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ChatGPT は DBA を失業させる可能性がありますか?

Apr 18, 2023 pm 07:04 PM
chatgpt 失業 dba

ChatGPT は、テクノロジーオタクのマスク氏が人類に与えたもう 1 つの新しい贈り物です。マスク氏が 2015 年に OpenAI を設立したとき、これほど優れた製品がその傘下で誕生するとは想像もしていなかったかもしれません。これは驚異的なアプリケーションであり、公開から 2 か月以内に毎日 1 億人を超えるアクティブ ユーザーがいます。 ChatGPT が世に出たとき、私はあまり乗り気ではなく、CHAT GPT の組み合わせは単なる資本のカーニバルだと思っていました。 ChatGPT が普及する前には、実は GPT 3.0 も一時流行していましたが、ChatGPT ほど普及していませんでした。もちろん、ChatGPT の GPT バージョンは 3.0 よりも強力な 3.5 にアップグレードされています。 GPT は、Google Translate Transformer アルゴリズム モデルに基づいて事前トレーニングされたモデルです。その背後には、CPU と GPU の巨大な計算能力と論理計算能力があります。大量のデータと大量の手動トレーニングと相まって、ChatGPT は 1,700 億を超えるパラメーター。

少し前から、ChatGPT を人間の仕事に置き換えるというさまざまなジョークがインターネット上で広まっており、ChatGPT が人間社会を破壊する勢力であるかのような印象を与えていますが、これは本当でしょうか?自分で試してみることによってのみ、最善の判断を得ることができます。ただし、中国でChatGPTを使用するには一定のしきい値があり、第一に、科学的にインターネットにアクセスできる必要があり、そうでないと中国のOPENAIのWebサイトにアクセスできません、第二に、外国の携帯電話でアカウントを登録する必要があります。 OPENAIは現在、米国商務省による輸出規制の対象となっており、会員登録およびサービスは中国には開放されていません。

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何かヒントが得られることを期待して、PG の学習について質問しました。セマンティクスの理解とこの質問の理解を考慮すると、その答えは非常に驚くべきものでした。回答はすべて非常に満足のいくものであり、基本的に PG データベースを学習するための準備段階を反映しています。ランダムに回答したり、学生を誤解させたりするものではありません。

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質問を続けると、より詳細な説明が得られます。この観点から、ChatGPT の意味理解と複数ラウンドの対話、およびテキスト生成機能 すべてが非常に強力です。右上隅でフィードバックを提供し、回答を承認したことがわかります。実際、私は ChatGPT のデータのトレーニングとモデルの機能の向上も支援しています。 ChatGPT を使用する視聴者が増えるほど、そのモデルはより強力になります。

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次に、WAL が壊れたらどうすればよいかという質問をしましたが、その答えは非常に満足のいくものでした。しかし、次の質問に対する答えは少し遅れています。

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応答するときに pg_resetwal を使用せず、pg_resetxlog を使用しているのを見たので、少しからかってみたら、予想外にすぐに誤解が見つかりました。実際、PG 9.6 で導入された pg_resetxlog ツールは、PG 10 以降、pg_resetwal という名前に変更されました。これは同じツールであるはずです。

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この間違いから始まって、ChatGPT の答えはめちゃくちゃでした。これは人間と同じで、間違った認識を中心に展開しており、論理は正しくても、一般的には認識が間違っています。上記はすべて間違いです。

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実際、ここ数日間 ChatGPT を使用していて、複雑な問題や探索的な学術的な議論に直面したとき、ChatGPT では満足できないことがよくありました。推奨する論文のほとんどは質が高くなく、参考価値がなく、存在しないものもいくつかあります。

ChatGPT は DBA を失業させる可能性がありますか?

