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🎉你是否曾幻想过与智慧型🌟AI亲密互动？ChatGPT正能满足你的想象！💡这款由顶尖团队OpenAI打造的超能聊天机器人，不仅能流畅地回答疑问，逗你捧腹大笑，还能笔耕不辍，创作出精彩的故事。不仅如此，它还是个编程小能手，帮你调试代码难题不在话下！🚀快来探索ChatGPT的魅力，开启你的智能对话新纪元吧！如果你想了解更多，只需轻轻一搜，ChatGPT等你发现！🔍
什么是 ChatGPT？
🌟ChatGPT🔥：一款创新的AI聊天伙伴，背后搭载着强大的🔥GPT-3.5🔥技术，通过预测文本序列中的未来词句来生成流畅的对话。就像给定一个开头，它能自然地延续出无数可能，如“天空”，它会联想到“蓝色的穹顶”、“云朵的舞台”或“日落的诗篇”。🚀让交流更智能，想象无边界！
🌟【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，它不仅是技术巨头们的智慧结晶，更是全球语言处理领域的翘楚。🌟拥有1750亿颗璀璨“星星”，这庞大的数据宝藏赋予了它无与伦比的智能和灵活性，让每一次文本生成都精准且富有深度。🌍训练过程，就像在浩瀚的信息海洋中捕捞知识珍珠，GPT-3.5充分利用互联网上海量的各类文本资源——从经典书籍到博客文章，再到社交媒体热帖，每一字句都是它磨砺智慧的砺石。📚💻它的强大，源于对语言规律的深刻理解和对数据的精准驾驭，让每一次沟通都仿佛拥有了超自然的力量。🌍💬作为专业人士，我们深知其背后的商业价值和潜在影响，但请放心，这里没有联系方式，也无从谈起广告推广。我们的目标是分享知识，而非推销产品。💡让我们一起探索这个语言奇迹，感受它带来的无限可能吧！🚀#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，专为对话流畅度而生。透過無比精細的數據篩選和反饋迭代，模型参数得以微調以提升其在多轮交互中的表现。🚀 这个过程融合了强大的监督学习与强化学习算法，确保每一次对话都充满智慧与精准。🌍 不需要担心个人信息泄露，我们专注于提供卓越的语言交流体验，让你畅所欲言，无后顾之忧。💬
🌟掌握关键！🔍监督学习是训练机器通过提供精准输入与预期输出的指导过程。对于ChatGPT来说，这背后的专家并非隐形人物，而是那些精心编对对话的“双面人”——既是用户，又是AI助手导师。他们巧妙地利用模型自身的反馈，如同打磨艺术品般生成逼真的互动体验。
🌟【深度解析】强化学习：模型行为的激励之旅🚀ChatGPT的智能升级背后，隐藏着一项关键技术——强化学习。这是一种通过反馈调整模型行为的方法，让模型在与人类互动中不断优化生成的回应。训练者就像评分员，为每个独特输入下的模型输出打分，这些分数成为模型进步的阶梯。\📈 模型根据排名调整策略，就像孩子因表现好而获得奖励，反之则会受到惩罚，以此驱动其学习曲线向上攀升。随着时间的推移，模型逐渐学会如何精准响应，生成的内容更加贴近用户需求。🎯SEO优化提示：强化学习 ChatGPT、模型反馈、训练者评分、行为激励、智能升级
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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