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智能聊天问答机器人 问答机器人 开源

chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体,经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。

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ChatGPT背后的算法基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用,因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事项:

支持中文和英文,都可以问,它不是Siri这种机器人,他是一种生产力的工具,要把它当作真实的人来对话,可以让它改进,支持上下文多轮对话,放心大胆的问,每次回答的字数有应该有限制,可以使用“继续问”等来追问,它会继续写。

AI届已经进入新的范式,学会提问题会越来越重要

chatgtp怎么用

您好!ChatGPT是一个人工智能聊天机器人,您可以与它进行对话,询问问题,获取信息和娱乐。使用ChatGPT非常简单,只需要在对话框中输入文字,它就会自动回复。以下是一些使用ChatGPT的提示:

1. 打招呼:开始与ChatGPT对话,可以说“你好”或“嗨”。

2. 提问:ChatGPT可以回答各种问题,例如:天气、电影、历史、科学、健康、旅游等等,您只需简单地输入您的问题。

3. 指令:您可以要求ChatGPT执行某些任务或操作,例如:打开翻译功能或告诉您今天的时间等等。

4. 娱乐:除了回答问题,ChatGPT还可以讨论各种主题,例如:音乐、体育、游戏等等。

需要注意的是,ChatGPT只是一个机器人,它的回答是基于语言模型和数据训练的,不一定完全准确或具有权威性。同时,ChatGPT不能回答任何关于政治、色情、暴力、涉及个人隐私等不适宜的问题,如果您提出相关问题,ChatGPT会回答“我不被允许回答任何政治、色情、暴力问题”。

如果您需要更深入的信息或帮助,可以在对话框中输入“帮助”或“?”,ChatGPT将提供更多的提示和建议。

ChatGPT可以变现的途径有很多,比如现在很多的AI绘画等等

课程下载:

chat gtp是什么

ChatGPT(恰匹题)(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI研发的聊天机器人程序,于2022年11月30日发布。

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文 等任务。

Generative Pre-trained Transformer (GPT),是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话 AI。

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。


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