在微博上，一位医生分享了使用ChatGPT分析病人化验结果的经历，揭示了大语言模型在实际应用中的一些短板。 “病人连续 5 天的化验结果，24 页 PDF 发送给 ChatGPT，让其抓取 4 个指标（白细胞、中性粒细胞、血红蛋白、C 反应蛋白），按照时间顺序排列” 结果：“抓取缺项漏项很多” 然后：“把大量的检验结果生成成文字，然后复制给 GPT，再让它抓取” 结果：“它不仅会无中生有，还会误判时间，漏掉最低值和最高值，把有些值乱放。” 本文将深入分析ChatGPT的能力与局限性，并提出相应的优化建议，以充分发挥其潜力。 一、ChatGPT的能力 ChatGPT在自然语言处理（NLP）领域具有以下几个显著能力： 1. 文本生成能力： ○ ChatGPT能够生成连贯且富有逻辑性的文本，无论是回答问题、撰写文章还是进行对话，都能表现出色。 ○ 例如，在与用户进行对话时，ChatGPT能够根据上下文提供合理且详细的回答。 2. 语言理解能力： ○ ChatGPT可以理解多种语言的文本，并对复杂的句子结构和语义进行准确解析。 ○ 在信息检索和知识问答中，ChatGPT可以从大量文本中提取出相关信息并作出回答。 3. 多任务处理能力： ○ ChatGPT可以同时处理多个任务，如翻译、摘要生成、文本分类等。 ○ 这种多任务处理能力使得ChatGPT在各种应用场景中都能发挥作用。 二、ChatGPT的局限性 尽管ChatGPT具备强大的能力，但在实际应用中仍面临一些挑战： 1. 上下文窗口长度限制： ○ ChatGPT-4的上下文窗口上限为32K Tokens，相当于约2万汉字或英文单词，约50页内容。 ○ 当输入文本超过这一限制时，ChatGPT会无法有效处理全部信息，导致生成质量下降。 ○ 例如，有医生一次性输入24页PDF文件，结果因上下文窗口过长，ChatGPT无法完整抓取和理解所有内容，生成效果不佳。 2. 复杂结构数据的处理： ○ ChatGPT主要处理纯文本信息，对于图表、表格等复杂格式数据，解析效果较差。 ○ 在将PDF转换成纯文本过程中，关键信息可能丢失，影响生成结果的准确性。 ○ 例如，医生的化验结果转换成纯文本后，ChatGPT难以解析表格数据，导致信息丢失和错误判断。 3. 推理能力的局限： ○ 复杂任务需要较强的推理能力，而当前大语言模型在这方面还存在不足。 ○ 例如，医生要求按时间顺序排列四个指标，直接输入任务时，ChatGPT效果不佳。通过提示工程，将复杂任务拆分成若干子任务，逐步完成，效果显著提升。 三、优化建议 为了更好地发挥ChatGPT的潜力，可以采取以下优化措施： 1. 优化输入内容： ○ 减少输入文本的长度，避免超出上下文窗口。 ○ 将长文本分段输入，逐步处理，确保每次输入的信息量在可处理范围内。 2. 采用结构化数据格式： ○ 使用Markdown、JSON、XML等格式表达复杂数据，可以更好地解析和处理。 ○ 预先分类和标注关键信息，减少解析难度，提高生成质量。 3. 利用提示工程优化任务处理： ○ 将复杂任务拆分成若干步骤，每步独立执行，逐步完成复杂任务。 ○ 采用思维链（CoT）方法，确保每步结果正确，提高整体任务完成的准确性。 4. 整合医疗IT系统： ○ 将AI作为工作流的重要一环，上游和下游应用程序协同配合，提高整体效率。 ○ 例如，医疗报告输出友好格式，程序二次处理大语言模型返回的数据，优化数据传输和处理流程。 四、结论 ChatGPT在文本处理和生成方面表现出色，但在处理复杂数据和推理任务时存在局限。通过优化输入内容、采用结构化数据格式、利用提示工程和整合医疗IT系统，可以更好地发挥其潜力。未来，随着技术的进步和应用场景的不断拓展，ChatGPT及其类似的大语言模型将在更多领域展现出更大的价值。持续优化技术，增强大语言模型的上下文处理能力和推理能力，以及推动AI与行业深度融合，将是未来的重要发展方向。通过这些措施，我们可以更好地理解和利用ChatGPT，为各行各业带来更多创新和效益。 |
