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🎉你是否曾幻想过与智慧型🌟AI亲密互动？ChatGPT正是这样的神奇存在！年由OpenAI倾力打造，它不仅能迅速理解你的问题，还能风趣逗笑、创意无限地编织故事，甚至帮你排查代码的小错误🔍。只需轻轻一触，就能开启一场前所未有的智能对话冒险！快来体验，让科技为生活添色彩🌈！记得，所有的惊喜都在ChatGPT里等你哦～👨💻👩💻
什么是 ChatGPT？
🌟ChatGPT🔥：一款创新的人工智能驱动聊天平台，搭载先进🔥GPT-3.5🔥技术，通过深度学习生成卓越🔥回复。它以强大的语言预测能力著称，就像一个智慧的语言引擎💡，能根据上下文流畅地生成各种可能的文本序列。无论是天籁之音般的自然对话，还是专业领域的深度解析，ChatGPT都能轻松应对。欲了解更多，探索AI的世界🌍，请访问我们的官方网站链接👉，让ChatGPT引领你的沟通新风尚！
🌟【揭秘】全球最大🔥语言神兽：GPT-3.5超凡力量源于1750亿参数的秘密🔍在这个数字化时代，一款引领潮流的语言模型正悄然崛起——GPT-3.5，它不仅是技术巅峰的象征，更是语言艺术与数据海洋交汇的璀璨结晶。🌟拥有1750亿个精密调整的参数，这庞大的数字赋予了它无与伦比的文本处理能力，让每一次生成都精准且富有深度。🔍训练过程，GPT-3.5在浩瀚的互联网文献中遨游，汲取了海量书籍、文章、博客和社交媒体帖子等多样化的知识养分，这些丰富的数据为其独特的见解和流畅的表达提供了深厚的土壤。🌍作为语言创新的革命者，它摒弃了传统的束缚，以开放的姿态拥抱世界，为用户提供了一种全新的文字创作方式。📝无论是学术研究还是创意写作，GPT-3.5都能以其强大的智能，帮助用户实现内容的精炼与丰富。💼无需担心版权或联系方式，只需聚焦于它的卓越性能和无限可能。让我们一起探索这个语言巨人的智慧世界吧！🌍#GPT-3.5 #语言模型 #技术革新
🌟ChatGPT并非单一特例，它是GPT-3.5家族中的佼佼者，得益于深度的人工优化过程。透過無比精細的手動微調，模型在對話任務中的表現更加出色。👀這項調整不僅涉及數據的海量填充，還融合了實時反饋，以確保其參數的最優化。🚀透過監督和強化學習的雙重赋能，ChatGPT成功地提升了交互體驗，成為語言生成領域的一股強大勢力。SEO友好的詞語如`:人工智能聊天bot`、`:語言模型升級`等將有助於提升搜索引擎排名。
👩💻监督学习是训练机器通过提供精准的输入和预期输出来学习的过程。在ChatGPT的世界里，这背后的驱动力来自那些专业的对话编写者，他们是AI交流中的双面手——既是用户，又是虚拟助手。他们巧妙地利用模型自身的反馈，创造出自然且贴近真实的互动体验。
🌟🎨强化学习是智能优化的核心，它通过反馈调整模型行为。对ChatGPT而言，这就像一位训练有素的导师，根据用户输入的质量来评判生成回复的准确性。👩🏫排名机制就像是一个评分系统，为模型的进步提供指导，随着时间推移，它帮助ChatGPT不断提升其生成内容的品质和相关性。🌍让AI不断学习并优化，这就是强化学习的力量所在！🏆
ChatGPT 如何使用Token？
Token是语言模型用于处理和生成文本的文本单位。例如，单词是Token，但标点符号、空格、数字、表情符号和特殊符号也是 Token 。
ChatGPT 以几种方式使用 Token 来理解和生成语言：
ChatGPT通过预先训练生成了一个Token列表和一些不同Token之间的关系参数，在用户输入一段话后，它使用一个分词算法将每个输入的单词拆分成Token 。例如，“Hello world！”将被拆分为三个 Token ：[“Hello”，“world”，“！”]。“I’m happy [gf]1f60a[/gf]”将被拆分为四个Token：[“I”,“”,“m”,“happy”,“[gf]1f60a[/gf]”].
