ChatGPT是什么,怎么使用,需要注意些什么?

news2024/11/15 7:02:35

一、ChatGPT 是什么?

ChatGPT,全称聊天生成预训练转换器Chat Generative Pre-trained Transformer),是 OpenAI 开发的人工智能(AI)聊天机器人程序,于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5、GPT-4架构的大语言模型并以强化学习训练。

ChatGPT 可以使用自然语言处理来创建类似人类的对话。该语言模型可以回答问题并撰写各种书面内容,包括文章、社交媒体帖子、散文、代码和电子邮件等等。

二、如何访问 ChatGPT?

要访问 ChatGPT,需要先创建一个 OpenAI 帐户。登录 chat.openai.com,然后选择“注册”并输入电子邮件地址,或者使用谷歌或微软账户登录。

注册后,在 ChatGPT 主页的消息框中键入提示或问题。然后,用户可以执行以下操作:

1. 使用不同的提示词输入新的查询或要求 ChatGPT 澄清某类问题。(提示词技巧可以参考我另外一篇文章)

2. 重新激活回复:对于 ChatGPT 不太满意的回复,可以让其重新生成。

3. 可以向社区分享你与 ChatGPT 的聊天记录。

三、可以向 ChatGPT 提出哪些问题?

用户可以向 ChatGPT 提出各种各样的问题,包括简单或更复杂的问题,比如“生命的意义是什么?”或者“纽约是哪一年成为一个州的?” ChatGPT 精通 STEM(science, technology, engineering, and mathematics) 学科,能够调试或编写代码。问 ChatGPT 的问题类型没有限制。然而,ChatGPT 使用的是截至 2022 年的数据,因此它对过去一年的事件和数据一无所知。由于它是一个会话聊天机器人,用户可以要求更多的信息或要求它再次尝试生成文本。

四、可以使用 ChatGPT 做什么?

ChatGPT 是多功能的,不仅可以用于人类对话,人们已经使用 ChatGPT 来做以下事情:

  • 编写计算机程序并检查代码中的错误。
  • 作曲。
  • 草稿电子邮件。
  • 总结文章、播客或演示文稿。
  • 编写社交媒体上的帖子。
  • 为文章创建标题。
  • 解决数学问题。
  • 发现搜索引擎优化的关键词。
  • 为网站创建文章、博客文章和测验。
  • 为不同的媒介重新编写现有内容,例如博客文章的演示文稿。
  • 制定产品说明。
  • 玩游戏。
  • 协助求职,包括写简历和求职信。
  • 问些琐碎的问题。
  • 更简单地描述复杂的主题。
  • 写视频脚本。
  • 产品研究市场。
  • 创造艺术。
  • ......

与其他聊天机器人不同,ChatGPT 还可以记住各种问题,以更流畅的方式继续对话。

五、为什么使用 ChatGPT?

随着 ChatGPT 项目的不断发展,企业和用户仍在探索 ChatGPT 的好处。一些好处包括:

1. 效率。由人工智能驱动的聊天机器人可以处理日常和重复的任务,这可以释放员工专注于更复杂和战略性的责任。

2. 节省成本。使用人工智能聊天机器人可以比雇佣和培训更多的员工更具成本效益。

3. 提高内容质量。作者可以使用 ChatGPT 来改进语法或上下文错误,或帮助头脑风暴的想法的内容。员工可以使用普通文本,并要求改进其语言或添加表达式。

4. 教育和培训。ChatGPT 可以帮助提供关于更复杂主题的解释,以帮助充当虚拟导师。用户也可以要求指南和任何需要澄清的答复。

5. 更好的响应时间: ChatGPT 提供即时响应,从而减少了用户寻求帮助的等待时间。

6. 增加可用性。人工智能模型全天候提供持续的支持和帮助。

7. 多语言支持。 ChatGPT 可以用多种语言进行交流,也可以为全球受众的企业提供翻译服务。

8. 个性化。人工智能聊天机器人可以根据用户以前的交互习惯和行为来定制响应。

9. 可伸缩性。ChatGPT 可以同时处理多个用户,这对于用户参与度高的应用程序是有益的。

10. 自然语言理解。ChatGPT 能够理解并生成类似人类的文本,因此它对于生成内容、回答问题、参与对话和提供解释等任务非常有用。

11. 数码无障碍。ChatGPT 和其他 AI 聊天机器人可以通过提供基于文本的交互来帮助残疾人,这比其他界面更容易导航。

六、ChatGPT 的局限性是什么? 它有多准确?

