ChatGPT是Chat Generated by Pre-trained Transformer
的缩写,拆解分为Chat
和GPT
。其中GPT
是Generated by Pre-trained Transformer
,可以翻译为生成式预训练转换器。
ChatGPT
是OpenAI
开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体,可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT
旨在用作聊天机器人,我们可以对其进行微调,以完成各种任务,如回答问题、提供信息或参与对话。
GPT模型是一个家族系列。由知名公司OpenAI
研发,可以在非常复杂的NLP
(自然语言处理,Natural Language Processing)任务中取得非常惊艳的效果,例如文章生成,代码生成,机器翻译,Q&A等。
GPT系列模型的结构秉承不断堆叠transformer的思想,通过不断提升训练语料的规模和质量,提升网络的参数数量来完成GPT系列的迭代更新。目前OpenAI
已经发布了多个版本的GPT模型,包括GPT-1、GPT-2、GPT-3和最新发布的GPT-4。
这些版本之间主要区别在于模型规模、参数量、预训练数据量以及性能等方面,如下图所示。
模型 | 发布时间 | 参数量 | 预训练数据量 | 产品 |
---|---|---|---|---|
GPT-1 | 2018年6月 | 1.17亿 | 5GB | / |
GPT-2 | 2019年2月 | 15亿 | 40GB | / |
GPT-3 | 2020年5月 | 1750亿 | 45TB | / |
GPT-3.5 | 2022年初 | 1750亿 | 45TB | ChatGPT |
GPT-4 | 2023年3月 | 100万亿(预估,网上无真实的数据) | 未知 | ChatGPT PLUS |
值得一提的是,GPT-4
可以接受图像和文本输入,并产生文本输出。虽然在许多现实场景中不如人类能力强,但GPT-4
在各种专业和学术基准测试中表现出与人类水平相当的性能,包括通过得分约为前10%
的考试者的模拟律师考试。 GPT-4
在预测文档中下一个标记方面具有较高精度。后期训练对齐过程提高了其事实性和符合所需行为等指标上的表现。该项目的核心组成部分是开发可在广泛范围内可预测地运作的基础设施和优化方法。
我们使用的服务大多是基于GPT-3.5
模型,知识截止日期是2022年初
,我们向他提问晚于2022年初
时间的问题,它是无法回答的。当然我们也有办法解决,在第5章节进行讲解。
掌握ChatGPT效能工具可以帮助我们在自然语言处理领域做出更高效、更精准的工作。ChatGPT是一种强大的自然语言生成模型,可以用于许多人工智能应用,例如聊天机器人、语音助手、翻译、摘要生成等。掌握ChatGPT效能工具可以帮助我们:
提高自然语言处理的效率:ChatGPT效能工具可以帮助我们快速生成自然语言文本,减少手动编写文本的工作量,提高工作效率。
改善自然语言处理的质量:ChatGPT效能工具可以生成高质量的自然语言文本,减少因为语法、拼写等问题带来的错误,提高自然语言处理的质量。
创造更多的自然语言处理应用:掌握ChatGPT效能工具可以帮助我们在自然语言处理领域创造更多的应用,例如聊天机器人、语音助手、翻译、摘要生成等。这些应用可以帮助我们更好地处理和利用自然语言数据,提高工作效率和工作质量。
对于语言描述偏弱的工科生来说,掌握ChatGPT效能工具可以有效帮助我们提升语言描述水平。
你可以让ChatGPT进行词语柔糅合,如图所示
ChatGPT的应用在不同岗位上有不同的具体工作,以下是一些例子:
客服岗位:ChatGPT可以用于构建自动客服机器人,回答客户的问题、提供服务支持,减轻人工客服的工作负担。
新闻编辑岗位:ChatGPT可以用于摘要生成,将新闻文章压缩成较短的概括性文本,帮助编辑更快地浏览和理解大量新闻文章,并从中提取关键信息。
营销岗位:ChatGPT可以用于构建广告创意生成模型,自动生成广告文案,提高广告的效果。
翻译岗位:ChatGPT可以用于构建翻译模型,将一种语言翻译成另一种语言,帮助翻译人员更快地完成翻译任务。
数据分析岗位:ChatGPT可以用于自然语言生成,将结构化数据转换成自然语言文本,帮助数据分析师更好地向非技术人员解释分析结果。
这个插件可以进行联网搜索,解决第1章节中提出的问题。搜索就可以基于互联网上实时的信息进行回答。
这是一个使用 ChatGPT API 进行划词翻译和文本润色的浏览器插件。借助了 ChatGPT 强大的翻译能力,它将帮助您更流畅地阅读外语和编辑外语。
功能点: