ChatGPT新一代人工智能_gpt人工智能代码编写

ChatGPT新一代人工智能

介绍ChatGPT

ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型，它能够通过对语言的自然处理来回答问题、产生文本和执行其他的任务。

ChatGPT是基于GPT-3（Generative Pre-training Transformer 3）模型构建的，GPT-3是目前为止最大的自然语言处理模型。它使用了大量的训练数据和多层的神经网络架构，能够对自然语言进行高精度的处理。

ChatGPT可以进行自然语言对话，回答用户的问题，并能够产生自然语言文本。它可以用于各种应用场景，比如聊天机器人、客服系统、自然语言处理等。

在使用ChatGPT时，用户可以通过简单的API调用来使用它的功能。用户可以输入一个自然语言的问题或话语，ChatGPT会返回一个自然语言的答案或文本。用户还可以通过设置参数来调整ChatGPT的行为。

总的来说，ChatGPT是一种非常强大的自然语言处理工具，能够为用户提供高质量的自然语言对话和文本产生服务。它在当前的互联网行业中有广泛的应用前景，是一种值得关注的技术。

ChatGPT的功能

1. 文本生成：可以根据输入的上下文和提示信息，生成自然语言文本。
2. 自动回复：可以根据输入的文本，生成相应的回复内容。
3. 信息摘要：可以根据输入的文本，生成相应的摘要信息。
4. 对话生成：可以根据输入的对话上下文，生成相应的对话内容。

ChatGPT是一种基于Transformer架构的语言模型，具有很高的自然语言理解能力。它可以在文本生成、自动回复、信息摘要和对话生成等应用中发挥作用。

ChatGPT编写代码

import torch
from transformers import ChatGPT2Tokenizer, ChatGPT2Model

# 初始化模型和分词器
model = ChatGPT2Model.from_pretrained('chatgpt2')
tokenizer = ChatGPT2Tokenizer.from_pretrained('chatgpt2')

# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 准备输入
prompt = "The weather is nice today. Do you want to go for a walk?"
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(prompt)).unsqueeze(0).to(device)

# 生成文本
with torch.no_grad():
    output = model.generate(input_ids)

# 将输出转换为人类可读的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)
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上面的代码使用了ChatGPT2模型和ChatGPT2分词器，并将模型加载到了GPU上。然后，通过输入一段文本提示，调用模型的生成

看到这聪明的你应该已经发现了，这篇文章就是由chatAI自己生成的。

下面是生成这篇文章的过程

​ 怎么样，感受到人工智能的神奇了吗？其实这还只是冰山一角，它能根据你给的描述说出来你想要的任何东西，不同于手机的小爱、Siri，它更加智能，也不同于浏览器的搜索功能，它有自己的思考，而且给出的都是有用的。如果你有什么需求，比如要写一篇文章，作业或者写让它帮你写代码，任务计划等等这些东西，都可以和它进行描述，而当我对回复的结果不满意时，可以进行更精准的描述来引导AI。比如加上条件，多少字以内等等

还有他的代码功能绝对是最厉害的部分，比如实现水仙花数功能

​ 总之人工智能的发展是非常迅速的，人工智能的确也取代了人类的好多事情，一步步改变着人类世界，但它仍然有自身的局限性。比如只能复读整合观点，没法提出新的见解；只能实现已有需求，没法实现未曾实现过的需求。

ChatGPT官网： https://openai.com/blog/chatgpt/ 但是这个是国外的网站，进去注册的时候会发现国内的账号是禁止使用的，这时候可能就需要大家搭梯子去访问了