一、gtp跟gpt哪个是人工智能
1、GPT（GenerativePretrainedTransformer）是人工智能技术中的一种，而GTP则不是。
2、GPT是由OpenAI开发的一种基于Transformer架构、以无监督预训练方式为基础的自然语言处理模型。它可以通过大量文本数据进行预训练，并生成高质量的自然语言文本。GPT模型在各种任务上取得了优异的表现，例如文本生成、机器翻译、问答系统等。
3、GTP没有被广泛使用，也不是一种已知的人工智能技术。如果您指的是GPT和GPT的区别，那么可以说这两个名称都代表同一个技术，只是缩写方式不同而已。
二、人工智能不能取代的12种职业
公司的人力资源部门始终需要人员来处理人际冲突、职工与雇主的关系。人类具有非认知和推理能力，但机器人无法理解人类的情感。因此这项工作不会很快被机器人取代。
到2024年，该行业将增长9％。机器人将接管该行业的可能性为0.55％。
作家必须构思并产生原创的书面内容。每一篇作品都是独一无二的。机器永远无法做到具有人性的个性化方式。他们不能与其他人交往，因为作家需要具有创造力和同理心，而AI不会很快被取代。人工智能可以通过预编程来完成其中的一些工作，但机器人永远无法接管创造力。
成为律师意味着足够聪明，可以以有利于您的规则为依据。机器人永远不会知道用正确的论据击中对方的确切点。机器人无法拥有能说服人们的情商。机器人无法与另一个人推理。
但是，机器人可以在处理证据方面提供帮助。
首席执行官必须照顾各种各样的业务。他们需要激励为他们工作的庞大团队。每个领导者都具有无数的领导才能。没有最好的领导者的绝对公式，也没有教导机器的基本算法。
机器人无法理解一个人的感受或精神状态，因此无法取代这项工作。
除了进行湿实验室实验外，科学家还有更多的东西。在无数小时的研究中，发明的好奇特质无法被任何可能的机器复制。机器人可以帮助科学家分析数据，但是机器人无法发展或非常有创造力。
神职人员需要具有引导和向听众传教的能力。他应该有同理心，情感和信念去激励别人。人们无法教机器人灌输对他人的信心。
但是将来看到支持AI的牧师会很有趣。
即使是世界上最好的科学家和医生也无法完全理解人脑的连接方式。为了与每个人建立联系，需要极端的同理心和同情心。机器人永远无法理解人类的思想。机器人不能表达感情或对他人有同情心。
因此，在可预见的将来让机器人精神病医生是完全不可能的。
规划人员必须与其他人进行协调和协商，以使事情融为一体。活动策划需要创造力和协调。您认为机器可以具有协调和组织能力吗？当然不是。因此，这项工作不太可能由机器人接管。
平面设计既艺术又技术。理解客户的需求需要巨大的理解力。每个消费者的要求都是独特的，并且一台机器不可能做到。像写作一样，它必须是原始的，并根据要求创建。
机器人永远不会拥有这些技能或操作所需要的创造力。（编译者：这项工作逐渐模板化，国内已经不少平台提供模板化设计创作）
公关经理需要依靠关系和联系网络来为客户创造类meme的声音。他们必须提高对问题的认识和准备匹配的资源。公关经理应与人们保持联系，以使他们持续获得公众的支持。此要求使得公关经理需要人与人进行沟通，但是AI可以帮助公关经理提升效率。
软件开发已经足够艰辛，甚至连人类也无法做到。创建应用程序或软件需要大量时间和技能投资。由于不同的客户有不同的需求，因此必须对产品进行定制和完善。AI将很难复制工作并使之得到响应。
项目经理负责从头到尾领导项目。他们必须与项目中的所有其他人保持经常的沟通，并且必须随时待命。人工智能可以在很大程度上帮助项目经理。这将导致项目成功率提高。但是，人工智能不可能取代项目经理。另一方面，日程安排不断变化且没有确切模式的活动，机器人将无法掌握
三、人类智能和人工智能是完全不同的概念
是的，人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等。
2、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。
3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。
4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。
四、什么是gtp人工智能
1、GTP（GenerativePre-trainedTransformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由OpenAI团队在研究人工智能语言模型方面进行的工作中开发。GPT模型使用了大规模的无监督学习来预先训练模型，让模型通过学习大量的文本数据来获得语言和语义的理解。
2、GPT模型基于Transformer架构，这是一种用于序列到序列学习的深度学习模型。Transformer模型采用了自注意力机制（self-attentionmechanism），能够为输入序列中的每个位置计算其与其他位置的关联度。
3、GPT模型通过对大量的文本数据进行预训练来学习语言特征和语义关系，然后可以在各种任务中进行微调，如问答、文本生成、机器翻译等。GPT通过输入一个开始语句，然后逐步生成连贯的文本来完成文本生成任务。
4、GPT模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，在文本生成、机器对话、内容摘要等任务上表现出了强大的能力。然而，GPT模型也存在一些问题，例如在生成文本时偶尔会出现语义不准确或不合适的结果。为了解决这些问题，研究人员正在进一步改进和优化GPT模型。
五、怎么训练gpt写小说
1、要训练GPT写小说，首先需要提供足够的小说数据集，包含不同风格、主题和作者的作品。然后，使用这些数据对GPT模型进行预训练，让它学习小说的语言结构、情节发展和人物塑造等。
2、接下来，利用专门的小说训练数据集对模型进行微调，让其更加专注于小说创作。在训练和微调过程中，需要仔细选择合适的超参数和模型架构，以达到更好的结果。
3、最后，通过不断迭代优化，结合人工编辑和审校，以引导模型生成高质量的小说段落。
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