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?最近一段时间chatGPT火爆出圈！无论是在互联网行业，还是其他各行业都赚足了话题。 俗话说：“外行看笑话，内行看门道”，今天从chatGPT个人体验感受以及如何用的角度来分享一下。 chatGPT是最近新出来的玩意？并不是！在国内，chatGPT最早是在2022年11月就由OpenAI于推出的。只是去年底火了一把，后力不足又遇春节，热度草草就结束了。 ?先讲一下，OpenAI是美国一所人工智能研究公司，chatGPT 只是 OpenAI 公司其中的一个技术产品，除了chatGPT, OpenAI也还有很多其他“有意思”的产品。 OpenAI旨在降低人工智能业务开发门槛，我们完全不需要神经网络、NLP、深度学习等人工智能领域工程师及算法工程师，就可以直接使用OpenAI训练好的强大模型为我们进行业务赋能。 具体可查阅它的官网： 再来讲一讲chatGPT是什么，chatGPT采用了 GPT（Generative Pre-trained Transformer）技术，用专业词汇来讲，是一个用于对话生成的预训练语言模型，用简单通俗来解释：是一款利用AI技术实现出来的聊天机器人。 提到AI聊天机器人，这类技术应用场景在互联网行业此前并不少见，甚至很多，那为什么chatGPT能快速脱颖而出，成为爆品。得益于它的强大能力：整合信息和语言组织能力，接近于人类常识、认知。体验过chatGPT的人，想必很多人的第一感受给我是一样的：chatGPT很像一个真人！这个人还是一个业务能力很强，知无不言的行家能手，不厌其烦地为你解答各种业务问题，它的答复比其他搜索引擎更加精准，可以十分清楚你的搜索意图。 显然易见的是，比起冷冰冷的机器，我们更愿意跟人打交道，这背后要归功于OpenAI在AI对齐问题上做出的诸多努力，致力于探索如何让语言模型遵循人类的意图、符合人类价值观，让ChatGPT表现得更有“人味儿”。 如下体验后截的两张示例图（如果你再不努力，重复低效劳力者终将AI取代） ? ?从给出来的答案中，可以发现提问方式的不同，答案也会有所不同，即便是针对同一个关键词，chatGPT给出来的答案也会有所差异，通过Regenerate response不断调优，致力生成一个更佳完美适合你提问预期需要的答案。 看到上面的介绍，如果你还没有体验过chatGPT，想必早已蠢蠢欲动了，我们可以通过访问： 使用前，需要先注册，注册过程有一点点小门槛，还不会如何注册的，可以参考前几天发的推文。 注册成功后，就可以在chatGPT在线聊天界面，通过关键字提问畅所欲言了。 chatGPT爆火后，很多行业都在探索如何将其结合到生活工作场景中。如、、、，甚至chatGPT如何结合应用到测试场景等等。包括在国内也有很多同类产品早在布局： ?今天我们暂不聊chatGPT如何和具体场景结合，单纯从开发的角度，聊一聊chatGPT本身如何使用。 OpenAI官网提供了一套接口文档： ? 从目前接口文档中来看，OpenAI的原生接口支持和两类语言，但也同时支持RESTFul的API接口形式。所以目前其他语言可以通过Http的API请求形式来调用OpenAI的接口。 以Python为例，在编写代码之前，先安装openai环境，安装指令如下： 在调用openai API需要一个API_KEY, API_KEY的获取办法访问： 在网页中，生成API_KEY ?示例1：利用chatGPT API实现文本处理响应 本示例是基于"text-davinci-003"模型来对text文本进行处理的，"text-davinci-003"是chatGPT最常用的模型之一。 运行结果如下： ?这样就已经基于"text-davinci-003"的能力得到了我们想要的答案。 示例2: 利用chatGPT实现python代码bug自动修复 ?从上面两者示例，大家不难看出，代码写起来并不复杂，不同功能实现起来的区别在于使用到的model以及设置参数的不同罢了，具体更多玩法，留给大家探索了。 本篇文章算是对chatGPT一个小结，对于刚接触chatGPT的读者来讲，还是非常有帮助的。chatGP官方提供了大量的API，对于技术从业者是极大利好的，至于怎么和实际生活工作场景结合起来，将取决你的技术功底+商业嗅觉了。正如雷军之前说过一句话：“站在风口，猪都会飞！” 最后：?下方这份完整的软件测试视频学习教程已经整理上传完成，朋友们如果需要可以自行免费领取 这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！

