综合指南：ChatGPT 如何工作？

已发表: 2023-10-20

还记得我们怎么说“让我们用谷歌搜索一下”来寻找答案吗？ 如今，人们普遍会想“让我问问 ChatGPT”。

您是否发现自己说过这样的话或意识到这是一种日益增长的常态？ 虽然 Google 是一个庞然大物，其实用性是无可争议的，但 ChatGPT 作为一个只需单击一下即可为您提供所有信息的实体已经取得了巨大的发展。 这种转变代表了人工智能的影响力日益增强，它悄然但确实改变了我们的数字景观。

时代在变，对吗？

如果你仔细想想，现实世界中人工智能故事中的所有预测都将成为现实。 但可以把它想象成钢铁侠的贾维斯，而不是超级反派奥创。 人工智能的使用掌握在掌握它的人手中，因此，我们是安全的。 我们将看到 ChatGPT 和其他人工智能进步的弧线，以改善我们周围的一切。

尤其是 ChatGPT，它是 OpenAI 的一项创新，是一款精心设计的工具。 它使用 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 的强大算法来提供引人入胜的对话体验。 这些算法统称为 GPT（生成式预训练变压器），自 2020 年以来一直在人工智能技术中发挥着关键作用，驱动着各种应用程序和服务。

ChatGPT 从一开始的吸引力就在于其简单性和可访问性。 它使人工智能技术更容易被日常终端用户所接受，无论他们是否具备人工智能知识。 它使每个人都成为人工智能生态系统的一部分，这就是它受到尊重的原因，尤其是免费的。

但他们是怎么做到的呢？

对于那些有兴趣了解如何将采用 AI 的艰巨任务分解为简单对话的人们，我们撰写了这篇博文，向您展示 OpenAI 是如何做到这一点的。

现在，让我们仔细看看 ChatGPT 是如何运作的。

什么是 ChatGPT？

ChatGPT 是一款令人难以置信的自然语言处理 (NLP) 工具，由人工智能 (AI) 和机器学习提供支持。 它读取您的输入（即人类语言），并根据其训练提供最佳答案。

其主要功能是通过分析用户文本输入来生成智能响应。 它是人工智能复杂性的顶峰，为各种可能性打开了大门。

短短5天用户突破100万，目前用户数已破亿

ChatGPT 用户达到 100 万
ChatGPT 用户达到 100 万

这是我和 ChatGPT 之间的简单对话。

ChatGPT 示例
ChatGPT 示例

我问了另一个问题，只是为了强化我们之前关于接管世界的观点。

ChatGPT 示例
ChatGPT 示例

就这样吧。 ChatGPT 也不这么认为。 那么，让我们继续讨论 ChatGPT 的功能以及如何利用其强大功能。

以下是 ChatGPT 功能的一瞥​​：

  • 可以准确回答各种问题。
  • 它可以创造富有想象力和吸引力的内容。
  • 它可以进行细致入微的、类似人类的对话。
  • 还有更多，仅受您的想象力限制。

目前，ChatGPT 作为 GPT-3 和 GPT-3.5 算法对所有人免费。 要尝试最先进的 GPT-4 模型，用户需要订阅 ChatGPT Plus，因为免费版本的 ChatGPT 中不提供该服务。 该模型于 2023 年 3 月 14 日发布，由于 GPT-3 的迷人性以及它如何开始围绕人工智能塑造技术，在全球范围内引起了真正的炒作。

谁创建了 ChatGPT？

ChatGPT 是 OpenAI 的创意，OpenAI 是一家处于人工智能创新前沿的先锋研究公司。 OpenAI 富有远见的研究人员和工程师团队的使命是让所有人都能享受通用人工智能的好处，他们合作创建了 ChatGPT，展示了他们对推进人工智能技术的承诺。

其名称反映了其基于聊天的界面，该界面利用了 OpenAI 先进的生成式预训练变压器 (GPT) 技术。 您还记得第三代人工智能 GPT-3 为《卫报》撰写整篇文章而成为头条新闻吗？

这项尖端技术还为必应的人工智能和许多其他强大的人工智能技术提供动力。

ChatGPT 背后的技术

我们知道 ChatGPT 能够理解人类语言并根据提示提供输出。 现在，让我们了解一下支持这个人工智能聊天机器人的技术是什么。

什么是大型语言模型 (LLM)？

大型语言模型 (LLM) 是根据互联网上的大量文本数据进行训练的人工智能模型，用于理解语言的结构、单词如何组合以及我们如何使用它们。

将法学硕士视为语言专家。 他们阅读了大量的文字并且知道单词如何组合在一起。 如果你给他们看一个句子，他们可以预测接下来可能出现的单词，就像你可以猜测一首熟悉歌曲中的下一个单词一样。

这些法学硕士支撑着许多语言处理人工智能工具，包括 ChatGPT。

生成式预训练 Transformer (GPT)