ChatGPT 的一些限制包括:

1. 它没有完全理解人类语言的复杂性。ChatGPT 被训练成根据输入生成单词。正因为如此,回答可能显得肤浅,缺乏真正的洞察力。

2. 对2022年之后的数据和事件缺乏了解。训练数据以2022年的内容结束。ChatGPT 可以根据它从中提取的数据提供不正确的信息。如果 ChatGPT 不能完全理解查询,它也可能提供不准确的响应。ChatGPT 仍在接受训练,因此当答案不正确时,建议提供反馈。

3. 反应听起来像机器,不自然。因为 ChatGPT 预测下一个单词,所以它可能会过度使用诸如 the/and 之类的单词。正因为如此,人们仍然需要审查和编辑内容,使其更加自然流畅,就像人类写作一样。

4. 它总结但不引用资料来源。ChatGPT 不提供对任何数据或统计数据的分析或洞察。ChatGPT 可能提供统计数据,但是没有对这些统计数据的含义或者它们与主题的关系做出真正的评论。

5. 它不能理解讽刺和反讽

6. 它可能集中在一个问题的错误部分,而不能转移。例如,如果您问 ChatGPT,“一匹马是否根据它的大小成为一个好的宠物?”然后问它“猫怎么样?”ChatGPT 可能只关注动物的大小,而不是提供将动物作为宠物的信息。ChatGPT 没有发散性,不能在单个回答中改变其答案以涵盖多个问题。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1527779.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

使用uniapp,uni-data-select组件时,内容长度没超过容器宽度时候虽然能显示全内容但是数据后边会出现三个点,逼死强迫症

项目场景: 微信小程序开发,使用uniapp,uni-data-select组件时,内容长度没超过容器宽度时候虽然能显示全内容但是数据后边会出现三个点,逼死强迫症 解决方案: 找到组件的源代码,然后删除那三个…

MeterSphere和Jmeter使用总结

一、MeterSphere 介绍 MeterSphere 是⼀站式开源持续测试平台,涵盖测试跟踪、接⼝测试、UI 测试和性能测试等,全 ⾯兼容 JMeter、Selenium 等主流开源标准,能够有效助⼒开发和测试团队在线共享协作,实现端到 端的测试管理跟踪…

日志 | 日志级别 | c/c++ | 终端显示不同的颜色

日志想必都知道 优先级从高到低依次为:OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、TRACE、 ALL日志参考1 #define RED "\x1B[31m" #define GRN "\x1B[32m" #define YEL "\x1B[33m" #define BLU "\x1B[34m" #define MAG "…

绝地求生:受到封禁三天的玩家,静待解封即可!官方暂未发布系误封公告

首先,评论区所说的误封解除公告为假! 3.17晚上无聊刷到黑盒里有几个人一直在发一张截图,说是官方发布了公告 “表示三天的封禁系误封,已在逐步解封。” 但是在细看这个图片的时候,会发现很大一部分人都是用的一张图片…

HTML5球体下落粒子爆炸特效

HTML5球体下落粒子爆炸特效,源码由HTMLCSSJS组成,双击html文件可以本地运行效果,也可以上传到服务器里面 下载地址 HTML5球体下落粒子爆炸特效

【Flink】Flink 中的时间和窗口之窗口API使用

1. 窗口的API概念 窗口的API使用分为按键分区和非按键分区,在定义窗口操作之前,首先就要确定好是基于按键分区Keyed的数据流KeyedStream来开窗还是基于没有按键分区的DataStream上开窗。 1.1 按键分区窗口(Keyed Windows) 按键…

二蛋赠书十八期:《一本书讲透Elasticsearch:原理、进阶与工程实践》

Elasticsearch 是一种强大的搜索和分析引擎,被广泛用于各种应用中,以其强大的全文搜索能力而著称。 不过,在日常管理 Elasticsearch 时,我们经常需要对索引进行保护,以防止数据被意外修改或删除,特别是在进…

20240318uniapp怎么引用组件

在script中增加 import index from "/pages/index/index.vue" 把index直接整个作为一个组件引入 然后注册组件 在export default中增加 components: {index:index }, 注册了index组件&#xff0c;内容为import的index 然后就可以在template里使用 <index&…

03|提示工程(下):用思维链和思维树提升模型思考质量

什么是 Chain of Thought CoT这个概念来源于学术界&#xff0c;是谷歌大脑的Jason Wei等人于2022年在论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models&#xff08;自我一致性提升了语言模型中的思维链推理能力&#xff09;》中提出来的概念。它…

双向队列广搜

适用情况 适用的情况&#xff1a;解决最短路径问题 当我们已起始点和终点时&#xff0c;我们可以采用双向队列广搜去解决问题。所谓的双向队列广搜&#xff0c;就是让起点向终点搜索&#xff0c;终点向起点搜索&#xff0c;二者同时开始&#xff0c;那么当它们第一次1相遇时&am…

RocketMQ - 一条消息写入CommitLog文件之后,如何实时更新索引文件?