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首先，你需要找到一个能够使用ChatGPT的聊天平台，如Facebook，Twitter，Google Messenger等，然后在该平台中搜索ChatGPT，找到它，并点击尝试。接下来，你就可以和ChatGPT进行聊天了，它可以根据你的问题自动生成回答，就像和正常的人一样，只不过它的回复更加真实，更加丰富。你好！首先它们之间巨大，可以说是完全不同的，chatGPT是由 OpenAI 开发的大型语言模型。可以根据输入的文本，生成有意义的响应。能够处理多种类型的任务，例如问答、对话、翻译和摘要等。ChatGPT的模型是通过对大量文本数据进行训练而生成的。这些数据包括书籍、文章、维基百科等各种来源。通过这种方式，chatGPT学习了语言的规则、概念和语境，以便更好地理解人类语言，并能够以自然、连贯的方式与人交流。Chat智聊则是一个需要付费的小程序，相当于是一个付费聊天机器人 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 888888@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。转转请注明出处：http://www.wikicleta.com/news/25313.html

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chatGPT火得不能再火了🔥 过去两周，国内chatGPT概念股很疯狂，不只是百度、讯飞，有些默默无闻且业绩亏损的公司股价大涨，有1-2个公司连续7个涨停板，不可思议！ 上周，因为微软Bing发布新版，chatGPT热度大增。世界不断被ChatGPT及其应用所震惊，每天都有很多人在他们各自的行业发布ChatGPT的应用程序，从营销、文案、销售、运营等等。 当我们考虑将ChatGPT用于软件测试时，大家的意见很不一样。 我们并不怀疑它对软件测试社区的好处，同时，我们也意识到盲目接受像chatGPT这样机器人的每一个输出，也会相当危险。在最乐观的情况下，它是一个很好的启发式工具，虽然从本质上看，启发式不是基于规则的逻辑推理来输出结果，其结果是不可靠的。由于ChatGPT的输出严重依赖于提示（prompts），它在很大程度上依赖于软件测试人员给出提示的技巧。 经过几天研究，并和其他专家交流，ChatGPT在软件测试中的应用，概括起来有七种不同方式。 1. 测试想法生成器 ChatGPT技术归为AIGC（人工智能产生内容），所以我们首先想到 ChatGPT在我们的提示下，生成我们需要的测试想法，帮助我们扩展或优化测试思路、测试场景、测试数据等。如果ChatGPT可以根据我们的提示给出一组初始的测试想法，也可以检查我们准备的测试想法（如测试项、场景）清单，这不是很好吗?是的，它能做到。 例如 在 与机器人chatGPT聊聊软件测试的热门话题 就有这样一个例子： 这里，让我们在机票预订网站上针对 “预订往返机票” 功能测试尝试一下。 在我们询问ChatGPT之前，有几个简单的想法: 在From 和To 中均有效的城市 自动完成/自动建议 机场代码和拼写的验证 搜索结果的验证(计数、准确性、速度、排序显示、分页……) 允许多种组合 (同一日期-不同日期、旅客人数和舱位、票价类型等) 与API匹配，跨平台一致性 错误消息(我在输入下一个句子后添加了这个) 现在，让我们向ChatGPT询问带有尽可能详细提示的测试思路 （询问chatGPT如何测试这个功能） 根据输出，它似乎更专注于这个想法――允许多种组合 (相同的日期-不同的日期，乘客类型和数量、舱位级别、票价类型等组合)。 