在ChatGPT中，“GPT”是指生成式预训练变压器，一种特殊的大型语言模型（LLM）。 这些 GPT 模型就像单词向导。

他们可以通过查看前面的单词来预测句子中接下来出现的单词。 ChatGPT Plus 使用最新的 GPT-4，就像一个增压版本，可以提供更快的响应并处理更棘手的任务。

自注意力机制

GPT 模型，如 ChatGPT，使用“自我注意力”。 这种机制可以帮助 GPT 等模型衡量句子中单词的重要性。 这样，它就可以理解单词之间的关系，即使它们在句子中相距很远。 这有助于它理解它正在“阅读”的内容。

根据人类反馈进行强化学习 (RLHF)

ChatGPT 训练过程的独特之处之一是使用人类反馈强化学习 (RLHF)。 就像有一位导师指导一样。 该技术使用人类反馈来帮助 ChatGPT 避免不良输出。 借助 RLHF，ChatGPT 能够更好地做出响应，更加符合人类价值观和期望。

基于提示的交互：

ChatGPT 通过解释用户提示或查询来工作。 用户提供提示，ChatGPT 根据其对输入的理解生成响应。

InstructGPT：ChatGPT 的前身，奠定了基础

为了实现 ChatGPT，许多技术进步引导我们实现了这一点。 但如果你稍微回溯一下，你就会发现InstructGPT。

InstructGPT是OpenAI创建的强大工具，在ChatGPT的发展中发挥着举足轻重的作用。 它于 2022 年发布，旨在克服 GPT-3 的某些语言限制。

InstructGPT 的特殊之处在于它能够理解并响应提示指令。 它接受了大量互联网文本数据的训练，这磨练了它生成听起来非常人性化的文本的能力。

为了使 ChatGPT 更具对话性，OpenAI 采用了 InstructGPT 并对其进行了微调。 这涉及两个阶段：预训练和微调。 在预训练阶段，模型通过消化大量数据来学习语言理解和推理。 这为 ChatGPT 生成连贯文本奠定了基础。 在微调阶段，使用自定义数据集使 ChatGPT 的响应听起来更像对话。

InstructGPT 遵循指令并生成上下文相关响应的技能，与 ChatGPT 的对话功能相结合，使其成为从回答问题到协助各个领域的各种应用程序的宝贵工具。

ChatGPT 如何运作？

为了了解 ChatGPT 的工作原理，让我们简要讨论一下这些识别模式的算法是如何工作的。

大脑和计算机的模式识别

这是一只猫。 像按钮一样可爱。

现在，你的大脑是如何感知这只猫的，又是如何意识到它实际上是一只猫的？

在此示例中，您将了解如何感知这些数据。 如果你想让计算机程序识别它是一只猫，它必须像人脑一样工作，从过去的数据中得出结论，并直观地识别出它是一只猫而不是一只小老虎。

分析图像时，使用互连节点的网络。 随着图像变得越来越复杂，确定每个节点的角色变得越来越困难。 一些节点识别边缘等基本元素，而其他节点则识别更复杂的特征，例如“尖耳朵”。 然而，标记这些特征可能是一项具有挑战性的任务。

当您检查识别猫和狗的系统时，您会发现超过 60,000 个神经元错综复杂地联网，每个神经元负责分析图像的独特方面。 神经元首先识别边缘等基本组件，但随着我们进入第 10 层，确定它们的焦点变得更具挑战性。 尽管能够识别特征并正确标记它们，例如区分“尖耳朵”，但这可能很困难。

解释这个程序如何识别猫的精确机制可能令人畏惧。 它有效，但以类似故事的方式详细说明内部工作原理很复杂，可能是由于该过程的复杂性或者因为仍然需要充分理解管理它的规则。

将 ChatGPT 等人工智能应用于语言时，也会出现类似的挑战。 语言很复杂，但与图像识别相比，我们可以更好地理解它的功能。

现在，了解了识别和模式识别之后，我们就可以深入了解 ChatGPT 的实际工作原理。

海量的训练数据

ChatGPT 不会生成未经训练的新内容。 它根据预先存在的知识为您提供可信的事实。 在 2021 年 9 月之前接受更具体的数据培训。

正如您在上面的示例中看到的，使用标记数据进行监督学习很好，但它有局限性。 我们没有标有该质量的产品。

因此，ChatGPT 同样被要求以无监督学习的形式从互联网上的大量信息中学习。

ChatGPT 大型语言模型 (LLM) 的训练数据涉及 45TB 的巨大压缩明文。 这 45 TB 的训练数据相当于大约 650 万个文档页。 这些大量数据包含来自各种来源的文本，包括网站、书籍和对话。 庞大的数据量确保 ChatGPT 的语言模型能够接触到各种语言模式、用法和主题。 这就是为什么它在生成各种主题的文本方面具有高度通用性。

