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chatgtp怎么用

具体步骤如下：

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1、创建一个OpenAI帐户，登陆chat.OpenAi点抗 ，用电子邮件注册一个账号。您需要创建一个帐号才能登录并与ChatGPT进行互动。

2、接受ChatGPT的条款，登录OpenAI帐户后，阅读ChatGPT的条款和披露信息，然后单击下一步。

3、开始使用，接下来可以向这个语言模型询问可能遇到的任何迫切的问题，并看看可以得到什么样的答案。

ChatGPT目前是免费使用的。由于自然语言处理模型仍处于“学习”阶段，所以人们可以免费使用ChatGPT。你所需要的只是一个免费的OpenAI账户。不过，该公司确实计划在未来推出付费计划，但目前还不清楚何时会推出。还有一个新的选择，就是使用ChatGPTPlus进行无限制地访问，没有屏蔽窗口，响应速度也更快，并且至少是常规每日使用限额的两倍。使用ChatGPTPlus每月需要付费20美元。

如何使用chat gpt

1、资料查找： 资料查找是ChatGPT最基 本的功能了，它可以回答各类不同的问 题，包括生活常识、新闻资讯、历史事件 等。只要您输入相关的问题，ChatGPT 就 可以提供问题的答案，不过需要明自的 是，ChatGPT的数据来自训练数据库，目 前数据库仅更新至2021年，所以2021年之 后的资讯，ChatGPT准确性未知，而且官 方也强调ChatGPT的回答未必100％准 确2. 内容创作： 除了回答问题之外，ChatGPT还有一个强大的功能就是它具备快速高效的内容创作能力。它可以帮助我们生成各种不同的文字内容，包括编程、写文章、剧本、诗歌等。3.翻译语言： 除此之外，ChatGPT也提供 了翻译的功能。它可以对不同语言进行翻 译，这个类似目前网络上一些翻译工具。 只要您输入相关的文字或文章，ChatGPT 就可以将其翻译成各国不同的语言。据了 解，ChatGPT目前可以翻译的语言包括但 不限于英语、法语、德语、西班牙语、葡 萄牙语、意大利语、荷兰语、俄语、中 文、日语和韩语等。

caht gpt全称

caht gpt全称：Chat Generative Pre-trained Transformer

1. chatGPT介绍

chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。

ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。

如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。

在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。

ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，

其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月发布后，OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后，用户数量达到1亿。

2. chatGPT如何训练数据

ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果，从而获得更为逼真的结果。

在监督学习的情况下，模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中，人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。

这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。

这种策略优化算法比信任域策略优化（trust region policy optimization）算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。

此外，OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据，这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。 允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票；在投赞成票或反对票时，他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。

ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，如BBS和Python编程语言。

关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练， 由于深度学习模型不懂编程，与所有其他基于深度学习的语言模型一样，只是在获取代码片段之间的统计相关性。