そして、何を質問すればよいのかも分かりませんでした。ある記事の DOI 番号を尋ねると、そのトレーニング セットは 2021 年に終了したとのことで、別の場所で検索するよう勧められました。実際に使ってみると、ChatGPT の強力な機能を実感するとともに、ChatGPT の限界についても学びました。他人のためにプログラムや論文を書くことについてインターネットで言われていることのほとんどは、あまり信頼できるものではありません。 ChatGPT が人々が特定のフレームワーク コードを書くのに役立つ可能性を排除するわけではありませんが、業界のビジネス特性に合わせた一部の単純なプログラムやローコード ツールの方がはるかに効率的です。チャットを通じてプログラムを書くほうが、本格的に働くプログラマーよりも効率的です。プログラマーのレベルは何倍にも向上しました。

ChatGPT は、情報を見つけるために従来の検索ツールを置き換えるのに非常に効率的です。このアプリケーションは Google 検索に大きな課題をもたらすと思います。複数回の対話を通じて、検索者のニーズを完全に理解して、検索結果を提供できます。これは膨大な情報の中からより正確な情報を入手し、検索コストを節約するために非常に有効な方法です。 DBA の話題に戻りますが、ChatGPT は DBA にとって優れたヘルパーであり、技術情報の検索に非常に効率的です。ただし、ChatGPT の答えは常に正しいとは限りません。以前、会話の中で、現在の REDO ログ ファイルが破損している場合はどうすればよいか尋ねたことがあります。答えは抜け穴だらけで、与えられたスクリプトはあまり信頼できませんでした。少なくとも ChatGPT は Oracle データベースの専門家のレベルにはまだ遠く及ばないため、DBA は仕事を奪われるのではないかと心配する必要はありません。

ChatGPT は驚くべきものであり、現在の CHAT 機能としては、ChatGPT は人類の最高レベルを表しています。しかし、最初に述べたように、ChatGPT は真のインテリジェンスではなく、アルゴリズム、資本、計算能力、データ トレーニングの成果物です。他の AI 製品に比べて技術レベルが必ずしも高いわけではありませんが、ChatGPT は新たな扉を開きます。つまり、高レベルの AI モデルもそのまま使用できるのです。 OPENAI は、人間が人工知能を探索するための扉を開きました。すぐに多くの企業がこの道をたどり、より多くのアプリケーションが開発されると思います。これは、科学技術の発展に対する ChatGPT の最大の貢献です。

最近、周囲の友人たちが、商用アプリケーションに ChatGPT を使用する方法について議論しています。このアイデアは、中国ではまだ実現が比較的困難です。それには、科学的なインターネット アクセスと、中国での OPENAI によるユーザーのブロックの回避が必要です。これら 2 つの主要なリスクにより、商用アプリケーションの開発に OPENAI プラットフォームを直接使用することが不可能かどうかが決まります。なお、OPENAIは間もなくChatGPT PLUSの商用版を開始する予定で、月額料金は20ドルだそうですが、商用アカウントが開始されれば、無料アカウントに制限を設けるのは確実だと思います。それは簡単にお金を稼ぐことです。数日前、1 時間以内に質問が多すぎて、1 時間後にもう一度質問するように求められるという状況に遭遇しました。

ただ、国内企業もこの路線に進む準備は整っており、1年以内には国産ChatGPTも登場すると思いますが、純正のChatGPTとどの程度レベルが違うのかは分かりません。 Baidu と Google の間のギャップは、ほぼ使用可能です。

私との話し合いの中で、彼はまた、なぜ中国ではこれほど優れた IT 製品が登場しないのか、なぜタオバオや WeChat のようなアプリケーションしか生み出せないのか、と尋ねました。本当に私のスキルが他の人より劣っているのか、私の思考モードが後ろ向きなのでしょうか?実は最も重要なのはこうした問題ではなく資本の姿勢の違いであり、OPENAIのような企業を支える資本の忍耐力は非常に強く、赤字企業でも10年、20年、場合によっては50年も支えることができる。 . しかし、これは将来のテクノロジーに大きな可能性を秘めたプロジェクトです。一方、国内資本は5年以内に大きな収益が得られないと焦るだろう。 ChatGPTのようなプロジェクトは、小さな目標では何も達成できませんが、これをやりたいと思ったとしても、投資するだけの資金が中国にあるでしょうか?たとえ資本を投資する勇気があるとしても、テクノロジーを武器にしている若者が、そのために35億ドルを要求する勇気があるでしょうか?私はマスクを尊敬しています。マスクについて最も尊敬しているのは、彼があえて自慢することです。自慢さえしないとしたら、彼はどのような目標を達成しようと努めることができますか?魔法を衰退に変えることと、衰退を魔法に変えることは、創造において常に必要な 2 つのステップです。これを書きながら、マスクのことを思い出しながら、ドラマ「シリコンバレー」をもう一度見たくなりました。

以上がChatGPT は DBA を失業させる可能性がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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