它是用于训练这些数据的包罗万象的人类大脑创造物； 基于此，GPT-3 拥有 1750 亿个参数/变量，允许它接受输入（提示）并根据它赋予这些不同参数的值和权重设计输出。

该数据的标记化

数据被转换为标记和数字文本表示。 标记化是将原始文本数据转换为数字标记的过程。 这些标记就像数字构建块，其中每个单词或子单词都映射到唯一的数字表示。 标记化使 ChatGPT 能够有效地处理文本，因为模型更容易使用数字数据。 此步骤对于使 ChatGPT 能够有效地理解和生成文本至关重要。

这个过程创建了深度学习神经网络，这是一种基于人脑的多层加权算法。 因此，引导它理解文本数据中的关系并产生类似人类的响应。

变压器架构

Transformer 架构的变革能力是 ChatGPT 卓越语言生成功能的基础。

Transformer 架构是人工智能领域的突破性发展。 它允许 ChatGPT 并行执行计算，这意味着它可以更有效地处理和理解文本。 这种并行处理显着减少了训练模型所需的时间。 这使得人工智能模型的生成速度更快，同时具有成本效益。

自我关注

ChatGPT 对文本的理解很大程度上得益于自注意力机制，类似于教计算机关注句子中的特定单词。

蒙面自我注意力

这是循环神经网络使用的典型形式，它允许人工智能仅关注句子中较早出现的单词，类似于一页一页地阅读一本书。 当人工智能需要按顺序、逐步生成文本时，这种机制特别有用，以确保整个响应的连贯性。

例如，考虑这句话：一只狗跳过了棕色的猫。

对于屏蔽注意力中的“dog”这个词，它只考虑它前面的词，即“a”。 它无法访问“jumped”、“over”、“the”、“brown”和“cat”等单词。 这种单向方法允许它逐步处理句子，重点关注左侧的单词。

自我关注

这是 ChatGPT 架构中的关键元素。 这就像有一个工具可以帮助人工智能专注于句子中的某些单词。 在处理文本时，人工智能会对不同的单词分配不同程度的注意力，使其能够理解它们之间的关系。 这种机制对于确定文本中特定单词的重要性至关重要，并有助于生成连贯的响应。

对于 self-attention 中的单词“dog”，它可以考虑句子中的所有其他单词，包括“a”、“jumped”、“over”、“the”、“brown”和“cat”。 这使得它能够同时捕获句子中所有单词之间的关系。

代币：理解的基石

令牌是 ChatGPT 功能不可或缺的一部分，是语言建模和理解的基本单位。

令牌是 ChatGPT 用于理解和生成文本的基本元素。 每个单词或子单词都被转换为数字表示，并包含有关其在句子中的位置和方向的信息。 这些标记是 ChatGPT 中语言理解的构建块。

标记化过程：标记化涉及将原始文本分解为更小的单元。 此过程使 ChatGPT 通过将文本转换为数字数据来更有效地处理文本。 这是语言建模中的关键步骤，为模型的神经网络进一步处理文本做好准备。

使用 RLHF 进行微调

人类反馈强化学习 (RLHF) 是一项开创性技术，用于微调 ChatGPT 并确保其响应符合人类期望。 这是由人类人工智能培训师完成的。

使用 RLHF 进行微调对于增强 ChatGPT 的语言生成能力至关重要。 在此过程中，人工智能模型将获得演示数据，向其展示在常见场景中应如何响应。 然后，人工智能培训师对这些数据进行比较和排名，以创建奖励模型。 人工智能在不同情况下学习最合适的反应，使其语言生成更加连贯和上下文感知。

使用 RLHF 允许 ChatGPT 根据人类反馈和偏好调整其响应。 这种微调过程有助于人工智能生成更加连贯、与上下文相关的响应，并符合人类的期望。 确保 ChatGPT 的语言生成准确且具有上下文感知能力至关重要。

RLFH 的工作原理如下：

1.监督微调（SFT）

用于改进 GPT-3 响应的过程涉及监督微调 (SFT)。 组建了一个由 40 名专家组成的团队来创建专门的训练数据集。 他们从 API 中选择了真实的用户提示并添加了新的提示，创建了 13,000 个问答对。

专家们对每个提示给出了准确的回答，从而创建了答案键。 然后，通过将其响应与答案键进行比较来训练 GPT-3，并在出现错误时进行改进。 这显着提高了 GPT-3 的响应质量。

2. 奖励模式

开发人员实施了一套激励系统，其中 GPT-3 为每个查询提供了大量答案。 随后，专业人士评估了这些回复并根据其质量对其进行了排名。 然后，系统从这些排名中学习，这有助于提高其提供一流回复的能力。 这些奖励模型有助于确定最佳答案。

3. 强化学习

该团队对模型进行了微调，让它生成对随机客户提示的响应，并对每个提示-响应对进行评分。 他们使用近端策略优化（PPO）来确保平衡改进。 PPO 涉及三个步骤：选择操作、评估其奖励以及根据反馈进行微调。 通过PPO实践，该模型变得更加熟练，成为一种高效的增强方法。

