文章主题：ChatGPT, 自然语言处理, 聊天机器人程序, 生物信息
ChatGPT 是一个由 OpenAI 于去年年底推出的聊天机器人程序，它卓越于自然语言处理领域，能够像人类一样理解和回应人类的语言。此外，该程序还能考虑到对话场景的上下文信息，为用户提供更为精准和流畅的交互体验。
GPT 全称是 Generative Pre-trained Transformer, 翻译成中文是生成预训练转换器。ChatGPT并不是一个搜索引擎，而是一个深度神经网络模型。GPT通过对大量无标签的数据的学习产生一个预训练的生成式语言模型，再根据特定任务（人工标记的语料）进行微调。GPT 预训练时需要的数据不是“问题 1 – 答案 1”这样的语句对，而是一句句或一段段完整的话，如”学习生信就看生信宝典”，GPT 会计算每个字、每个词或每个句子后面承接哪个字、词或句子的可能性更大，从而构建出模型，再有人提问时，根据提问者的语句，去模型中提取最可能跟着的文字，给出答案。
以一名文章写作高手的视角，我们可以将这段内容重新组织如下：当我们向ChatGPT提出问题时，例如“如何学习生物信息”，模型会依据其概率模型来预测该问题后面可能跟随的词汇。以“就”为例，模型会计算“就”出现在“如何学习生物信息”后面的可能性，并随机选取一个 follow-up 词，如“看”。随后，模型将继续探寻“看”之后可能出现词汇，直至找到完整的回答或触达终止策略。值得注意的是，每个问题的答案都存在一定的随机性，因此，即使提出相同的问题，也可能获得不同的回答。
ChatGPT 作为一款基于深度学习的自然语言处理模型，其在提升文本生成质量方面已经取得了显著的成果。然而，为了进一步提高性能，ChatGPT 还采用了多种基于反馈模型的增强学习技术。这些技术在 ChatGPT 的训练过程中起到了关键的作用，使得模型能够根据之前的预测结果和实际反馈不断调整自身，从而生成更加准确、流畅和有深度的文章。尽管这些技术的具体细节尚未在 ChatGPT 的论文中得到详细阐述，但相信随着研究的深入，它们将会被逐步公开，让我们期待 ChatGPT 在未来的表现。
这块也是才刚开始接触，有理解不对的，请大家指出。原理先不管，我们后面看看其效果怎样！
ChatGPT 试用
首先需要注册一个账号（好在我有一个比较早之前注册的账号），网上也有很多教程教怎么注册账号的。
在访问该平台时，首先呈现的是一块干净整洁的画面，用户可以在此输入相关文字并启动对话。随后，系统会提出首个问题：“如何学习生物信息？”对此，系统给出的回答非常详细且有条理，类似于大多数公众号文章中的建议，看起来似乎很有帮助。然而，实际上这些建议的深度并不大，由于问题的范围过于宽泛，因此回答也显得较为笼统。
再问个问题，“请帮我写一段 python 代码从 FASTA 文件提取特定基因序列”。
这个代码看上去是很不错的，三步走：
设置2 个输入变量，fasta 文件和基因名字；
读取文件，根据>判断 FATSA的名字行和判断基因名字是否存在; 拿到序列，存起来；
输出序列。
这篇文章的结构非常出色，并且作者还附加了一些代码解释、代码的局限性分析以及改进策略。对于初学者来说，能够独立完成这样的任务，无疑表明他们的编程能力已经达到了一定的水平。
当然这个程序还存在至少 2 个问题：
只能处理单行序列的 FASTA 文件，因为它只取了”>”开头的行后面的第一行。
如果是多行 FASTA 序列，取出的结果是不完整的；
在基因名称的比对过程中，我们会采用匹配模型的方式来判断。举例来说，如果我们输入的是Sox1这个关键词，系统会自动地在数据库中寻找与Sox1相匹配的基因名称。如果在数据库中找到了先于Sox1出现的Sox11，那么匹配模型就会认为输入的Sox1与Sox11是相同的。
拿到代码了，怎么调用呢？我们继续追问下去。这个回答还是很详细的，
体现出了上下文思想，ChatGPT 知道要运行的是上面回答的代码；
告诉了我们如何把代码存成文件，然后在终端用命令行调用；
还贴心的提示了代码什么地方要修改。
如果有不懂的还可以继续追问，下面的视频展示了与ChatGPT交流的实时过程。
后面有新的测试，再来分享。
往期精品(点击图片直达文字对应教程)
后台回复“生信宝典福利第一波”或点击阅读原文获取教程合集
AI时代，拥有个人微信机器人AI助手！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
搜索微信号aigc666aigc999或上边扫码，即可拥有个人AI助手！
