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chatGPT最近火了，推出不到一个月，目前已经突破百万注册用户。就连马斯克都在感叹：“很多人疯狂地陷入了 ChatGPT 循环中”，“ChatGPT 好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了”。
chatGPT是什么？
chanGPT的回答：chatGPT是一个开源的自然语言处理模型，它基于GPT-3架构开发，可以实现自然语言理解和生成功能。它的主要用途是支持人机对话，帮助人们在自然语言的交流中实现更高效、更流畅的交互。
chatGPT，可以理解为是一个人工智能机器人，可以回答人类提出的问题。底层使用的是chatGPT这个自然语言处理模型。
什么是自然语言模型？自然语言处理模型=自然语言+处理+模型。
首先来说自然语言，人与之间互相沟通、说话，就是自然语言，自然语言包括口语和书面语言。
人说的话才叫自然语言，不管是中国人、美国人还是英国人。机器说的话，就不叫自然语言，那叫机器语言。
再来看处理，处理就是把自然语言转成机器语言，机器通过处理，再转换成自然语言的过程。
就是让计算器也能听懂自然语言，并且能说出『自然语言』。
机器始终是机器，要听懂自然语言，还得通过一系列的处理，比如把一句话进行分词、标注词性、分析语法。
最后，拿到处理结果，再通过一些分析，就能说出自然语言了。这里的分析工具，就是模型。
自然语言处理的最高境界，是让机器具备人的思维，说出和人类一样的自然语言。
最开始机器都是挺傻的，不说人话，只会说『机器话』。
研究人员把每一次人和机器的对话，都记录下来，形成了海量的样本，然后评估每次对话的『自然』程度。
每次评估后，都改进一下模型，经过不断地训练、改进，模型越来越厉害，机器说出的话越来越自然，越来越像人。
自然语言处理的应用领域很广，可以应用在以下领域：
1）文本检索，比如搜索引擎；
2）机器翻译，已经很成熟，比如各类翻译软件；
3）文本摘要，从给的文本中，总结核心关键内容；
4）问答系统，chatGPT就是属于这类应用；
5）对话系统，如手机上的Siri、小爱同学，汽车上的理想同学、小迪；
6）其他。
chatGPT有哪些功能？
登录chatGPT后，左侧是导航，右侧是主要功能区，在文本框输入问题，点击回车，就可以开启问答。
它可以回答各种问题，比如：
编写一份周报：
写一段脱口秀：
回答一些专业问题：
国内用户怎么体验chatGPT？
先准备一个梯子，以下是注册步骤。
1、注册OpenAI账号
注册地址：。
如果有谷歌账号，可以选择Continue with Google，直接使用谷歌账号登录
2、邮件验证
登录注册邮箱，点击验证。如果是Google邮箱，可以免掉这一步。
3、输入相关信息
输入姓名使用Google账号登录，会自动返显。
4、输入手机号，获取验证码
需要使用国外的手机号，可以使用接码平台。
访问地址：，在这个平台注册账号、充值，充0.2美元就可以了。
注册完，充了值以后，在左侧搜索框里面搜索：openAI
点击openAI，选择India或Indonesia（印度或印度尼西亚），然后点购物车，购买一个网络虚拟号，在chatGPT的注册页面，输入手机号，获取验证码。
接码平台可以看到已经生成的验证码，然后输入验证注册，就ok了。
可能出现的一些问题
验证码有效期是20分钟，如果20分钟内验证码没有刷出来，可以尝试其他国家的号码。
经常在快要回答完的时候，提示load failed或者network error，不知道是我的网络问题，没找到解决办法。
如果遇到问题，不知道怎么注册，可以私聊刀哥。
写在最后
我感觉chatGPT是我用过最聪明的智能机器人，其回答内容的行文风格是最像人的，甚至有那么一点『知乎』的感觉，结构清楚，有条理。