ChatGPT 大型语言模型的力量

ChatGPT 的优势在于它能够理解并生成连贯的、上下文相关的文本。 由于自然语言模型，这是可能的。

什么是自然语言处理？

NLP 是人工智能的一个广泛领域，专注于教导机器理解和生成人类语言。 它涵盖各个方面，包括语音识别（允许机器理解口语）和机器翻译（允许将文本从一种语言翻译成另一种语言）。 聊天机器人，如 ChatGPT，是 NLP 的产物，旨在进行自然语言对话。

文本理解

ChatGPT 的核心功能是理解和生成文本。 它不仅限于预测单个单词，而是旨在根据收到的输入创建完整且连贯的句子。 这种生成上下文相关响应的能力使其成为从内容生成到客户支持等各种应用程序中的宝贵工具。

为什么 RLHF 的这项努力是必要的？

RLHF 在 ChatGPT 的 NLP 中的重要作用

在自然语言处理 (NLP) 领域，ChatGPT 是一个引人注目的例子。 NLP 涵盖各种人工智能应用，从语音识别到聊天机器人，由复杂的算法和语言规则驱动。 ChatGPT 利用 NLP 的力量根据您的提示制定连贯的响应。

在这种背景下，RLHF（人类反馈强化学习）的重要性怎么强调都不为过。 这是ChatGPT NLP能力提升的原动力。 RLHF 涉及人工评估、对多个响应进行排名以及训练模型以产生更有效的响应。

为什么 RLHF 在 NLP 中如此重要？ 因为它通过从真实交互中学习来微调模型，确保 ChatGPT 提供有价值的、上下文感知的响应。 这种动态过程是 ChatGPT 成功的核心，使其成为可靠且高效的对话式人工智能。

对 GPT 的“知识”持保留态度

为什么它并不总是准确的？

正如您现在所知，GPT 接受的数据集训练远远超出了人类大脑的理解范围。 它包含的知识广度延伸到了当今互联网上的内容（尽管直到 2021 年）。 然而，这并不是第一手的知识； 它不是从互联网复制和粘贴的数据，也不信任单一来源。 它根据训练预测文本。

一项研究表明，ChatGPT 回答了 52% 的软件工程问题。 这就是为什么它不能被视为单一事实来源。

这是另一个例子：

正如您在上图中看到的，ChatGPT 有时可以自信地给您错误的答案或不正确的信息。 并非总是如此，但有时如此。

OpenAI 对此也没有异议。 他们的网站上有明确的免责声明。

ChatGPT 如何生成答案？

现在您已经了解了 ChatGPT 的工作原理，让我们了解更多详细信息：如何使用 ChatGPT 专门生成答案？

ChatGPT 使用先进的自然语言处理技术和深度学习模型生成答案。 就是这样：

训练： ChatGPT 对来自互联网的海量数据集进行了广泛的训练。 在此阶段，它学习语言模式、上下文和单词关系。

输入分析：当用户提出问题或提供输入时，ChatGPT 将文本分解为更小的部分，并通过神经网络运行它，同时考虑输入的上下文。

预测： ChatGPT 利用其学习的模式来预测最佳响应。 它生成一系列单词来有效地回答用户。

反馈循环： ChatGPT 通过用户反馈不断改进。 如果响应不准确，反馈可以帮助模型进行调整并提供更准确的答案。

这个过程涉及两个阶段：对大量数据集进行预训练和针对特定任务进行微调。 这使得 ChatGPT 能够对各种查询提供连贯且上下文感知的响应。

用户可以向 ChatGPT 提出哪些类型的问题？

ChatGPT 是您解决许多问题和需求的首选 AI 伴侣。 无论您是好奇还是寻求帮助，ChatGPT 都能满足您的需求。 如果您想知道 ChatGPT 能做什么，列表是无限的，但这里是其功能的一个想法：

  1. 一般知识：测验有关事实、琐事和一般信息的 ChatGPT。
  2. 写作魔法：获得写作、编辑和内容创建的支持。
  3. 编码伴侣：使用 ChatGPT 应对编程和编码挑战。
  4. 语言向导：翻译文本或寻求理解不同语言的帮助。
  5. 数学魔法：轻松解决数学问题和方程。
  6. 创意头脑风暴：产生创意内容、想法和灵感。
  7. 量身定制的建议：询问个性化的建议和推荐。
  8. 教育见解：寻求有关各种教育主题的知识和解释。
  9. 医疗保健帮助：获取医疗保健相关疑问和疑虑的答案。

