前言
这篇文章主要是笼统的讲了一些关于ChatGPT的介绍。
首先，ChatGPT和GPT不是一个东西，别混淆。前者是一款产品，后者是一个语言模型。ChatGPT是基于GPT的基础之上研发的一款产品。
ChatGPT最强大的是基于GPT这个超大体量的数据模型开发的一款会话式产品，目前已经到了GPT3.5，本身也没有网上说的那么神乎其神，更多的是商家和营销号在炒作，博人眼球挣流量。
细心的同学会发现还是有很多的问题所在，比如本身不能直接使用语音对话（想要接语音的得二开）、受使用场景的局限性太多、内容的准确性有很大的问题（比如返回的图片地址经常404）等。
很多人开始慢慢提及 AI 将来会不会取代人类之类的话题，我建议各位看到这类字眼心里笑笑就行，营销号炒作的嘘头而已，别当真。按照目前的科技发展，起码在我们有生之年是不会遭遇这个情况的，至于千百年之后，我们想操心也管不着，活在当下，及时行乐。
1）AI 本身是把双刃剑。给人类带来一定的便捷的同时，也会让一些人下岗失业，这是人类社会文明必然会出现的现象。；
2）但别惊慌，更别排斥它，AI 归根到底还是科技与狠活儿，套用行业大佬的一句话就是：无能的人才会去惧怕它，而聪明的人会学会利用 AI 。计算机的发明让很多人失业了，但是造福了更多的人。AI 也是如此！！！
3）AI 的出现只会让我们 ”终身学习” 的信念更加坚定。（人如果不学习，那跟猪有什么区别？人生还有何意义呢？）
一、 什么是ChatGPT
ChatGPT是OpenAI公司基于语言模型开发的聊天机器人技术，
（应用场景：翻译、问答、代码生成、文本摘要、推文分类等）
二、GPT基础知识
全称是：Generative Pre-Training（生成式训练）
其发展历程（收集—>汇总训练—>引导训练）
1）GPT-1
- Pre-Training，预训练
- Fine-Tuning，监督模型（有序）
2）GPT-2
- （扩大训练规模：WebText数据集，15亿参数）
- 无监督模型
3）GPT-3
- 训练模型更大，1750亿个参数（Sparse Transformer，采用密集和稀疏交替形式）
- 引导性训练，对少量样本进行训练
三、NLP基础知识
1）自然语言处理的概念和技术
- 自然语言理解（NLU）
- 自然语言生成（NLG）
2）主要内容
- 文本挖掘
- 信息检索
- 句法语义分析
- 机器翻译
- 问答系统
- 对话系统
四、GPT-3模型架构
- text-ada-001（最快，成本最低，只能执行非常简单的任务(2048)）
- text-babbage-001（非常快、成本更低，只能执行简单任务）
- text-curie-001（比 davinci 更快，成本更低，非常有能力）
- text-davinci-003（质量更高、输出更长、指令理解更强，且支持文本插入补全（4000））
五、相关文档
- 官方文档（科学上网）（https://platform.openai.com/docs/introduction）
- 注册账号流程 （https://www.cnblogs.com/chat-gpt/p/how-to-use-chatgpt-in-china.html）
- Idea加入ChatGPT （https://docs.obiscr.com/article/GPT-Getting-Started）
- 查看 api-key（科学上网）（https://platform.openai.com/account/api-keys）
- 微信接入 ChatGPT（https://51.ruyo.net/18261.html）
- 下载接入微信的安装包（https://gitee.com/shtml/wechatbot/tree/main/bin）