Broker收到一条消息之后,其实就会直接把消息写入到CommitLog里去,但是它写入刚开始仅仅是写入到MappedFile映射的一块内存里去,后续是根据刷盘策略去决定是否立即把数据从内存刷入磁盘的。 实际上,Broker启动的时候会开启一个线程,ReputMessageService,他会把CommitLog更…

FreeRTOS教程7 事件组

目录 1、准备材料 2、学习目标 3、前提知识 3.1、什么是事件组&#xff1f; 3.1、事件组特征 3.1.1、事件组、事件标志和事件位 3.1.2、EventBits_t 数据类型 3.1.3、多个任务访问 3.2、创建事件组 3.3、操作事件组 3.4、xEventGroupWaitBits() API 函数 3.4.1、ux…

主机与windows虚拟机远程桌面实现方法

目录 一、虚拟机相关配置1. 配置虚拟机网络2. 打开虚拟机远程桌面功能3. 配置虚拟机用户与分组 二、主机相关配置 当无法通过共享文件夹实现主机与windows虚拟机文件共享时&#xff0c;可以通过主机与虚拟机远程桌面的方法实现文件的共享传输。本文主要介绍主机与虚拟机远程桌面…

【接口防重复提交】⭐️基于RedisLockRegistry 分布式锁管理器实现

目录 前言 思路 实现方式 实践 1.引入相关依赖 2.aop注解 3.切面类代码 4.由于启动时报错找不到对应的RedisLockRegistry bean&#xff0c;选择通过配置类手动注入&#xff0c;配置类代码如下 测试 章末 前言 项目中有个用户根据二维码绑定身份的接口&#xff0c;由于用户在…

诺视科技完成亿元Pre-A2轮融资,加速Micro-LED微显示芯片商业化落地

近日&#xff0c;Micro-LED微显示芯片研发商诺视科技&#xff08;苏州&#xff09;有限公司&#xff08;以下简称“诺视科技”&#xff09;宣布完成亿元Pre-A2轮融资&#xff0c;本轮融资由力合资本领投&#xff0c;老股东盛景嘉成、汕韩基金以及九合创投持续加码&#xff0c;这…

YOLOv8改进 | 图像去雾 | MB-TaylorFormer改善YOLOv8高分辨率和图像去雾检测(ICCV,全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是图像去雾MB-TaylorFormer,其发布于2023年的国际计算机视觉会议(ICCV)上,可以算是一遍比较权威的图像去雾网络, MB-TaylorFormer是一种为图像去雾设计的多分支高效Transformer网络,它通过应用泰勒公式展开的方式来近似softmax-at…

华为openEuler系统安装openjdk并配置环境变量

华为openEuler系统安装openjdk并配置环境变量 1、安装JDK软件包 执行dnf list installed | grep jdk 查询JDK软件是否已安装。 $ dnf list installed | grep jdk查看命令打印信息&#xff0c;若打印信息中包含“jdk”&#xff0c;表示该软件已经安装了&#xff0c;则不需要再…

堆排序(向下调整法,向上调整法详解)

目录 一、 二叉树的顺序结构 二、 堆的概念及结构 三、数组存储、顺序存储的规律 此处可能会有疑问&#xff0c;左右孩子的父节点计算为什么可以归纳为一个结论了&#xff1f; 四、大小堆解释 五、大小堆的实现&#xff08;向上和向下调整法&#xff09; 5.11向上调整法…

docxTemplater——从word模板生成docx文件

官网文档&#xff1a;Get Started (Browser) | docxtemplater 官网在线演示&#xff1a;Demo of Docxtemplater with all modules active | docxtemplater 源码&#xff1a;https://github.com/open-xml-templating/docxtemplater 不仅可以处理word&#xff08;免费&#xf…

【深度学习实践】面部表情识别,深度学习分类模型,mmpretrain用于分类的实用教程,多任务网络头

文章目录 数据集数据集的进一步处理转换training.csv转换validation.csv 剔除无法使用的图片数据选择mmpretrain框架来训练配置四个文件改写base model改写base datasetsschedulesdefault_runtime 总配置开始训练训练分析考虑在网络上增加facial_landmarks回归head考虑是否可以…