ChatGPT能实时学习用户输入的数据吗?
1 引言
ChatGPT能实时学习用户输入的数据吗? 对于这个问题，能和不能都是正确的回答，这取决于在哪个层面上进行"学习"。本文简要讨论了ChatGPT的这两个方面，最后引入了微软新推出的集搜索与ChatGPT于一体的产品New Bing。
2 ChatGPT能实时学习
然而，该模型的训练并不局限于一套固定的数据。相反，它被设计为能够学习和适应所遇到的新信息。当ChatGPT遇到它以前没有见过的新输入时，它利用其对语言模式的理解，产生与输入的语境相关的反应。
在ChatGPT与用户互动的过程中，它不断学习并根据收到的反馈来完善其反应。这种反馈可以是来自用户的明确纠正，也可以从用户对模型反应的推断中得到。例如，如果用户对一个特定的反应作出积极的反应，ChatGPT可能会学习在以后遇到类似的输入时使用类似的反应。
ChatGPT从用户输入数据中学习的方式可以分为两种类型：监督学习和无监督学习。
(1) 监督学习包括向模型提供关于其反应质量的明确反馈。这可以通过明确地将输入和输出标记为正确或不正确来实现。例如，如果用户通过提供一个更合适的反应来纠正模型的反应，ChatGPT可以利用这个反馈来改善它在未来的反应。
(2) 另一方面，无监督学习涉及从用户与模型的互动中学习，没有明确的反馈。例如，ChatGPT可以根据用户的反应学习避免某些类型的反应，即使用户没有明确地提供反馈。
当用户向ChatGPT发送消息时，模型会处理该消息，并根据其对语言模式的理解和从训练数据中学习到的关系生成一个回应。然后这个回应被送回给用户，这个过程在每条后续信息中都会重复。
总的来说，ChatGPT在对话中学习和适应用户输入数据的能力是其设计的一个关键特征。随着模型与用户的互动，它变得更加准确和与上下文相关，从而导致更有吸引力和有效的对话。
例如在一个关于3DEC的对话中，最初ChatGPT把block zone cmodel assign el 命令中的cmodel解释为{cmodel 是 Continuum Model 的缩写，可以翻译成“连续介质模型”。在岩土力学中，连续介质模型通常是指弹性理论、塑性理论、黏弹性理论等基于连续介质假设的模型，它们适用于描述土体和岩石等连续介质的力学行为。}, 当然这是错误的解释，在指出cmodel 不是Continuum Model 的缩写，而是constitutive model的缩写，意思是本构模型后，随后的对话中ChatGPT便能够正确理解cmodel的含义了。
3 ChatGPT不能实时学习
也就是说，OpenAI有可能在ChatGPT的基础上，创建存储和使用用户输入数据的应用程序，以达到其他目的。例如，可以建立一个应用程序来存储用户输入的数据，以便日后分析或个性化用户的体验。然而，这将需要额外的编程和数据存储基础设施，而不是ChatGPT本身所构建的。
事实上，ChatGPT在推出以后不断地修改模型，目前的版本是2023年2月13日发布的。
4 结束语
ChatGPT可以使用先前的对话或用户输入的数据来提供更准确的答案，相当于一个暂时的cookie。ChatGPT可以将先前的对话或用户输入视为上下文，并在回答问题时使用这些信息。但是ChatGPT并不会保存和使用特定的用户数据或信息。
