如何高效使用chatgpt

在完成第一步的原SQL输入后，GPT已经对需求有了初步的理解，这里我再将真实的业务需求场景以及现在的问题输入给GPT：这一步的作用是帮助GPT更好的理解旧代码背后的真实业务需求，同时结合旧代码运行的问题，让GPT能进一步给出针对性的优化建议，输出更符合需求的代码。这里其实有好几轮的输入输出（可以理解为讨论），不断的强化GPT对真实需求的认知。注：SQL查询代码本身不包含涉密信息，可以放心在ChatGPT中使用[heading3]Step3：根据优化结果不断调试[content]在输入完旧代码、需求和问题之后，GPT模型给出了一些新的代码。我需要不断地根据GPT的结果进行调试和优化，直到生成满足需求的新代码，这一步比较繁琐，但惊喜也是在这一步发现的。按照原SQL的思路，是每天更新近30天的数据，并存储到一个结果表，由于指标很多且数据量大，所以耗时很长，但其实大部分的语句都是反复的读同一个表，资源浪费比较严重。所以在跟GPT反复沟通多次后，GPT提出了3点比较重要的优化建议：每次更新1天而不是30天的数据；不直接统计全量指标数据，而是创建一个中间结果表，将所有非二次计算的数据存储到该表，需要二次计算的指标直接通过该表再查询（例如：中间结果表统计了昨日总数和今日总数，变化值、环比等则通过中间表再进行二次查询统计）；利用CASE WHEN合并查询约束条件基本相同的指标，这个方式大大减少了重复读表的次数，也极大的精简了SQL代码内容。前两点是GPT直接提出的，第三点是我从GPT给出的优化代码中发现的，基于这三个核心优化思路，结合我的半吊子SQL水平，花费了半天多的时间将完整的代码优化完成，并分模块在系统中测试了一下，结果完全一致。当然整个过程还是比较繁琐的，包括查资料、报错、纠正GPT、不断补充需求细节等等，需要有一定的耐心。

当时团队一年里的大部分时间里都在做这个项目，但后来我们减少了对浏览功能的侧重，因为模型内部的知识已经非常丰富，浏览功能并不是最吸引人的部分。我们当时把这个产品给朋友和家人用了一段时间，也在考虑要公开发布。GPT-4就是在2022年的8月完成了训练。GPT-4是OpenAI的旗舰项目，特别强调指令遵循能力，因为这些是会被实际部署到生产环境中的模型。这些模型的首次finetune使用了完整的技术栈，并且表现出色，所以大家对它们期望极高。尽管这些模型有时能产生令人惊艳的输出，它们的可靠性还是存在问题，有时会出现明显的错误或hallucination，所以GPT-4还不是最终的进化完成体，不过综合能力已经非常优秀了。在那之后，大家暂时忘记了chat这个分支。我们继续研究，把指令型数据（通常用来训练AI执行特定的任务）和聊天数据（更侧重于模拟人类间自然对话的数据）混合在一起，希望能够结合这两个东西的优点，创造出一个既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。但从结果看来说，显然是chat模型使用起来更简单，它能够更好地了解并处理自己的潜在局限性，这是我在开发过程中最激动的事情之一，因为这说明一些人认为的语言模型的固有缺陷，实际上可以通过一些直接的方法得到解决。指令型模型中的一些任务，比如“complete this text，but in a nice or helpful way（以友好和能有帮助的方式补全这段文本）”本身的描述是不够明确清晰的，这会让模型难以执行，也增加了数据标注者的困难。而chat模型则更加直观，人们对于一个能给我们帮助的bot该具备哪些行为特点有自然的预期，也会让chat模型在理解任务和执行上更简单和准确。因此，这类模型能够展现出更连贯的特征和更稳定的行为。Dwarkesh Pa tel：这是不是说所有人用你开源的fine-tuning API都能训练出一个像ChatGPT这样的模型？

痛点ChatGPT虽然强大，如果每次要在IDE和ChatGPT两个软件中不断切换，拷贝代码有点麻烦。有什么方法可以提效呢？那就直接把ChatGPT装进webstorm吧，右键选中代码。让chatGPT优化、自己找BUG，并且可以在窗口中随时提问，那岂不是很爽。现在好了，强大的插件已经出现了。它就是webstorm插件：[ChatGPT](https://plugins.jetbrains.com/plugin/20603-chatgpt)。Follow Me一步步来：第一步：获取APIKeys请参考文章：[什么是ChatGPT ApiKeys，如何获取，有哪些注意事项？](https://zhuanlan.zhihu.com/p/624998059)第二步：在webstorm中下载chatGPT插件[插件名：ChatGPT](https://plugins.jetbrains.com/plugin/20603-chatgpt)把从openAI开发平台获取到的apikyes设置进插件的配置中。安装后的效果：选中代码，找bug、优化代码、自定义指令。插件底部还有一个对话框可以实时提问。让它再解释、重新生成代码等功能