我让其他朋友体验了一下chatGPT，他们问了一些行业内的专业问题，chatGPT的回答大部分能超出他们预期，很多朋友都比较惊讶，人工智能已经能达到这种程度。
未来，随着模型的不断训练，样本逐渐增多，智能程度会越来越高，机器更能像人一样说出『自然语言』，也会有越来越多的商用场景。届时，会不会又有很多人工被替代？我们拭目以待。
chatgpt很强吗 什么是Chat GPT
chatgpt,chatgpt是什么意思,chatgpt怎么下载,chatgpt官网一、什么是ChatGPT
这段时间，不管是国际国内，尤其是股票市场，对于ChatGPT概念的炒作火热。ChatGPT这到底是个什么东西，为何突然间如此热门？
首先看看官方的解释：ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型K通过强化学习进行训练。
简单点说，就是曾经升级版本的AI机器人，不过，它同之前的AI技能不同的是，ChatGPT可以通过机器的学习和练习，同人对话，并且撰写文案，帮助修改稿件，甚至撰写论文。ChatGPT似乎是一个更具有想象力，甚至未来有可能替代人类完成一些文字撰写工作的高端人工智能。
二、ChatGPT的运用
国外不少网友，已经开始尝试使用并探索如何利用ChatGPT赚钱了。在OpenAI官网上面注册一个免费的账号，你就可以开始尝试使用这个可以编辑文字的智能设备了。
注册完成之后，可以有七天的免费使用。看了下，官网提供了不同的模板。可以用ChatGPT写博客，社交媒体的内容，撰写邮件，甚至制作网页。功能还是颇为强大的。
我试了下用中文编写一个介绍左宗棠的内容。先复制黏贴百度上对于左宗棠介绍的内容到网页，然后点击创造内容。
然后它就用英文撰写出了不同的大纲和中心主旨。可以通过选择去掉觉得不佳的，这个过程，也是对于AI的训练。
感觉如果作为基本的撰写社交媒体玩的东西。还是可以捣鼓捣鼓的，尤其是需要英语撰写的小伙伴，还自动帮忙翻译了。里面的Essay写作，可以通过机器提供不同的主题灵感，也是不错的。
对于想要试下中文的，搜索了下，国内元语智能开发团队训练了一个叫做元语AI（ChatYuan）的模型，感兴趣的小伙伴可以去试试。
不过，总的来说，感觉ChatGPT值得挖掘的东西还不少，这个人工智能能不能发展起来，还是未知数。
chatgpt的知识库来自哪里 chatgpt可以写玄幻小说吗
chatgpt,chatgpt是什么意思,chatgpt怎么下载,chatgpt官网相信最近小伙伴们已经被ChatGPT的惊艳效果刷屏了，之前笔者也介绍过一些对话方向的工作，感兴趣的小伙伴可以穿梭：
对话系统最新综述II https://zhuanlan.zhihu.com/p/446760658
在对话系统中建模意图、情感: https://zhuanlan.zhihu.com/p/468317109
对话模型背后可以做更多事: https://zhuanlan.zhihu.com/p/458097616
但今天要介绍的ChatGPT可以说是非常值得一看的，其不但能够回答日常的一些基本问题而且能够改代码修bug，关键是回答的十分之流畅通顺且严谨！强烈建议关注ChatGPT。
而且其目前也支持中文，效果也是十分的惊艳！网上目前已经有许许多多有意思的case了，大家随便搜搜就可以看得到，比如 ChatGPT教学习知识图谱
更有甚者觉得其会颠覆现在已有的搜索引擎，其实单从效果来看其可以渗透的场景非常之多：搜索、客服、机器人等等。
其目前也是在短短的五天时间内迎来了百万用户的体验，这个效果突破也算是NLP业界一大幸喜之事了吧，很开心，哈哈哈
那么ChatGPT究竟做了什么才导致其有这么好的效果呢？让我们来看看吧～
链接：https://openai.com/blog/chatgpt/
ChatGPT主要的训练流程如上所示，主要包含三个阶段
- 第一阶段
