chatGPT从入门到精通（一）

作者白嫖必看分享我先往后放一放，趁这个机会稍微介绍一下chatGPT

作者大概跳过几章。

作者不想了解的可跳过。

作者最主要是我这边的介绍会比较繁琐，应该说很繁琐。

作者但也很细致。

作者可以去找别的资源和途径去做一个了解。

作者分身现在网上任何事情都很方便，

作者分身包括查阅一些自己不懂得东西。

作者分身很简单的百度一下就行。

作者分身其实整理这么多东西最主要要学会的除了整理还有利用身边的一切手段，一切学习资源去丰富自己。

作者分身OK，

作者分身话不多说，

作者分身进入正题。

作者再插一句

作者

作者这个东西需要的可以找我或者是➕群

作者加群找上一章第二个网址。

作者上面有群号。

作者这个里面是所有的东西都面面俱到。

作者看了就会想去了解。

作者我这里写出来的。可能只是里面完全微不足道的一小部分。

1. ChatGPT 是什么？

ChatGPT 是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以生成高质量的自然语言文本。该技术是由 OpenAl 团队开发，旨在使计算机能够像人类一样理解和产生自然语言。ChatGPT 使用了深度神经网络和自然语言处理技术，通过对大量语言数据的学习和建模，实现了自然语言生成和对话系统的自动化。

ChatGPT 的核心是一个神经网络模型，该模型可以根据己有的语言数据集自动学习语言的规律和模式，并使用这些知识来生成新的文本。与传统的自然语言处理技术相比， ChatGPT 不需要手动编写规则或者特征工程，它可以自动从大规模的语言数据中学习到规律和模式，并将这些知识应用于生成新的文本。

ChatGPT 在自然语言生成和对话系统领域有着广泛的应用，可以用于生成新闻报道、小说、诗歌、对话系统、客服

机器人等。它可以自动为用户生成复杂的自然语言文本，从而大大提高了自然语言处理的效率和质量。

2. ChatGPT 的历史和发展

ChatGPT 的前身是OpenAl 的GPT (Generative Pre-trained Transformer)模型。GPT 模型是一个基于

Transformer 架构的语言模型，可以自动学习语言的规律和模式，并生成高质量的文本。GPT 模型在各种自然语言处理任务中表现出了卓越的性能，比如问答系统、文本分类、文本生成等。但是，GPT 模型只能单向生成文本，不能对话，因此它无法实现真正意义上的对话系统。

为了实现对话系统的自动化，OpenAl 团队在GPT 模型的基础上开发了 GPT-2模型，它可以生成更加高质量的自然语言文本，并且可以实现一定程度的对话功能。GPT-2模型通过预训练和微调的方式，可以在多种自然语言处理任务中达到 SOTA (state-of-the-art）的性能。

为了进一步提高对话系统的质量和效率，OpenAl 团队于 2019 年发布了GPT-3模型，这是迄今为止最大的语言模型之一，可以生成高质量的自然语言文本，并且可以实现更加复杂的对话功能。GPT-3模型通过预训练和微调的方式，可以在多种自然语言处理任务中达到或超过人类水平的性能，比如问答系统、机器翻译、文本分类、文本生成等。GPT-3模型的出现引起了广泛的关注和讨论，它被认为是自然语言处理领域的重大突破，将对话系统和人机交互带入了一个新的阶段。

ChatGPT 是在GPT-3 的基础上进行了改进和优化，使得它可以更加有效地生成自然语言文本，并实现更加复杂的对话功能。ChatGPT 可以实现多种自然语言处理任务，比如文本生成、问答系统、机器翻译、对话系统等。它的出现引起了自然语言处理领域的广泛关注和讨论，被认为是自然语言处理领域的重大突破。