【生活工作经验十】ChatGPT模型对话初探

sockstack / 52 / 2024-02-28 13:02:37

ChatGPT 可用网址，仅供交流学习使用，如对您有所帮助，请收藏并推荐给需要的朋友。 <a href="https://ckai.xyz/?sockstack&section=detail" target="__blank">https://ckai.xyz</a> <article class="baidu_pl"><div id="article_content" class="article_content clearfix">
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<a id="_1"></a>一篇博客</h1> 
当今社会，自然语言处理技术得到了迅速的发展，人工智能技术也越来越受到关注。其中，基于深度学习的大型语言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）在自然语言处理领域中取得了很大的成功。ChatGPT就是其中的一种类型，它是一个大型的预训练语言模型，可以用于各种文本生成任务。那么，在这篇博客中，我们将会介绍如何使用ChatGPT。 
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<a id="ChatGPT_5"></a>什么是ChatGPT</h2> 
ChatGPT是一种大型的预训练语言模型，它由OpenAI开发，是对GPT模型的一个变种。ChatGPT可以用于各种文本生成任务，如对话生成、语言翻译、文本摘要等。ChatGPT可以自动学习语言的规则和语义，从而生成具有连贯性和逻辑性的自然语言文本。 
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<a id="ChatGPT_8"></a>如何使用ChatGPT</h2> 
要使用ChatGPT，你需要掌握以下几个步骤： 
<ol>
<li> 安装Python和必要的库 ChatGPT是用Python编写的，因此，你需要安装Python及其相关的库。推荐使用Anaconda来管理Python环境，它可以轻松安装所需的Python版本和库。 </li>
<li> 下载ChatGPT模型 你需要从OpenAI下载ChatGPT模型。OpenAI提供了几种不同大小的ChatGPT模型，可以根据你的需要选择相应的模型。在下载模型之前，你需要先注册OpenAI账号并获得API密钥。 </li>
<li> 编写Python脚本 在下载模型后，你需要编写Python脚本来加载模型并生成文本。在脚本中，你需要使用OpenAI提供的Python客户端库，将模型加载到内存中，然后使用模型来生成文本。以下是一个简单的Python脚本示例： </li>
</ol> 
<pre><code class="prism language-java">import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"model_engine = "davinci" # 选择模型引擎
prompt = "Hello, how are you?" # 提示语句completions = openai.Completion.create(engine=model_engine,prompt=prompt,max_tokens=1024,n=1,stop=None,temperature=0.5,
)message = completions.choices[0].text.strip()
print(message)</code></pre> 
在这个示例中，我们使用了davinci模型引擎，并向ChatGPT模型提供了一个简单的提示语句"Hello, how are you?"。模型返回了一个生成的文本，并将其打印到控制台。在使用ChatGPT生成文本时，你可以通过调整一些参数来控制生成文本的质量和数量。以下是一些常用的参数： 
<ul>
<li>max_tokens：控制生成文本的最大长度。默认为2048个令牌。</li>
<li>temperature：控制生成文本的多样性。较高的温度会导致更随机和多样化的输出。默认值为0.5。</li>
<li>n：控制生成文本的数量。默认为1。</li>
<li>stop：控制生成文本的结束符。当模型生成一个停止符时，它会停止生成文本。例如，你可以使用"stop":[“\n”]来告诉模型在生成第一个换行符时停止生成文本。</li>
</ul> 
<ol start="5"><li>整合ChatGPT到应用中 一旦你已经编写好了Python脚本，你就可以将ChatGPT整合到你的应用中了。例如，你可以使用ChatGPT来自动生成邮件、推文、评论等。另外，ChatGPT还可以用于聊天机器人和虚拟助手等应用中。</li></ol> 
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<a id="_49"></a>总结</h2> 
ChatGPT是一种强大的预训练语言模型，可以用于各种文本生成任务。使用ChatGPT只需要掌握一些基本的Python编程技巧和模型参数调整技巧。一旦掌握了这些技能，你就可以使用ChatGPT来自动生成各种文本，将其应用到各种场景中。 
<h1>
<a id="_52"></a>正文开始</h1> 
好了，到这里才是正文开始，以上这篇博客就是完全由ChatGPT编写出来的。可以看出来逻辑非常清晰，写的非常专业。 <img referrerpolicy="no-referrer" src="https://img-blog.csdnimg.cn/283a1395dad34aff98dce5a2d05e11fa.png" alt="在这里插入图片描述"> 甚至可以给出一个代码示例 <img referrerpolicy="no-referrer" src="https://img-blog.csdnimg.cn/952dfad8009148d8840ab0779628d91b.png" alt="在这里插入图片描述"> 虽然单段对话限制3000字符，但是超出文本字数限制也不用担心，直接让它继续即可，而且回答都是总分总的，非常有逻辑性。 <img referrerpolicy="no-referrer" src="https://img-blog.csdnimg.cn/6b71b54059a94508a4c755c040c5935e.png" alt="在这里插入图片描述"> 
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<a id="_60"></a>如何使用</h1> 
网上有现成的，就不赘述了，详细教程参照掘金：掘金教程 
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<a id="_63"></a>如何看待</h1> 
在面对比自己强大的多的AI模型面前，确实会有一丝如工业革命前夕即将被取代的纺织女工般的恐惧。本质上说我们自身也是社会的生产资料，当有更便宜且高效的生产资料出现的时候我们当然会担心。但时代的洪流是不可被阻挡的，善用工具比恐惧工具更能安慰自身。你看其实它有着比我们大多数人都清晰的认知 <img referrerpolicy="no-referrer" src="https://img-blog.csdnimg.cn/bd98b1525bb4458db6125074a462053d.png" alt="在这里插入图片描述"> 
与其恐惧不如把它当做一个不错的生产力工具，ChatGPT有着比百度更强的对话能力，就好比之前有次答辩被问及的一个问题：全百度搜到的都是乱糟糟的口水话，ChatGPT的回答却非常棒。 <img referrerpolicy="no-referrer" src="https://img-blog.csdnimg.cn/03383616ccd74fe3b8238f2349e57bb0.png" alt="在这里插入图片描述"> 再比如阅读文献时用它来做翻译比谷歌有逻辑的多。再比如我想筛选一些不是科创板和创业板的股票： <img referrerpolicy="no-referrer" src="https://img-blog.csdnimg.cn/fb5b4ce80a1a4458b05ce47f1db85bcc.png" alt="在这里插入图片描述"> 它直接就替我做好筛选了 <img referrerpolicy="no-referrer" src="https://img-blog.csdnimg.cn/9d2118e4d10843adae5c350ef27f7b2d.png" alt="在这里插入图片描述">
</div>
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<div id="treeSkill"></div>
</article>

作者

sockstack

许可协议

CC BY 4.0

发布于

2024-02-28

修改于

2024-05-05

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