文©林俊志 老師
GPT-4是 OpenAI 創建的一種新語言模型，它是一個大型多模態引擎，可以接受圖像和文字輸入後進一步生成答案，它在各種專業領域和學術上已表現出接近甚至超越人類水準的表現。本篇將深入探討GPT-4的用法、注意事項，以及分析ChatGPT寫程式的能力。
GPT-4是什麼樣的架構？如何訓練的？
GPT-4 在其神經網路中使用Transformer式架構。這種架構可以更精確地理解文字中單字之間的關係。它還使用了一種注意力機制，允許神經網路解析出哪些數據比其他數據更相關。
多模態技術是指能夠處理和整合多種類型的輸入和輸出的系統，例如文字、語音、圖像、視訊、手勢等。多模態系統可以實現更自然、更有效率的人機互動。目前GPT-4所使用的架構由三個主要模型組成：編碼器，將圖像和文字輸入轉換為向量來表示、從向量表示產生文字輸出的解碼器，以及一種注意力機制，允許編碼器和解碼器專注於輸入和輸出的相關部分。
GPT-4的預訓練資料集有點類似於在文字和圖像上訓練的KOSMOS-1。它利用Text corpora、Image-Caption Pairs、Interleaved Data資料集進行訓練。這模型分析圖像並回答有關圖像的問題、從圖像中讀取文字、為圖像編寫說明文字以及進行視覺智商測試。
GPT-4可以怎麼用？
除了運用ChatGPT寫程式之外，使用GPT-4的例子還有很多，例如從手繪草圖建立功能網站或將草圖轉換為架構圖或模型。醫學影像/掃描提供有關健康或疾病資訊的詳細資訊。識別和分類影像中的NSFW【Not Safe/Suitable For Work】物件並將其刪除。約會應用程式可協助配對，使用個人資料和偏好來確定配對是否值得追求，甚至自動化後續流程。最近推出的GPT-4 Turbo將上下文擴充到128K，也就是說你可以一次丟給ChatGPT多達300頁的文字；不過根據我的測試維持在64K以下的答案準確率遠高過64K以上。
用ChatGPT寫程式該注意什麼？
首先要認清楚程式設計師的工作本質：創作，也就是寫出過去沒有的程式；以前已經有人寫出來的程式，拿來用就好。大家都知道GPT是根據過往的訓練來生成答案，所以理論上來說是不可能出現創新。以我而言，使用ChatGPT寫程式，之後再幫它驗證、除錯、調校等等後續收尾的時間成本遠不如我自己想一個。不過，在設計初期由無到有的階段，GPT確實可以幫我們節省不少的成本，起碼先有個六、七成樣子出來，就能少近一半的時間。但是還是有一些應注意的地方：
外在環境的配合
GPT只會幫忙產生程式碼，而這段程式碼需要的周邊系統、程式庫、其它相關軟硬體配合與參數設定還是要靠你自己。
善用建立新對話
程式碼往往不會只有一支程式；而是由多個程式形成的專案。所以建議依複雜程度開不同的對話，如一個專案一個對話；專案太複雜就再細分子專案開新對話。
用貼上快速除錯
使用ChatGPT寫程式時，可以把程式碼貼到GPT-4，若是程式碼有誤則會顯示錯誤，讓你快速從一隻大程式中找到可能有問題的地方。
善用負面提示詞
不要只寫你要的；還要寫你要排除的條件。
把他當作工程師
除了說出你想要的內容並提供反饋之外，還要將GPT-4提供的程式碼實際執行、測試。若是遇到無法解決的問題時，還是要在網路上搜尋解答，並在程式中加上自己的想法。
GPT-3.5使用者必知的擴充功能 - WebChatGPT
最後，如果你還不是ChatGPT Plus 訂戶，這邊推薦您一個可以大幅改善ChatGPT使用體驗的擴充功能。GPT-3.5最大的缺點是它停留在2021年，當你需要最新資訊時，這個缺點會為使用者帶來許多的不便。但現在多虧了WebChatGPT，你可以獲得即時的網路資訊，並從大量網站中抓取文字。GPT-3.5與WebChatGPT結合使用時，能補足GPT-3.5原有的缺點，並發揮強大的效果。不過，要提醒的是這樣的結合還是與GPT-4有所不同喔！
林俊志 老師
巨匠電腦 - 資安網管講師
專長：
程式設計：微軟.NET、C、C++、Java；手機開發：Android；物聯網開發：智慧物聯開發、機器人程式開發，已經有眾多學生就職於相關產業。
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