ChatGPT

ChatGPT是一种基于GPT-3.5/GPT-4架构大型语言模型。

由OpenAI开发，可用于进行对话和生成各种文本内容的人工智能助手，又称聊天机器人。

OpenAI官网：

• https://openai.com/blog/chatgpt

国内免费平台：

• https://chatglm.cn/detail
• 注册即可用（没有提问限制）

ChatGPT优势

语言生成能力：

• ChatGPT经过大规模的预训练，具备强大的语言生成能力。
• 它可以生成连贯、有逻辑的回复，能够理解和表达复杂的语义。

上下文理解：

• ChatGPT能够理解对话中的上下文信息，并根据上下文生成相应的回答。
• 这使得它能够进行更加连贯和准确的对话，提供更好的用户体验。

开放性对话：

• ChatGPT不仅可以提供信息和回答问题，还可以进行闲聊和探索性对话。
• 它可以与用户进行实时的交互，提供有趣和多样化的对话体验。

灵活性和可定制性：

• ChatGPT可以根据特定任务和需求进行定制和微调。
• 用户可以通过指定示例和指导性对话来控制生成的回复，使其更符合特定的应用场景。

持续改进：

• OpenAI致力于不断改进ChatGPT的性能和功能。
• 他们通过与用户的互动和反馈，进行不断的迭代和更新，以提供更好的对话体验。

GPT基础模型

语言模型

人工智能几大领域：

机器学习：

• 机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机从数据中学习和改进，使其能够自动进行任务执行和决策。

计算机视觉：

• 计算机视觉致力于让计算机能够理解和解释图像和视频。
• 它涉及图像识别、目标检测、图像生成等任务。

自然语言处理：

• 自然语言处理旨在让计算机能够理解、处理和生成自然语言。
• 它包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

机器人技术：

• 机器人技术结合了感知、决策和行动，使机器能够与环境进行交互，并执行特定任务。

强化学习：

• 强化学习是一种通过试错和奖励机制来训练智能体的技术。
• 它涉及到智能体与环境的交互，通过优化奖励来学习最优策略。

数据挖掘：

• 数据挖掘利用统计和机器学习技术，从大量数据中发现模式、关联和趋势，以提取有价值的信息。

人工智能还涉及到专家系统、知识图谱、推荐系统、智能交互等多个领域。

自然语言处理模型-大语言模型（LLM）：

大语言模型，也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。

它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。

LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。

这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

ChatGPT的三个阶段：

监督学习SFT：

• 对数据输出进行标记（打标签），给出高质量答案。

回报模型RM：

• 对可能产生的回答进行排序，顺序前后进行调整。

近端策略优化PPO：

• 主要是增强道德规范法律方面的学习。

无法给出答案

涉嫌违法、违背道德。

涉及版权。

涉及隐私。

最优的提问方式

作为【角色】，请执行【任务】，根据【要求】，另外【补充说明】

角色：指定ChatGPT所扮演的角色，可以更好的理解有关任务的信息和背景。

任务：明确需要ChatGPT完成什么任务。

• 清晰、明确、定义清楚，问浅不问深，问小不问大。

要求：

• 概述这个任务需要遵守的规则和标准。
• 产出内容的类型，内容的风格，输出格式的要求。

补充说明：

• 提供更多关于任务和要求的详细信息。
• 提供上下文，给1个或多个案例，思维链提供逻辑。

测试用例

性能测试用例：

GPT-4o

OpenAI首款能分析情绪的多模态大型语言模型。