就是各类文本的整理，写作。因为法律类文件偏标准化，ChatGPT完全可以胜任去写这些文件。并且逻辑性和准确性更强。数据分析人员工作内容就是处理各类数据，从数据中获取到有用的数据。ChatGPT非常简单，给他一堆数据，告诉你想知道什么。比如你想知道天气和衣服销量之间的关系度，只需要告诉ChatGPT，我需要最近5年的天气数据和我店里衣服销量之间的关系。
ChatGPT就可以使用自身的最近5年天气数据结合你店里的销量数据做统计学的相关性测试。甚至可以使用他预测未来天气模型来预测你未来店里的销售数据。这算是做到高端数据处理平民化使用了。现在已经非常明显了，到处都是机器人客服，但是目前我们的机器人客服的智能程度还是不够，只能说是高端一点的应答机器人。ChatGPT可以让客服更智能化，专业化，至少不会惹怒你的客户。我们在一个巨大变革时代，ChatGPT这么智能就是因为他每天都在不停的学习，我们要想不被这个时代抛弃也要学习起来。
ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。
AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要
ChatGPT是一种由OpenAI开发的通用聊天机器人模型。
它被训练来对对话进行建模，能够通过学习和理解人类语言来进行对话，并能够生成适当的响应。ChatGPT使用了一种叫做Transformer的神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。
它还使用了大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，以便模型能够更好地理解人类语言。还能够实时回答用户提问，包括聊天、纠正语法错误，甚至是写代码、写剧本等，由于可玩性很高，迅速在全球范围内风靡起来。
ChatGPT带来的影响
ChatGPT大红大紫之际，就有诸多学者和研究人员发出警告ChatGPT很可能杀死大学论文。无独有偶，在很多互联网大厂，ChatGPT也遭到了封杀。
ChatGPT背后的技术很快就会对整个科技行业产生更深远的影响，微软公司的人工智能平台主管埃里克·博伊德表示：ChatGPT的人工智能模型将改变人们与电脑互动的方式，与电脑对话，就像与人对话一样自然，这将彻底改变人们使用科技的日常体验。