ChatGPT官网 — ChatGPT特点

为什么ChatGPT这么火？操作简单, 容易上手，打开 ChatGPT 聊天框之后只需要在对话框里输入问题, 就可以获得答案. 能够应对日常对话各种场景应用生活类、职业类、代码类. . . . . .以对话方式进行交互

对话格式使 ChatGPT 能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求单轮对话完成问题解答多轮对话完成问题解答1.单轮对话完成问题解答

2.多轮对话完成问题解答假如 “当你一个人孤单的时候, 想找个人聊聊天, 那么 ChatGPT 就可以充当你的聊天对象”第一步: 你可以输入文本,如: “我现在很寂寞. 你能陪我聊聊天吗?”

第二步: 继续输入文本, 如:“我的女朋友和我分手了,我心情很难过”

第三步: 继续输入文本, 如:“我现在还忘不掉她, 我是不是应该给她打个电话,重新挽回这段感情”

第四步: 继续输入: “那我想问下你有女朋友吗？”

ChatGPT发展过程ChatGPT是在GPT基础上进一步开发的NLP模型Generative Pre-trained Transformer( 模型)生成式预训练：学习如何产生数据(中国人=>民)预训练：提前训练好大模型(模型参数量大，存储空间大)

1、NLP模型：GPT模型是一种NLP模型，使用多层变换器(Transformer)来预测下一个单词的概率分布，通过训练在大型文本语料库上学习到的语言模式来生成自然语言文本2、模型不断发展：GPT-1到GPT-3智能化程度不断提升，ChatGPT的到来也是

GPT-4正式推出之前的前罩ChatGPT发展过程①ChatGPT在1月份每天访问者超过1300万UV，较去年增长2倍多②ChatGPT背后经历ML、DL及Transformer技术发展③人工智能多场景应用，

多模态技术发展成为发展转折点④ChatGPT更多助力数字化转型和升级而不会替代人类

透过人工智能三次浪潮发展，了解ChatGPT

人工智能领域知识小科普

ChatGPT本质

GPT-1介绍2018年6月, OpenAI公司发表了论文“Improving Language Understanding by Generative Pre-training”《用生成式预训练提高模型的语言理解力

》, 推出了具有1.17亿个参数的GPT-1（Generative Pre-training Transformers, 生成式预训练变换器）模型。GPT-1的训练分为无监督训练和有监督微调。

GPT-2介绍2019年2月, OpenAI推出了GPT-2, GPT-2的目标是为了训练一个泛化能力更强的词向量模型，它并没有对GPT-1的网络机构进行过多的结构创新和设计，只是使用了更大的数据集和更大的网络参数。

GPT-3介绍2020年5月, OpenAI发布了GPT-3, GPT-3根据数据集的不同的质量赋予了不同的权值，权值越高的在训练的时候越容易抽样到• GPT-3介绍以10亿为单位GPT-3沿用了GPT-2。

的结构，但是在网络容量上做了很大的提升，具体如下：Ø GPT-3采用了96层的多头transformer，头的个数为96；Ø 词向量的长度是12888 ；Ø 上下文划窗的窗口大小提升至2048个token；

Ø 使用了alternating dense和locally banded sparse attention。

ChatGPT引入强化学习及人工监督微调，具备了理解上下文、连贯性等诸多先进特征，实现海量应用场景ChatGPT所利用数据集只截止到21年Ø 交互对话中ChatGPT会主动记忆之前对话美容，进而上下文理解，实现连续对话

Ø ChatGPT也会屏蔽敏感信息，对于不能回答的内容也能给与相关建议