经过调教，ChatGPT 4 成功的完成了一张 KiCAD 原理图

chunjiu

原文链接：SKIDL 遇见 GPT

一名老外尝试教会 ChatGPT 制作一个电路图，

经过 4 个月的调教，在 ChatGPT 4 上获得了成功。

他之前用 ChatGPT 3.5 进行的尝试不理想，

但经过一番努力，在 ChatGPT 4 上成功了。

下图是最终结果（注释文本是人工后期添加的）：

kingqxj

GPT4才出来吧。他怎么调教的四个月

chunjiu

kingqxj 发表于 2023-3-25 10:13
GPT4才出来吧。他怎么调教的四个月
(引用自2楼)

之前用 ChatGPT 3.5 没成功，是整体经历了 4 个月，最后在 ChatGPT 4 上面成功了。

抱歉哈，主贴中没说清楚。

kingqxj

chunjiu 发表于 2023-3-25 10:15
之前用 ChatGPT 3.5 没成功，是整体经历了 4 个月，最后在 ChatGPT 4 上面成功了。

抱歉哈，主贴中没说 ...
(引用自3楼)

那就是GPT4太牛逼了。几天就搞定了

chunjiu

kingqxj 发表于 2023-3-25 10:48
那就是GPT4太牛逼了。几天就搞定了
(引用自4楼)

之前在 ChatGPT 3.5 上肯定也积累了一些调教的经验和方法，

所以到了 ChatGPT 4 上就节省了很多时间精力。

gzhuli

实际上是他被GPT调教了4个月，终于学会如何给指示GPT画出正确的原理图了。

gzhuli

ChatGPT没有个人定制化学习功能，我并不能上传一个现成的原理图让ChatGPT“学习”，然后让它模仿着画一个出来。

所以实际上是他花了4个月时间摸索出如何给指示才能让GPT画出符合要求的原理图，就像画图的Stable Diffusion现在也有网站专门收集整理各种能让AI画出你想要的图片的“咒语”，其实人类才是被AI调教的服服帖帖的啊……

chunjiu

gzhuli 发表于 2023-3-25 11:58
实际上是他被GPT调教了4个月，终于学会如何给指示GPT画出正确的原理图了。  ...
(引用自6楼)

哈哈哈，的确是这样的

Franso

gzhuli 发表于 2023-3-25 11:58
实际上是他被GPT调教了4个月，终于学会如何给指示GPT画出正确的原理图了。  ...
(引用自6楼)

ChatGPT底层技术是完形填空，不是真正的学习？

Elex

gzhuli 发表于 2023-3-25 12:08
ChatGPT没有个人定制化学习功能，我并不能上传一个现成的原理图让ChatGPT“学习”，然后让它模仿着画一个出 ...
(引用自7楼)

得益于kicad原理图是文本文件，AI画 原理图类似于学习一种编程语言

qwe2231695

目前有办法买到ChatGPT Plus 会员吗？ 20刀一个月。 代码能力，文字能力对比免费ChatGpt提升200%。

gzhuli

qwe2231695 发表于 2023-3-26 18:17
目前有办法买到ChatGPT Plus 会员吗？ 20刀一个月。 代码能力，文字能力对比免费ChatGpt提升200%。 ...
(引用自11楼)

有张信用卡就行了吧，看了下貌似支持银联信用卡，当然有VISA/Master双币卡可能更靠谱一点。

xy-mcu

我问了gpt4
虽然GPT算法在许多任务上取得了显著的成功，但使用GPT算法实现原理图绘制仍然面临一些挑战和障碍。
以下是其中的一些：

输入输出表示：GPT是一种基于文本的模型，其输入输出通常为自然语言文本。然而，原理图涉及图形、符号和连接关系等多种要素。要使用GPT绘制原理图，我们需要首先设计一种将图形数据表示为适用于GPT模型处理的文本格式，并在模型输出后将文本重新转换为图形。

上下文理解：虽然GPT在理解自然语言文本方面很强大，但它可能在理解原理图中的符号、连接关系和电气原理方面表现不佳。这可能导致生成的原理图在实际应用中不准确或不合适。

准确性和可靠性：原理图通常需要高度准确和一致，因为它们会被用于构建实际的电子设备。使用GPT生成的原理图可能无法满足这些要求，因为模型可能无法理解或遵循所有必要的设计规则和约束。

训练数据：为训练GPT模型生成原理图，我们需要大量带有注释的原理图数据作为训练样本。这些数据需要包含多种类型的原理图，同时具备高质量的标注。收集和整理这些数据可能非常困难和耗时。

计算资源：GPT模型通常需要大量的计算资源进行训练。训练一个针对原理图绘制的GPT模型可能需要大量的GPU和内存资源，这可能限制了模型的普及和应用。

交互性：原理图绘制通常是一个交互性很强的过程，设计师可能需要反复修改和调整图形元素。然而，GPT模型通常以生成式的方式工作，而不是交互式的方式。要将GPT应用于原理图绘制，我们可能需要开发一种交互式的接口，以便设计师能够更有效地与模型合作。

综上所述，在使用GPT算法实现原理图绘制时存在一定的障碍。然而，这并不意味着这是一个不可能实现的任务。通过开发新的输入输出表示、改进模型的上下文理解能力以及开发交互式接口等方法，我们可能能够克服这些障碍，实现基于GPT的原理图绘制系统。