还有更多：无限的可能性使 ChatGPT 成为跨各个领域的宝贵资源。

无论您对什么感到好奇或需要帮助，ChatGPT 都可以让您的数字交互更顺畅、信息更丰富。

如何访问 ChatGPT？

您可以通过多种方式访问​​ ChatGPT，每种方式可满足不同的偏好和需求：

  1. 在线平台： ChatGPT 可在基于网络的平台上使用。 您只需访问 OpenAI 官方网站或探索由 ChatGPT 提供支持的平台即可。
  2. API 集成：开发人员和企业可以使用 ChatGPT API 将 ChatGPT 集成到自己的应用程序和服务中。 这允许自定义实现和定制交互。
  3. ChatGPT Plus 订阅： OpenAI 提供名为“ChatGPT Plus”的订阅服务，该服务提供增强的访问、更快的响应时间和优先支持。 订阅 ChatGPT Plus 可解锁这些高级功能。
  4. 第三方应用程序： ChatGPT 也可以通过集成了该技术的第三方应用程序和服务进行访问。

请记住，ChatGPT 的可用性可能会因您选择使用的特定平台或服务而异。

从 GPT-3 到 GPT-4 的演变

从 GPT-3 到 GPT-4 的过渡标志着人工智能领域的显着进步，带来了许多增强功能。

  1. 更强大的功能： GPT-4 通过增强的功能增强了其游戏能力。 现在，它所做出的反应不仅准确，而且符合上下文。 这种转变归功于更丰富的训练数据集，使其能够以前所未有的方式理解语言的细微差别。
  2. 快速交互： GPT-4 引入了更快的响应时间并减少了延迟，确保更顺畅、更高效的交互。 您的 AI 伴侣响应迅速，为您带来无缝体验。
  3. 事实核查：在一个信息拥挤的世界中，准确性很重要。 GPT-4 结合了事实检查机制，降低了错误信息的风险。 这是迈向更可靠的数字世界的一步。
  4. 为您量身定制：个性化成为焦点。 GPT-4 提供增强的自定义功能，允许您根据您的特定需求微调模型。 您的人工智能助手将成为您独一无二的助手，提供量身定制的输出。
  5. 培训内容： GPT-4 除了公开数据之外还包括许可内容，可能包括专业认证考试内容和编码辅助材料。
  6. 图像输入： GPT-4 引入了接受图像输入的功能，将其功能扩展到文本之外。 该功能有望在图像分析和理解中得到应用。

主要区别：

GPT-4 与其前身 GPT-3.5 不同。 这不仅仅是进化的一部分；它也是进化的一部分。 这是一个飞跃。 GPT-4 更先进、能力更强，增长了十倍。 它支持多种语言，可以处理文本和图像输入，具有多功能性。 通过扩展的参数集，它可以更深入地进行对话并以无与伦比的精度提供响应。 处理图像的能力为其曲目增添了创意优势，使其成为可靠的伴侣。

ChatGPT 可以做什么？

您可以在工作流程中使用 ChatGPT 的程度是巨大的。 这里有些例子。

1.回答问题

无论您是想问一些琐碎的问题还是更严肃的问题，都可以将 ChatGPT 视为您寻求答案的首选。 它最初可能会给出通用响应，但您可以通过添加一些指导来增强它。 例如，如果您需要饮食建议，请询问 ChatGPT，“就像营养师一样，建议我今天应该吃什么。” 这就像您触手可及的个性化专家。

2. 总结和简化概念

ChatGPT 擅长简化复杂的想法。 如果您有一份厚重的文档或冗长的概念，ChatGPT 可以将其分解为简洁的摘要，使您更容易掌握。

这是个人最喜欢的 ChatGPT 用例！

3. 产生想法

陷入创意困境？ ChatGPT 可以成为您的头脑风暴伙伴。 无论是项目创意还是下一篇文章的灵感，ChatGPT 都可以为您提供帮助。 如果您遇到写作障碍或者甚至需要服装创意，这尤其有用！

4. 撰写定制消息和电子邮件

需要精心制作完美的信息吗？ ChatGPT 可以帮助您发出正确的语气。 指定您是否想要简洁、友好或为特定受众量身定制，瞧！ 您的消息已准备好发送。

5. 开发创意作品

您是否一直想写故事、诗歌或任何创意内容，但认为自己的创造力有限？ ChatGPT 可以与您合作，为您的创意努力增添额外的灵感。

6.校对写作

ChatGPT 的校对技能对每个人来说都是一个有用的工具，特别是因为人类的监督比机器更常见，但机器不会犯这样的错误。 它可以审查您的内容并提供改进建议。 在下面的示例中，我要求 ChatGPT 纠正一个语法错误的句子。 纠正很快就完成了。