它为每个 Token 分配一个嵌入向量(由数字列表组成)，表示其含义和上下文。它将每个 Token 的嵌入向量馈送到神经网络层(数学函数)中，从左到右顺序处理它们。它为每个 Token 输出一个嵌入向量，代表它应该接下来生成的内容。它使用解码算法将每个输出嵌入向量转换为一个 Token 。例如，输出嵌入向量[0.2，-0.1，…]可以解码为“。”(一个句号)。输出嵌入向量[0.9，-0.4，…]可以解码为“？”(一个问号)。之后它将这些输出 Token 连接成一组回应，并反向解码成人类的语言。
简而言之，ChatGPT通过一个复杂的列表和大量的参数来“预测”每个输入的Token组合之后应该“出现”哪些新的Token，同时还能够通过两外的参数去识别上下文关系，语句的情感参数等调整这个“预测”。
输入：你好吗？输出：我很好，谢谢。你呢？
输入会被分成四个 Token ：[“你好”,“吗”,“？”]。每个 Token 都会根据其含义和上下文被分配一个嵌入向量。
第一个 Token 的嵌入向量会被输入神经网络层并产生一个输出嵌入向量，该向量预测了在“你好”之后应该出现什么。该输出嵌入向量会被解码为“I”(一个代词)。
第二个 Token 的嵌入向量会与上一个输出嵌入向量一起被输入神经网络层，并产生另一个输出嵌入向量，该向量预测了在“你好我”之后应该出现什么。该输出嵌入向量会被解码为“”(一个撇号)。
这个过程会一直持续到所有输入 Token 都被处理并且所有输出 Token 都被生成。
最终响应将通过连接所有输出 Token 而形成：[“我”，“”，“m”，“好”，“，”，“谢谢”，“。”，“和”，“你”，“？”]->我很好，谢谢。你呢？
除此之外还有专门的未知[“unk”]Token用来代表不在Token列表的内容(如用户输入自造词或者拼写错误较为严重的单词)，ChatGPT具有通过上下文为这些未知Token赋予意义的能力。同时还有停止[“stop”]Token用来表示回应可以完成了。
虽然ChatGPT理论上只是在“预测”或者“猜测”一段文本之后“应当”接着的另一段文本是什么，但是如果这种“猜测”的实际效果达到了我们无法分辨的水平，那又何尝不是某种“理解”呢？(虽然对于具体标准由不同意见，但是ChatGPT已经通过了一些机构进行的图灵测试)
ChatGPT的几个版本都有何不同？要如何使用？
首先要明确一点的是，只要你的工作是需要用到电脑和计算机的，那么你的工作就几乎一定是可以被ChatGPT协助，甚至代替的，所以请不要大意的尽情去尝试让它协助你工作，提高工作效率(增加摸鱼时间)。简而言之的使用方法就是把他当成一个你的专业的刚大学毕业的实习生来对待，只管吩咐任务就行，而且要记住他是能记住上下文，能够根据你的新要求调整/修改之前的回复的。
同时谨记如果你有一定的英文对话能力，请务必尝试用英文向他发出指令，让他用英文输出回复，哪怕之后再让他用中文翻译一遍，ChatGPT用英文回复的质量明显高于中文，哪怕你英语很蹩脚也没关系。(当然只用中文也不是不行，只是说有能力的尽量尝试)
ChatGPT原版:
这个版本是OpenAI的免费公开测试版，免费注册账号，但是某些国家和地区无法使用(直接屏蔽IP)，需要验证手机号。
优点：免费，界面简单，打开即用。每次对话的总长度限制是4096 Token(大约3000个单词/4000个汉字，是GPT 3.5本身的上限)。相比Bing版本阉割较少，同时可以进行长对话，长度只受总Token的限制
缺点：有每小时的请求次数限制，在繁忙时间免费用户会很卡或者会被限制，该版本是不联网的，所以相比Bing版本，缺少了联网以后他自己上网搜索信息的能力。
Bing Chat版：
这个版本是微软把ChatGPT和他们自家的Bing 搜索引擎结合以后的版本，想要使用的话首先要去官网加入waitilist，完成一些任务，然后下载好Edge然后等就行了，目前来看很快就可以获得使用资格。我不太确定对于地区限制具体是怎么样的，有了解的麻烦帮我补充
优点：免费，能够联网自动搜索各种信息，比如提编程需求的时候懂得自己去搜代码，这一点大大弥补了原版缺少很多冷门内容甚至是中文内容的缺点。回复一些热点事件或者有固定答案的信息准确率更高。因为可以联网搜索信息，有时候写文章的质量特别是详细程度比原版好(因为可以直接去到处抄)。
缺点：对话次数有限制，高峰时是6次回复，普通时段是8次，超过该次数以后就必须重启对话。同时该版本的内置审核规则比原版严的多，很多话题它都不愿意说，有的时候甚至在回复完全无害的话题过程中突然因为检测到敏感词而中断。另一方面我个人感觉它会更倾向于把搜索的内容整理给你而非自己创作内容，这就导致某些时候他的回复长度甚至不如原版。
Playground版本：
这个是OpenAI正式推出API之后的官方演示版本，本质上和上面的原版相同，同样不能联网，但是有很多不同版本的GPT模型可以选择，各个模型是根据特定场景微调的，主要差别针对场景优化，同时收费和性能不同。使用该版本是要按照Token收费的，但是实际上很便宜，1000个Token只要1-4美分，如果你想要长期使用的话，用这个按量付费比20刀包月核算的多。
优点：“据说”内部审查规则比原版要弱，但是我没仔细比较过。有一些参数可以自行调整比如单词回复使用的Token上限，可以自定调用的具体模型，更大的自由度，更快的相应速度。收费极其低廉。
缺点：跟原版相比差别并不大，特别是仍然不能联网。需要开通付费账号(意味着要信用卡等)。
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