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最近探索了下全球大火的ChatGPT,想对此做个初步了解
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。
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。
要使用ChatGPT,你需要掌握以下几个步骤:
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。
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。
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:
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)
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:
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。
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。
甚至可以给出一个代码示例
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。
网上有现成的,就不赘述了,详细教程参照掘金:掘金教程
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
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。
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:
它直接就替我做好筛选了
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