ChatG
pt会让
大多数人失业并非危言耸听。目前，除了精通AI领域加上了解各行业业务领域知识的人，其他非专业领域，就算是科技行业的很多人也难以理解
ChatG
pt目前的业务运转形态。
我们可以用另外一个方式去理解ChatGpt，它实际上是一次大型AI实验诞生的模型，无意中出现了超出所有人预期的生成和推理能力，并且发展出了一种上下文自然语言编程的方式，其上文包括数据和提示词，下文按提示词语义生成，可以把每次推理会话都想象成在调试控制上下文的生成。
但这种编程方式最重要的技术瓶颈还是上下文大小限制，这种编程的推理生成空间是有限的。例如GPT-4一次推理会话生成的极限为32768个token/131072字节（包括输入的上文和输出的下文），用更抽象化的方式表达这个上下文推理生成的限制，可以把它想象成GPT-4模型在推理生成一个此消彼长的太极数据，由于可推理和生成的上下文是定量的，上文占据字节太多，则下文能生成的就变少。
再举一个简单的例子方便大家理解推理生成，ChatGpt的每一次聊天会话中，每一句提问和回答都是一次单独的推理会话。聊天期间每次新的提问，实际上都是把之前所有的聊天提问回答过程视为上文重新输入，以进行推理生成。你的提问实际上是在进行上下文的滚雪球，直到最后一个提问聊天滚到32768个token的推理生成空间限制。为了进一步缓解上文抢占下文的推理生成空间限制，企业可以做自己的业务数据微调模型（约束领域知识）或向量数据库（向量化扩充上文），但这部分的定制上文数据涉及企业自己的数据安全和隐私。