7. 检查代码是否有错误

编码难题？ ChatGPT 可以解决这些问题。 粘贴你的代码，询问错误在哪里，它甚至可以逐行解释出了什么问题。

就像下面的例子一样

8. 翻译其他语言

语言障碍？ 也不是问题。 您不必总是依赖谷歌翻译。 ChatGPT 可以为您翻译文本，使多种语言的沟通更加顺畅。

9. 还有更多：

ChatGPT 身兼数职。 起草电子邮件、生成营销文案、解释复杂的主题并协助完成各种专业任务。

在下面的示例中，我要求 ChatGPT 创建博客大纲并提供相关关键字。 你可以看到它是如何给我所有信息的。

但请记住，像我们所有人一样，ChatGPT 并不完美。

确保 ChatGPT 完全满足您的需要的关键是让您的提示尽可能广泛。 输出的好坏取决于输入的好坏。

这就是为什么有时它可能会出错。 您可以通过提供清晰的说明并指出错误来解决这个问题。 它会向您学习，因此随着时间的推移，它的准确性会提高。

因此，无论您是商务专业人士还是寻求帮助的个人，ChatGPT 的多功能性都可以让您的任务变得更加轻松。 拥抱这个数字助手，让它提高您在各个行业和任务中的生产力。

ChatGPT 和搜索引擎之间的差异：它们的工作方式有何不同？

由于 ChatGPT 的日益普及，ChatGPT 和搜索引擎经常被放在一起比较。 然而，重要的是要记住它们是两个不同的用例。

嗯，ChatGPT 就像您友好的人工智能聊天伙伴。 它旨在与您聊天、以对话方式回答问题并生成听起来非常人性化的响应。

它可以帮助您进行客户服务查询、翻译语言，甚至帮助您制作创意故事。 此外，您可以继续对话并根据您之前谈论的内容获得新的回复！

现在，Google 是您值得信赖的网络百科全书。 当你向它提出问题时，它会在互联网上搜索，为你找到最详细和最新的答案。 这就像可以无限制地访问庞大的信息图书馆。 您可以获得即时答案、摘要、相关查询以及包含深入信息的网页链接。 它允许您根据搜索引擎结果页面 (SERP) 和输入关键字的意图进行研究并找到最相关的信息。

因此，虽然 ChatGPT 具有多功能性和适应性，但 Google 是您深入研究网络数据海洋的首选。 两者都有独特的优势，提供了获取信息的新方式和无尽的创新机会。

请记住，这不是为了比别人更好；而是为了比别人更好。 这是为工作选择正确的工具。 无论是友好的聊天还是深入了解知识，ChatGPT 和 Google 都会为您提供支持！

💭
事实上，当 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 被问及ChatGPT 是否会杀死 Google 时，他说：“我认为，每当有人谈论一项技术会导致其他巨头公司的终结时，通常都是错误的。 我认为人们忘记了他们可以在这里做出反击，而且他们非常聪明，非常能干。 我确实认为搜索可能会在某个时候发生变化，但短期内不会像人们想象的那么剧烈。”

光明的一面：让我们探讨一下 ChatGPT 的一些突出属性

ChatGPT Plus 的增强功能：ChatGPT 的付费版本

ChatGPT Plus 由 GPT-4 提供支持，与 ChatGPT 的免费版本相比，该表带来了显着的增强。 因此，每月 20 美元，如果您正在考虑 ChatGPT plus 可以做什么，那么这里有一个列表：

  1. 更快的响应： ChatGPT Plus 优先考虑效率。 它可以提供更快的响应，确保您的对话更加无缝和高效。 您不会发现自己在等待答案。
  2. 处理复杂性： chatgpt 的高级版本不仅注重速度，还注重速度。 这也与智力有关。 ChatGPT Plus 擅长管理复杂的任务，使其适合解决复杂的问题和挑战。 它可以处理更深入的讨论。
  3. 细致入微的回复： ChatGPT Plus 可以更好地掌握语言的细微差别，使其能够生成上下文感知的回复。 这意味着针对您的查询量身定制更个性化和相关的响应。
  4. 扩展对话：使用 ChatGPT Plus，您可以拥有更大的上下文窗口，从而实现更扩展和更深入的对话。 这对于集思广益、解决问题和探索创意特别有用。
  5. 多功能应用程序： ChatGPT Plus 并不局限于单一应用程序。 它在各种环境中都具有价值，例如增强客户支持、通过翻译打破语言障碍以及协助内容创建。
  6. 设定高标准： ChatGPT Plus 是 GPT-4 等高级语言模型可以实现的目标的一个示例。 它提高了人工智能聊天机器人的门槛，展示了这项技术的潜力。
  7. 优先访问：通过订阅，每当新功能发布时，用户都可以获得基于优先级的访问。

ChatGPT API 及其众多用例

ChatGPT API 是什么？

ChatGPT API 是一项技术，通过它您的应用程序可以拥有 ChatGPT 语言模型的功能。 这意味着使用最新的 GPT 算法为您的应用程序提供支持，并通过人工智能来支持它们。

