我把ChatGPT训练成了小红书读书博主( 二 )


我把ChatGPT训练成了小红书读书博主
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输入你的问题、描述 , BookAbout就能从50万本书中找到你想要的那一本 。 只要向Humata.ai上传一本书 , 它就能解答关于这本书的几乎任何问题 , 更可以快速帮你梳理书籍结构 , 概括故事情节 , 做各个章节的内容摘要 , 甚至可以找出“《哈利波特》中出现次数最多的100个角色” 。 随着类似服务的不断精进 , 我们可能就不需要真人来为我们拆书了 , 人人都可以实现5分钟翻完一本书 。
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当然 , 对于淹没在浩如烟海的专业文献中的研究者来说 , 这样的AI助手可谓是天降福音 。 如豆瓣用户王紫的畅想 , 它可以帮助学者速读各语种的文献 , 提炼出有价值的观点 , 从而超越语言、视野的局限 , 皓首穷经这样的苦活以后完全可以训练AI来完成 。
目前国内尚未出现类似的服务 , 我们期待微信读书等电子书平台能早日训练出自己的ChatGPT , 从而为读者提供更为精准、智能的阅读辅助服务 , 未来能做的远比Kindle的X-Ray功能更多 。
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当然 , 对于类似ChatGPT这样的大型语言模型 , 如果在训练过程中纳入更多图书语料 , 必将会极大地提高其对于人类各种语言 , 各领域知识的理解、运用能力 。 虽然Google已经发布了对标ChatGPT的聊天机器人Bard , 但它所基于的大型语言模型 , 在训练过程中却无权利用GoogleBooks的2500万本图书 。
Google曾用10年时间花费4亿美元扫描了美国各家大学图书馆及公共图书馆的2500万本书 , 2010年时更扬言要全部扫描世界上现存的129864880册图书 。 然而 , 随后它开始面临作家和出版商的轮番起诉 , 也遭到微软、亚马逊等巨头的阻击 , 由于反垄断部门介入调查 , 它最终未能与出版业达成协议 , 后续的扫描计划也不了了之 。 如《纽约客》作者JamesSomers所言 , “一想到Google公司某处有一个包含有2500万本书但是却没有人有权利阅读的数据库 , 这个事实就让人觉得无法理解 。 ”
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随着科技巨头之间围绕大型语言模型的军备竞赛正式打响 , 或许这一沉睡已久的知识宝藏有望被重新激活 。 当AI在一夜之间读完了人类数千年写下的上亿本图书 , 会进化成何种我们无法想象的模样?