由ChatGPT掀起的人工智能浪潮

什么是ChatGPT？

ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人，它是由开源社区OpenAI开发的。ChatGPT的核心是GPT模型，即Generative Pre-trained Transformer模型，这是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够对自然语言文本进行训练和生成。ChatGPT通过对GPT模型进行微调，使其能够实现自然语言的理解和生成，从而实现了智能聊天的功能。ChatGPT可以应用于多种场景，如智能客服、语音助手、聊天室等，能够与人类进行自然而流畅的对话，并提供有用的信息和服务。ChatGPT的成功推动了自然语言处理技术的发展，为人机交互提供了新的思路和解决方案。

没错，上面就是我用ChatGPT3.5生成出来的

什么是ChatGPT？

问：那你有什么特点？

答：

作为一个AI语言模型，我有以下几个特点：

  1. 可以处理多种自然语言：我可以处理多种自然语言，包括英语、中文、法语等，这使得我可以应用于不同的语言环境中，满足不同地区的需求。
  2. 可以进行智能对话：我可以进行智能对话，与用户进行自然而流畅的交流，理解用户的意图和需要，并给出相应的回答和建议。
  3. 可以提供有用的信息和服务：我可以通过处理大量的数据和知识，提供有用的信息和服务，如天气预报、新闻资讯、问题解答等。
  4. 可以不断学习和进化：我可以不断学习和进化，通过不断的训练和优化，提高自身的能力和精度，从而更好地满足用户的需求。
  5. 可以应用于多种场景：我可以应用于多种场景，如智能客服、语音助手、聊天室等，能够为不同领域的业务提供智能化的解决方案。

综上所述，我作为一个AI语言模型，具有处理多种自然语言、进行智能对话、提供有用信息和服务、不断学习和进化以及应用于多种场景等特点，这些特点使得我能够为用户提供更加智能化和高效化的服务。

ChatGPT的作用

让它自己回答自己的特征，还不足以体现它的厉害之处......

ChatGPT的作用

ChatGPT作为一种基于自然语言处理技术的聊天机器人，它的作用主要体现在以下几个方面：

  1. 提供智能客服：ChatGPT可以应用于智能客服场景中，为用户提供自然而流畅的交互体验，理解用户的问题和需求，并给出相应的回答和建议，从而提高客户服务质量和效率。
  2. 辅助教育和学习：ChatGPT可以应用于教育和学习场景中，通过处理大量的知识和数据，为学生提供有用的信息和知识，回答学生的问题和疑惑，从而提高学习效果和体验。
  3. 改善人机交互：ChatGPT可以应用于多种人机交互场景中，如语音助手、聊天室等，能够与用户进行自然而流畅的对话，理解用户的意图和需要，并提供相应的服务和建议，从而改善人机交互体验和效率。
  4. 推动自然语言处理技术发展：ChatGPT的成功推动了自然语言处理技术的发展，使得自然语言处理技术能够更好地应用于实际场景中，从而推动了人工智能的发展和应用。

综上所述，ChatGPT作为一种基于自然语言处理技术的聊天机器人，具有提供智能客服、辅助教育和学习、改善人机交互、推动自然语言处理技术发展等作用，这些作用使得ChatGPT能够为人类社会带来更多的智能化和高效化的解决方案。

其实，很接近我们来说，它可以回答你几乎所以问题（就像搜索引擎里的信息库），OpenAI在3月初启用了ChatGPT3.5的模型，那我开发文档如果没看，直接叫ChatGPT帮我完成，是不是也可以呢？

调用chatgpt的API

从回答中我们发现，ChatGPT逻辑思路很清楚，也给了基本的思路

import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

然后，我们可以定义一个函数来调用API并获取回答结果：

def ask_question(question):
    prompt = f"Question: {question}\nAnswer:"
    completions = openai.Completion.create(
        engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.7,
    )
    message = completions.choices[0].text.strip()
    return message

在这个函数中，我们使用OpenAI的API来设置API密钥。然后，我们定义一个名为“ask_question”的函数，该函数将问题作为参数传递，并返回答案。

在函数中，我们首先将问题和“Answer:”作为提示传递给API。然后，我们使用“davinci”引擎调用API，并指定最大标记数、数量、停止标志和温度。最后，我们从API返回的结果中提取文本并返回它作为答案。

接下来，我们可以使用以下代码来测试这个函数：

while True:
    question = input("请输入问题：")
    answer = ask_question(question)
    print("回答结果：", answer)

在这个例子中，我们使用一个while循环来持续接受用户输入的问题，并调用“ask_question”函数来获取回答结果。每次回答结果都会被打印到控制台上。

停停停，我们会发现，有部分地方出错，例如直译了temperature这个参数为温度，这里的temperature应该为机器学习中的一个参数，用于控制生成模型的创造性和多样性，具体来说，当temperature=0时，生成的结果会非常保守和确定性，而当temperature增加到1时，生成的结果会更加多样化和创新性。ChatGPT给出的值是0.7，在保守和多样性方面，既不太保守也不太创新，整体偏向多样化。

当然ChatGPT还有很多用途呢，等你们去挖掘.....

体验ChatGPT

因为OpenAI的ISP提供商对大陆不友好，故参考Dui大佬用node.js写的一个程序以公益（因为请求有限制，且未来会收费，且用且珍惜）的目的做一个ChatGPT体验站，目前已经可以正常使用！

ChatGPT API Demo (mlvlog.com)

chatgpt体验

最后，期待AI行业的又一次变革，我们共同仰望未来！

文章特色图片来自互联网！

陌罗