让我们使用在线的 Pair-wise组合测试工具（）来生成组合，并排除一些选项，如 成人不能携带2名儿童旅行 成人不能携带2名婴儿旅行 但由于工具的局限性，我们无法排除下列这个选项: 成人不得携带一名儿童及一名婴儿旅行 Pairwise工具的输出总共是21个测试用例，我们按照上面的说法排除用例#4。 现在，谁做得更好? ChatGPT的输出是测试想法的一个很好的起点，然后我们可以使用另一种工具进行改进。 我们也可以用有针对性的提示来深入研究每个测试想法，以得到更好的回答。 例如，当我们要求ChatGPT为错误消息生成想法时，输出结果并不令人失望。 其中一些情况超出了当前关注的特征变量的范围(例如:资金不足、无效的卡详细信息……) 我们明白：这是一个很好的起点，前提是我们知道如何操作，而且必须批判性地分析输出，挑出有用的点进行测试，抛弃没价值的信息。 2. 分析需求的关键语句 想象一下需求文档中的一个句子，如果ChatGPT可以分析这个句子并为我们提供短语的多种解释，会怎样呢? 让我们试一下。我们将使用Google Meet中的示例：对于拥有Google Meet个人账号的用户：会议最多支持100人。 我觉得3、4、5表达的意思是一样的，但用词不同。我会使用ChatGPT所给出的不同解释来审视我自己的理解和解释。 3.创建学习指南 人们可以使用它来启动对一个主题的学习（kickstart their learning ），并在输出的基础上进行系统学习的构建。之前，我曾给过例子： 例如，如果我们还想了解如何测试多媒体，我们可以向ChatGPT请教一些基本的方法。 然后，我将提炼更多，提出更深刻的问题。 有一些音频和视频问题 影响音频/视频的参数 测试音频/视频的工具 与音频/视频测试相关的术语 现在，这是完美的答案吗?我不知道。但chatGPT给了我们足够的指南来开始测试之旅。我现在可以阅读更多关于编码、解码器、以及与多媒体的关系。 4. 生成代码片段 它能否生成可以构建在其上的代码片段? 这点似乎没问题，因为我们在自媒体上看到了很多关于ChatGPT如何用不同编程语言生成代码的例子。 示例: 用Python编写代码来读取文件的内容，并列出重复元素的数量，并根据每个元素中的字符数量按降序排序 ChatGPT达到目标了吗? 5. 总结一份文件或视频 到目前为止，ChatGPT还不能创建图像或观看视频，但可以提供一个15分钟的视频的文字记录，例如，基于这个视频 （Become the CEO of your testing” by B. Ajay | testing scope | TestFlix2022 | Testing tips and tricks： ）可以生成一个视频的摘要。 你也可以使用像YouTube Summary with ChatGPT这样的插件来获得摘要。 6. 课题写作大纲 我想了一会儿博客主题（如“软件测试”），然后让ChatGPT为这类文章创建一个写作大纲： 其结果是一个结构良好的大纲，节省了大量的时间。 ChatGPT会取代一些人的工作吗? 没那么快。它只是一个很好的助手，需要有技能的人来充分发挥它的潜力。 7. 头脑风暴的伴侣 想法可以随时出现，如果我们想就不同的软件测试主题进行头脑风暴，获得不同的视角、比较或对比，甚至有一个助手来帮助我们进行研究，ChatGPT可以是一个很好的选择。 结论 到目前为止，通过分析ChatGPT给出的不同测试用例或回答，我们可以得出以下结论: ChatGPT是一个很好的起点，需要熟练的测试人员在交互的基础上进行构建； 它是一种语言模型，使用适当的学习技术，输出的质量将会提高； 把回答当作一种启发，而不是一种规则； 了解ChatGPT的功能并充分利用它； 继续使用ChatGPT进行实验，并选择正确的响应来实现。 参考： 福利：：2023年，总要干点不一样的事情