智能聊天2.0的简单介绍

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

GPT和GPT2

GPT用的是transformer decoder

fine-tuning的输入：最后一个词的向量。

GPT采用单向transformer可以解决Bert无法解决的生成文本任务。

一个字一个字往出蹦的形式

通常我们会用特定的网络结构去给任务建模，构建通用NLP模型，对p(output | input, task)建模。output ，input， task三者都用向量表示。

把第二阶段替换由Finetuning有监督，换成了无监督做下游任务，因为它扔进去了好多任务数据，且有提示词。

问题1 ：GPT2把第二阶段的Finetuning做有监督地下游NLP任务，换成了 无监督地做下游任务 。为什么这样做？一种看法认为，只是GPT作者想说明在第一阶段Transformer学到了很多通用的包含各个领域的知识。

问题2：为什么GPT 2.0仍然固执地用单向语言模型，而不是双向语言模型呢？

Bert的论文认为，Bert的有效性主要是因为使用了双向语言模型。

1.生成内容后续单词这种模式，单向语言模型更方便；

2、想证明通过增加数据量和模型结构，单向模型未必输双向模型。

问题3：GPT2训练好的语言模型，如何无监督适应下游任务，比如文本摘要，怎么知道是在做文本摘要任务呢？

首先，所有任务都采取相同的往出蹦字的输出模式。GPT2.0给出了一种新颖的生成式任务的做法，就是一个字一个字往出蹦，然后拼接出输出内容作为翻译结果或者摘要结果。GPT-2的输入也会加入提示词，比如输入格式是 文本+TL;DR:，GPT-2模型就会知道是做摘要工作了。

chatgtp怎么用

具体步骤如下：

1、创建一个OpenAI帐户，登陆chat.OpenAi.com，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。

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