以下是该 API 如何在现实场景中改变游戏规则：

  1. 提升客户支持：想象一下，您的网站上有一个聊天机器人，它不仅可以帮助访问者，还可以理解他们的疑问，提供即时信息，甚至提出个性化建议。 这正是 ChatGPT API 可以帮助您实现的目标。 这就像您的用户身边有一位友好的 24/7 客户支持代表一样。
  2. 增强虚拟助手功能：通过集成 ChatGPT API，您可以将自然语言功能融入您的虚拟助手应用程序中。 它可以使互动更加对话化、更具吸引力、更加人性化。 用户会感觉他们正在与一个值得信赖的来源聊天，而不仅仅是一台机器。
  3. 简化客户服务：公司可以使用 ChatGPT API 支持的聊天机器人来简化和加快客户服务流程。 这些虚拟助手有效地处理常见问题，提供快速、准确的答复。 客户不再需要等待过多的响应时间，公司也将不再让客户服务团队负担过重。
  4. 弥合语言障碍：在当今世界，语言翻译势在必行，企业全球化，一旦跨越语言障碍，与客户的联系就变得很容易。 因此，一个可以轻松翻译它的工具是一个福音。
  5. 创意内容生成：您可以使用 ChatGPT API 为您的博客、营销材料或创意项目生成高质量的内容。 它可以根据您的输入生成类似人类的文本。 一旦您学会了如何使用它，它就会成为您值得信赖的内容创建伙伴。

这些示例仅仅触及 ChatGPT API 功能的表面。 其适应性超越行业，为开发者提供了无限可能。 无论您是希望增强用户体验、自动化流程还是激发创造力，此 API 都是您通往创新世界的门户。

ChatGPT 的好处

凭借 GPT 模型功能，ChatGPT 为从学生到企业的每个人提供了必不可少的好处。 尽管世界甚至对人工智能的好处和影响存在争议，但其好处仍然是无可争议的。

这条推文就是这样一个例子。 ChatGPT 引发了有关 SEO 及其未来的讨论，但 ChatGPT 可以成为探索 SEO 的绝佳工具。

以下是 ChatGPT 的更多好处：

  1. 自然语言交互： ChatGPT 旨在与我们自然地交谈。 它理解我们类似人类的文本输入，从而实现无缝对话。 这为沟通开辟了新的可能性。
  2. 多功能功能：从回答问题和提供解释到制作创意内容和协助语言翻译，ChatGPT 具有多种功能。 它的多功能性使我们能够完成各种任务。
  3. 上下文感知：值得注意的是，ChatGPT 可以有效地掌握上下文。 它生成适合正在进行的对话的响应，使交互更有意义。
  4. 任务适用性：不局限于某一特定领域； ChatGPT 可以应用于需要文本生成或交互式通信的各个行业。 它可以满足您的需求。

ChatGPT 的局限性和挑战

虽然我们可以谈论 ChatGPT 的无限可能性，但解决其局限性也很重要。 这里是其中的一些：

  1. 缺乏常识：虽然ChatGPT令人印象深刻，但它需要具备人类水平的常识。 它有时会生成听起来似乎合理但实际上不正确的响应或给出无意义的答案。 您必须对它提供的信息保持批判性的关注。
  2. 复杂环境中的困难：复杂或模棱两可的环境可能会出错，导致反应不切中要害。 为了避免这种情况，明确定义查询会有所帮助。
  3. 偏见决策：训练数据中存在偏见可能会导致响应中出现无意的偏见，从而引发道德问题。 意识是关键； 始终验证敏感信息。
  4. 区分事实与虚构： ChatGPT 会自信地为您提供每一个答案，但不要被误报所愚弄。 ChatGPT 有时难以区分事实数据和虚构内容，可能会传播错误信息。 使用它进行研究时要小心。 使用您的认知和外部来源来验证信息。
  5. 响应的连贯性： ChatGPT 生成的响应在某些情况下可能缺乏连贯性或一致性。 在这种情况下，可能需要进行一些后处理。

Chatsonic - 最好的 ChatGPT 替代品

虽然 ChatGPT 是一个信息、研究等方面的强大库，但一些限制可能会引起您对 ChatGPT 替代方案的好奇。 特别是因为人工智能算法现在被多种工具广泛使用，从谷歌的 Bard 到 Bing 的人工智能。 然而，其中一个聊天机器人比其他聊天机器人更引人注目。

认识查索尼克。 ✨

Writesonic 的这款 AI 聊天机器人是 ChatGPT 的可靠替代品。 它由 GPT-4 和其他几种有能力的算法提供支持，使其比 ChatGPT 更先进。

以下是主要的区别：

  • 实时数据 - Chatsonic 与 Google 同步
  • 记忆 - Chatsonic 会记住您的输入和输出
  • 它允许您通过图像搜索以及语音搜索
  • 它允许您上传文档并解读见解
  • 它允许您通过链接进行搜索
  • 它比 ChatGPT 的定价计划低 20%。 您可以以每月 16 美元的价格使用 Writesonic 人工智能工具的整个生态系统，包括 Chatsonic。
  • 提示库可让您选择最高级的提示以获得最佳输出，您不必花时间创建或寻找正确的提示

