按照感知GPT模型的原理及局限性其能力的直观性，由浅入深将其分为五层，逐层进行介绍。
第一层：聊天能力
在此类用法中，GPT的回答就是给客户的交付物，是GPT模型最简单、最直观的用法。
1.套壳聊天机器人
通过使用OpenAI官方接口，开发的套壳聊天机器人产品。这类产品之所以存在，原因懂得都懂。否则，用户为何不直接使用ChatGPT呢？此类产品难以形成现象级应用，且竞争激烈。由于比较灰色且内容未经过滤，网站被封后又换域名的故事将持续上演。
2.场景化问答
这种模式对GPT的回复场景进行了约束。通过限定提示词、嵌入大量特定领域知识以及微调技术，使GPT能够仅基于某类身份回答特定类型的问题。对于其他类型的问题，机器人会告知用户不了解相关内容。这种用法可以有效约束用户的输入，降低许多不必要的风险，但是想训练一个出色的场景化机器人，也需要投入许多精力。典型应用包括智能客服、智能心理咨询和法律咨询等。微软的new Bing正是此类应用的杰出代表，其俏皮傲娇的回复风格，深受网友的喜爱。
第二层：语言能力
在本层，我们充分发挥ChatGPT的语言天赋，辅助各种基于文字的处理工作。从这一层开始，需要使用one-shot或few-shot（在提示词中给ChatGPT一个或多个示例）来提升ChatGPT的表现。与用户的交互不再局限于聊天窗口，提前预制提示词模板，用户只能输入限定的信息，对应提示词的空槽位。
预制带槽位提示词模板的应用基本流程如下：
1.文字处理类
此类应用主要有三种用法：
①文章提炼
可以输入文章段落，要求提取段落主旨。但受token数限制，难以总结整篇文章。也可要求生成短标题、副标题等。在提示词中预留【案例】槽位，让用户输入一些参考案例，GPT便可以学习相应的风格，进行针对性的输出。
②润色/改写
可用于文章的初步润色，能够消除错别字、错误标点等。改写则可以转换文章风格，如更改成小红书风格等。
③文章扩写
在有大纲基础上，分段进行文章扩写。受token限制，如一次要求过长，输出的扩写难以做到前后呼应。ChatGPT本身不会产生新知识，文章扩写难以写出深刻见地，只能生成口水文。通过给定关键词和案例，要求生成有规律的短文案，是应用其文章扩写能力的有效方法。
2.翻译
GPT模型训练时学习了大量语言，具备跨语言能力。无论用何种语言与其沟通，只要理解意图，分析问题能力是不区分语言的。因此，翻译对GPT来说很轻松。当然也仅限基本翻译，不要指望其能翻译的“信、达、雅”。
3.情感分析
GPT能理解文字背后的用户情绪。例如，在客服模块引入GPT能力，基于用户语音和文字快速判断情绪状况，提前识别潜在客诉，在情绪爆发前进行有效安抚。
第三层：文本能力
在本层，GPT的能力已经超越了语言，它通过大量学习，凡是与文本相关的任务，都能胜任。它甚至具备真正的学习能力，使用few-shot技巧，能解决训练数据中不存在的问题。本层的应用范围极广，将迸发出大量极具创造力的产品。我在这里仅举一些典型例子。
1.写代码
ChatGPT能编写SQL、Python、Java等代码，并帮忙查找代码BUG。与撰写文章的原因类似，不能要求其编写过长的代码。
2.写提示词
要求GPT创作提示词是与其他AI联动的简单方式。例如，要求GPT为midjourney撰写提示词，已成为非常主流的做法。
3.数据分析
ChatGPT可以直接进行数据分析，或与EXCEL配合进行数据分析。它将数据分析操作成本降至极低，大幅提升了数据分析的效率。
第四层：推理能力
在前几层中，我们已经见识了GPT的推理能力。以GPT的推理能力替代手动点击操作流，将带来B端和C端的产品设计的颠覆式变化。个人认为，短期内B端的机会大于C端。经过互联网20年的发展，C端用户的主要需求已基本得到满足，颠覆C端用户的操作路径会带来较大的学习成本。而B端则有很大的发挥空间，这里将其分为三个阶段：
1.自动化工作流串联
利用ChatGPT理解人类意图的能力，结合langChain技术将提示词和公司内各项工作的网页链接整合。员工无需寻找各种链接，在需要执行相关操作时，会自动跳转到相应页面，进行下一步操作。以ChatGPT为智慧中枢，真正实现将B端各类操作有机整合。下图为设计思路的示例。
2.AI辅助决策
以第一个阶段为基础，将对应页面的部分功能与GPT联动。这样，在员工执行操作时，部分功能可以由AI实现，成倍提升效率。微软Copilot正是这类产品的代表，比如可以实现在Excel中说明自己想要进行的数据分析，无需寻找相关公式，数据分析就自动做好了。
3.全自动AI工作流
本阶段目前还处于演示层面，呈现了未来的愿景。如前文所述，GPT很难解决特定领域的细节问题，除非针对某个场景进行大量的微调与私有数据部署。AutoGPT、AgentGPT都属于此类。
第五层：国产大模型
AI技术是科学而非神学，大模型的原理也不是秘密。美国能做到，我国不仅能，而且有必要。只要训练数据质量达标，模型参数突破千亿便具备推理能力，突破八千亿可与GPT-4匹敌。采用大量中文语料和中文微调，我国必将拥有符合本国文化背景、价值观的大模型。
然而，路漫漫其修远兮，困难也是极多的，如：训练成本极高、训练数据质量要求高、模型优化复杂、马太效应明显等。因此，预计在未来五年内，中国最多只会有3家知名大模型服务商。
大模型是AI时代的基础设施，大部分公司选择直接应用，直接获取商业价值。在这个大背景下，愿意投身自有大模型的公司就更加难能可贵了。