在GPT-3.5基础上训练一个加强版chat模型，其中GPT-3.5是一个很强的语言模型backbone，具体的做法就是从训练集中随机抽取一些prompt，然后由标注人员去根据prompt给出一个高质量合理的answer，于是乎就有了<prompt, answer>的pair高质量训练数据，以此来fine-tuning GPT-3.5。
- 第二阶段
基于第一步训练好的模型，每当来一个prompt，模型就会产生n个answer(比如上图中是4个输出)，然后此时又会请标注人员来为这n个answer的生成质量进行排序，可以看到这最后其实也是一份标注数据，基于这个标注数据就可以训练一个reward model，其实就是个打分模型，这个模型的目标就是尽可能给每个answer打的分数和人标注的相同，更具体的就是要体现出次优之分，比如上图标注的answer质量是D>C>A>B，那么reward model在给D的打分也有高于给C打的分。
- 第三阶段
现在经过一二阶段，手头已经有了一个还不错的chat模型以及一个可以评判生成效果好坏的reward model模型，为了使得最终的模型效果更好，于是就可以让这两个模型或者说这两个阶段多循环几遍，循序渐进、彼此增益迭代、越来越好。
具体的方法，ChatGPT的研究者们采用的是强化学习RL，用第二阶段的粉丝作为奖励来更新第一阶段的chat模型，这也是为什么作者将第二阶段的模型称为reward model的原因。
- 小结
到这里就全部介绍完了，是不是整个过程还是比较清晰且容易理解的，但是很难想象在标注这里ChatGPT究竟投入了多少！最后这个惊艳的效果笔者感觉很大一部分增益也是得益于这个reward model或者说这里源源不断的高质量标注数据，这个投入应该是巨大的。
研究员们同时也提出了一些ChatGPT目前的badcase
- ChatGPT 有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案
研究员们认为要解决这个问题是具有一定挑战性的，因为（1）在强化学习训练期间，没有真真意义上的正确答案 (2) 因为在训练模型的时候为了保住生成结果的严谨性，导致模型比较谨慎，不敢多回答，其实一些问题本来可以大胆正确回答出来的 (3) 监督训练这一范式也会导致模型学偏，使得其更加偏向于学习标注人员自己知道的，而不是真真的。
- ChatGPT 对输入的prompt很敏感
同样一个问题，可能前后稍加修改或者说微调，那么ChatGPT的反馈是大不一样的，有可能前一次是拒绝回答，后面稍微改一下输入，语义什么的都一样，但是ChatGPT就可以回答出来了。
- ChatGPT 回答通常是过于冗长并过度使用某些短语
ChatGPT很喜欢用一些固定的短语，比如它会经常说它是OpenAI训练出来的语言模型，这其实和训练语料的偏置有关，比如其答案通常都很长的原因就是标注人员标注的好结果通常来说都是比较长的，因为在标注人员看来长一点的句子通常来说更全面、更让人理解。
- ChatGPT 自己做主
理想情况下，当用户提问出模棱两可的问题时，模型的做法应该是去进一步询问确认出清晰的问题后再回答。但是现在的ChatGPT通常会自作主张的猜测用户的意图。
- ChatGPT 安全内容问题
其实这也是对话领域的通病，就是怎么拒绝回答一些不友好话题的问题，目前其用了Moderation API来告警这些不安全的内容，但是可以预见的是还是会不可避免的有漏洞
总的来说，虽然长路漫漫，但是看到这个现象级的效果升级，还是很开心的。其让相关的研究者看到了一丝曙光，也让一些之前基于AI的智能生活场景更可能早一点的到来。还有一点就是怎么把这么大的模型在线上成本降下来，让其真真能够落地服务千万家，也是一个很重要有意义的课题。
期待、共勉～
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