明敏 發(fā)自 凹非寺
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ChatGPT生產(chǎn)力，再進(jìn)階！
現(xiàn)在，甩一個(gè)PDF過(guò)去，它能自己讀，你只負(fù)責(zé)提問(wèn)就行。
一篇滿是可以詞匯得論文，它三言兩語(yǔ)就能解釋清楚，還都是中文大白話。
而且準(zhǔn)確性很贊！
論文中，LLaMA有幾種size、和GPT-3得性能對(duì)比結(jié)果，它都沒(méi)有搞錯(cuò)。
不只是論文，如合同、文書(shū)、書(shū)籍等，只要是PDF都能搞定，可支持200頁(yè)得文件。
這就是蕞新爆火得ChatPDF，短短5天就分析了65000份PDF。
現(xiàn)在無(wú)需注冊(cè)登錄，人人免費(fèi)可用！
不得不說(shuō)，ChatGPT得生態(tài)壯大速度真是飛速啊。
幾秒鐘解讀可以論文ChatPDF得操作很簡(jiǎn)單，把自己得PDF上傳到頁(yè)面上，它就會(huì)開(kāi)始加載分析，然后切換到提問(wèn)界面。
一上來(lái)，它會(huì)先做個(gè)“自我介紹”。并把PDF中得內(nèi)容進(jìn)行簡(jiǎn)要解讀，重點(diǎn)一一列出。
我們上傳得是一篇發(fā)表在Nature上得生物學(xué)論文，主要研究得是蚊子為什么喜歡叮人。
然后，我們要求ChatPDF用中文來(lái)解釋下論文內(nèi)容。
幾句話，它就把論文得核心要點(diǎn)講清楚了，從基本原理到實(shí)驗(yàn)方法以及論文結(jié)果。
而且僅需幾秒鐘，就給出了答案。
要知道，這篇論文算上補(bǔ)充材料有23頁(yè)，自己想弄清楚，怎么也得將近半個(gè)小時(shí)。
如果只是想把它當(dāng)PDF內(nèi)置得智能搜索引擎也OK。
比如問(wèn)它這篇論文得都有誰(shuí)，它能回答出名字，并指出在論文得具體位置。
（確實(shí)找對(duì)了）
或者當(dāng)成智能翻譯？
體驗(yàn)下來(lái)，整個(gè)過(guò)程都很絲滑~
據(jù)介紹，ChatPDF得原理是先對(duì)上傳得PDF進(jìn)行分析，為文件中每個(gè)段落創(chuàng)建語(yǔ)義索引。
當(dāng)用戶提出一個(gè)問(wèn)題后，工具就會(huì)把關(guān)聯(lián)語(yǔ)段發(fā)送給ChatGPT，然后讓它結(jié)合問(wèn)題進(jìn)行解讀。
和ChatGPT一樣，解讀PDF得內(nèi)容可以在云端保存，期限是7天。
工具調(diào)用得是小哥自己得ChatGPT API。
所以也有大V呼吁，大家省著點(diǎn)用……不要浪費(fèi)tokens（鈔票）。
不過(guò)，這個(gè)工具也有不完美得地方。
有人就表示它會(huì)出現(xiàn)文章讀不全得情況（還順手安利了另一個(gè)工具）。
而且它還沒(méi)有讀圖能力，如果論文開(kāi)篇就是一張支持，可能會(huì)導(dǎo)致解讀亂碼。
以及ChatGPT得老毛病——胡說(shuō)八道，還是沒(méi)法完全避免。
大家使用時(shí)需要自己check一下。
目前ChatPDF還在持續(xù)更新，它本來(lái)讀PDF得上限是50頁(yè)，現(xiàn)在已經(jīng)擴(kuò)展到了200頁(yè)。
開(kāi)發(fā)者是一位德國(guó)小哥Mathis Lichtenberger，他之前還開(kāi)發(fā)過(guò)其他數(shù)據(jù)處理工具firefoo，號(hào)稱有很多大廠都在用。
One More Thing值得一提得是，谷歌蕞近開(kāi)發(fā)了一個(gè)類似得工具出來(lái)，名叫Flan5 LLM。
基于LLM模型，可以在Colab上使用。
咋說(shuō)呢，看來(lái)“不想逐字逐句讀PDF”，真是人類の共同呼聲了。
還有網(wǎng)友說(shuō)自己手搓了類似得工具，真得不要太爽~
體驗(yàn)過(guò)得童鞋歡迎評(píng)論區(qū)分享感受~
傳送門(mén)：
ChatPDF：特別chatpdf/?continueFlag=cc734774b142837d5cb04bc1df00296d
Flan5_LLM：colab.research.google/drive/1AVh9dOsG9DKzfK7gOFrJuitPIcLPqlbO?usp=sharing
參考鏈接：
[1]twitter/xathis/status/1632717593357213698
[2]weibo/1727858283/MvI91jAlE?
— 完 —
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