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如何用chatGPT（chatGPT）
发布时间：2023-03-12 10:03:44
稿源：
创意岭 阅读：
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于如何用chatGPT的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、chatgpt是什么?
针对程序员会被取代这个问题，我问了一下 ChatGPT ，它是这样说的：
每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代？”
程序员实惨！职业威胁一直就没停息过。
所以，ChatGPT可以编程？这似乎很让人匪夷所思。
ChatGPT介绍一下！！是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。
ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:
l 代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。
l 代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。
l 故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。
l 文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。
l 自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。
l 数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。
不过需要注意的是，ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。
ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。
通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！
作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。
而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。
而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心。
二、chatgpt如何实现连续上下文关联
ChatGPT实现连续上下文关联的主要方法有两种：一种是采用基于语言模型的方法，即将上下文视为语言模型的一部分，并将其编码为模型参数。另一种是采用基于传输学习的方法，即将上下文信息作为输入，并将其融入到模型中。ChatGPT利用这两种方法，将上下文信息与模型参数相结合，从而实现对上下文的连续关联。同时，ChatGPT还采用了一种称为Transformer的技术，该技术可以用来捕捉上下文之间的关系，从而更好地实现连续上下文关联。
三、chatgpt有什么用
chatgpt有什么用
1. 协助客服：ChatGPT可以帮助企业在客服方面提供更快捷和更有效的服务，它可以替代客服人员回答客户的基本问题，从而节省客服人员的时间，提高客户满意度。
2. 聊天机器人：ChatGPT可以模拟真实的聊天对话，帮助企业实现与客户的互动，提供更为个性化和细致入微的服务。
3. 自动写作：ChatGPT可以帮助企业自动生成高质量的文章，节省写作时间，提高文章内容质量。
4. 智能推荐：ChatGPT可以根据客户的需求，自动推荐最适合的产品或服务，提高客户满意度。
5. 语音交互：ChatGPT可以帮助企业实现语音交互，给用户提供更加真实的体验。
6. 语言翻译：ChatGPT可以帮助企业实现中英及多语种之间的翻译，更好的服务国际客户。
7. 智能搜索：ChatGPT可以帮助企业实现智能搜索，提高客户搜索体验。
8. 决策支持：ChatGPT可以帮助企业实现决策支持，提高决策效率。
9. 智能诊断：ChatGPT可以帮助企业实现智能诊断，提高诊断准确率。
10. 分析预测：ChatGPT可以帮助企业实现数据分析和预测，为企业带来更多可能性。
四、chatgpt原理
ChatGPT 是 OpenAI 发布的最新语言模型，比其前身 GPT-3 有显著提升。与许多大型语言模型类似，ChatGPT 能以不同样式、不同目的生成文本，并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性上具有更优的表现。它代表了 OpenAI 最新一代的大型语言模型，并且在设计上非常注重交互性。
OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT，其中的强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」（RLHF）的训练方法，该方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、失真或偏见的输出。
本文将剖析 GPT-3 的局限性及其从训练过程中产生的原因，同时将解释 RLHF 的原理和理解 ChatGPT 如何使用 RLHF 来克服 GPT-3 存在的问题，最后将探讨这种方法的局限性。
该方法的一个非常明显的局限性是，在将语言模型与人类意图保持一致的过程中，用于 fine-tuning 模型的数据会受到各种错综复杂的主观因素的影响，主要包括：
以上就是关于如何用chatGPT相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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