（报告出品方/作者：方正证券，曹春晓，刘洋）
1、ChatGPT：人工智能浪潮，应用场景丰富OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序ChatGPT，是目前最先进的自然语言处理技术之一，它可以模拟人类的语言和思维方式，根据用户提供的问题和输入，给出较为准确的回复。ChatGPT在许多领域中都有广泛的应用，例如在线客服、智能助手、语言教育、机器翻译等。ChatGPT于年12月正式推出，推出时是基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习训练，在年1月末的月活用户就突破了1亿，仅耗时2个月，超越tiktok成为了用户增长速度最快的消费级应用程序；年3月15日，OpenAI再次推出多模态大规模预训练模型GPT-4，相较于GPT-3.5，可接受图片和文本双输入。
在可预见的未来，随着ChatGPT进一步的更新与迭代，ChatGPT将在各个行业有着全新的应用场景以及更高的渗透率。本篇文章主要介绍ChatGPT的基本情况以及操作初探，为了更好的体现ChatGPT的实用性，部分文字或图片来源于ChatGPT-4的回答并经验证后所撰写。
1.1、ChatGPT的工作原理
目前推出的ChatGPT是基于OpenAIGPT-4架构的大型语言模型。其工作原理可以分为以下几个关键步骤：预训练：首先，ChatGPT会在大量的文本数据集上进行预训练。这些数据来自于互联网，包括各种书籍、文章和网页等。预训练的目的是使模型能够学习语言结构、文本模式和基本知识。在这个阶段，模型主要学习预测下一个词的能力。微调：经过预训练后，模型会在特定的任务上进行微调。这一步骤包括使用带有人工标注的数据集来优化模型表现。微调的过程可以根据不同的应用场景定制，以使模型更好地满足特定任务的需求。生成文本：ChatGPT通过生成文本来回答用户的问题或执行特定任务。
生成文本的过程称为“解码”。在解码阶段，模型根据已有的输入（如用户问题）生成一个词序列，以形成一个连贯的回答。Transformer结构：GPT-4采用了Transformer结构，这是一种先进的深度学习架构，用于处理自然语言处理任务。Transformer结构利用自注意力（self-attention）机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。这使得模型能够更好地理解文本语境并生成相关的回答。总的来说，ChatGPT通过预训练和微调两个阶段学习语言知识和任务特定技能，然后，它利用Transformer结构生成连贯、有意义的回答。
1.2、ChatGPT的应用场景
ChatGPT作为一种高级的自然语言处理（NLP）技术，具有广泛的应用场景。以下是一些常见的应用示例：1.客户服务：ChatGPT可以作为智能客服助手，回答用户的问题、解决问题或提供产品和服务信息。2.虚拟助手：在智能手机、智能家居或其他设备上，ChatGPT可以用作个人助手，帮助用户执行任务、设置提醒或提供实时信息。3.内容生成：ChatGPT可用于撰写文章、博客、邮件或社交媒体内容等，帮助用户更高效地进行内容创作。4.问答系统：ChatGPT可以为各种在线问答平台、知识库或论坛提供自动回答功能。5.语言翻译：ChatGPT可以用于实时翻译不同语言之间的对话，帮助跨语言沟通。
6.情感分析：通过对文本进行情感分析，ChatGPT可以帮助企业了解客户对产品或服务的情感态度。7.代码生成：ChatGPT可以辅助程序员编写代码，通过自然语言输入生成相应的代码片段。8.在线教育：在教育领域，ChatGPT可以作为虚拟导师，解答学生的问题、提供学习资源或评估学习进度。9.创意写作：ChatGPT可用于协助创意写作，如编写故事、剧本、诗歌等。10.游戏开发：在游戏领域，ChatGPT可以用于生成对话和剧情，提供更丰富的游戏体验。这些只是ChatGPT潜在应用的一部分，随着技术的不断发展，未来可能还会出现更多新的应用场景。
2、ChatGPT应用初探：日常工作，提升效率2.1、简单使用技巧：文本交互
ChatGPT的技术基础为大语言模型（LLM），最擅长的功能就是语言文本的生成和交互。ChatGPT本质上仍然是和微软小冰一样的聊天机器人，和文本交互有关的应用既是ChatGPT最基本的功能也是ChatGPT最擅长的功能。与文本交互相关的工作能有效减少金融从业者的负担。在使用ChatGPT之前，需要清楚它的几个问题：1.知识更新：ChatGPT的知识截至年9月，因此某些信息可能已经过时或不准确。
2.误导性答案：ChatGPT可能会给出错误或误导性的答案。请对其提供的答案保持审慎，并在必要时进一步验证。3.输入限制：与ChatGPT的对话（包括问题和ChatGPT的回答）需要在Token限制范围内。如果对话中的Token数量超过限制，需要缩短或简化文本以确保输入在限制范围内。4.记忆限制：ChatGPT在长对话中可能遇到记忆问题。当对话内容超过令牌限制时，ChatGPT可能无法准确回顾和理解之前的对话内容。在这种情况下，可能需要简化或缩短提问以使其在限制范围内。因此在进行文本交互时，输入内容和提问方式应注意简洁明了，若内容较多，可考虑分开输入、逐步提问，并对输出内容进行验证。
我们可以通过以下几个例子来帮助读者更好地理解ChatGPT的运用。精炼文本观点：我们可以通过文本交互，让ChatGPT帮助我们将复杂信息生成精练观点，例如输入一段取自基金招募说明书中的投资策略，要求它提取优缺点和标签。从回答上来看，ChatGPT能较好理解目标需求和被分析的文本。但从它生成的答案来看，在深入度和精准性上还不够完善。这也表明ChatGPT能较好地完成工作的初期阶段，但仍需要对ChatGPT输出的内容进行改进和完善。生成相似文本：向ChatGPT输入几段基金点评的文本，内容主要是未来展望方面，要求它输出相似的市场展望点评。
这段回答比起第一段回答显得更加准确和深入，为我们在使用ChatGPT时的技巧提供几点启示：1、提供足够的上下文。在提问时，提供足够的上下文信息有助于ChatGPT理解问题。2、提问精确具体。对ChatGPT进行提问时，力求做到提问精确，并且给予一定的约束。比如限定ChatGPT输出某一方面的内容，限定ChatGPT输出内容的篇幅和字数等等。2.2简单使用技巧：表格交互有时我们希望发挥ChatGPT出众的分析能力，运用ChatGPT来进行财务数据和金融数据的分析，简化我们日常的工作量。但ChatGPT本身只能通过文字交互的方式进行内容输入，如何直接要求ChatGPT完成指定任务，并将Excel中的表格输入和输出就成为了一个问题。
输出表格：有时我们会希望ChatGPT提供的不是文本回答而是表格回答，因为用表格进行内容表达显得更加的简洁和干练，这时我们可以这样对ChatGPT发问，明确要求ChatGPT提供表格，而且ChatGPT提供的表格可以从浏览器上直接复制粘贴进Excel，然后就可以用在日常工作中了。输入表格：目前没有办法直接向ChatGPT输入表格文件，但ChatGPT能够理解以Markdown格式表现的表格。因此我们可以使用中介工具Typora将Excel表格转化为Markdown格式，这样ChatGPT就能有效读取了。Typora的下载