Chatsonic 是一项突破性的创新，拥有“一体化工具”。 它提供了 ChatGPT 的强大功能，例如生成式 AI、Chatsonic、高级 AI 编写器、文本到语音转换器、Adiosonic 和 Sonic Editor - 其中每一个都具有现成的功能。 该人工智能工具消除了在不同工具的多个界面之间切换的需要。

它使用起来简单直观，您可以通过在一个屏幕上进行简单的聊天来轻松地制作、完善和完善您的内容。

💡
您无法访问 2021 年 11 月之后的 ChatGPT 数据。 然而，使用Chatsonic，您可以访问实时最新数据，而无需任何额外的扩展。

Chatsonic 已经在全球范围内产生了重大影响，并被 Google 评为“ChatGPT 的最佳替代品”。 让我们深入了解 Chatsonic 的主要功能：

  • 通过 Chatsonic 与 Google Knowledge Graph 的集成，访问任何主题的超相关和热门内容。
  • 使用角色模式定制您的 AI 聊天体验，支持与 13 种以上不同角色（如翻译、采访者、旅行指南等）进行对话。
  • 使用两种尖端模型将文本转换为令人惊叹的 AI 艺术：稳定扩散和 DALL-E，所有这些都在 Chatsonic 仪表板内。
  • 享受语音命令的便利，并获得读回给您的响应，类似于 Siri 或 Google Assistant。
  • 受益于 Chatsonic 类似 ChatGPT 的记忆功能，该功能可以记住对话、语气和语言以提供进一步帮助。

利用 Chatsonic 强大的 API 最大限度地提高您的工作效率，并将其无缝集成到现有软件中。 借助 ChatGPT 之外的功能，您可以通过将 Chatsonic Chrome 扩展程序添加到任何网页来生成 Gmail 线程、社交媒体帖子甚至整个文档的人工智能摘要。 使用 Android 版 Chatsonic 应用程序随时随地保持高效，该应用程序支持 Chatsonic 的所有功能。

此外，Chatsonic 还提供了一个提示市场，其中包含大量免费的 ChatGPT 提示，可满足各种情况和用例。 这些提示可以轻松复制并粘贴到 ChatGPT 或 Chatsonic 中，以生成令人印象深刻的答案。

对于希望增强客户体验的企业，Chatsonic 推出了 Botsonic，一款无代码人工智能聊天机器人构建器。 使用您自己的数据和知识库训练 ChatGPT，以提供个性化的客户体验。

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ChatGPT 的未来：改变我们的世界

ChatGPT 带来了一场人工智能革命，可以肯定地说，这项技术只会进一步发展。

让我给你看一下。

这是 Reddit 上的一个热门问题。

虽然有些人试图回答 Reddit 的意图，但另一些人则说：“为什么不问 ChatGPT？”

这两个答案是它们之间的明显区别。 虽然人类的理解创造了人工智能，但人工智能现在可以赋予你力量。 你想受到多大的影响取决于你的决定。

另一方面，人们对数据的担忧与日俱增，这也是 ChatGPT 一开始（现在仍然）在一些国家被禁止的主要原因。

以下是来自 Reddit 的讨论：

当然，散布恐惧是互联网上的一个常见主题，因此每个担忧都可以考虑在内，但前提是您必须进行自己的研究。

但如果使用得当，这项技术可以成为您值得信赖的盟友，简化日常任务，从新的大门到新的机遇。 以下是对未来、美好事物和其他一切的展望：

1. 客户服务革命： ChatGPT 将通过快速、智能的响应彻底改变客户服务领域。 这不仅仅关乎效率；还关乎效率。 这是为了让您的体验个性化且令人难忘。

2.优化业务流程：商业世界在不断发展，ChatGPT走在最前沿。 通过自动化任务和实时处理数据，可以为更明智的决策和提高生产力铺平道路。

4. 教育和学习：学习应该向所有人开放。 ChatGPT 作为您的虚拟导师介入，回答您的疑问并指导您的知识之旅。

5. 医疗保健支持：未来，ChatGPT 可能会变得足够熟练，能够准确回答与健康相关的问题，并协助医疗保健专业人员为您提供最好的护理。 这也延伸到提供心理健康支持。

6. 日常帮助：从帮助您计划一天到回答您好奇心驱动的问题，ChatGPT 成为您日常生活中值得信赖的伴侣。

7. 对就业的影响：人们对 ChatGPT 及其对就业的影响有很多疑问。 但这并不是要接管人类的工作；而是要取代人类的工作。 这是关于与人合作。 工业革命取代了就业机会，但也创造了许多就业机会。 只要你学会使用人工智能，保持更新，并了解工作中所需的细微差别，它就不是替代者，而是合作者。 它提高了生产力，并促进了人类的聪明才智和人工智能能力之间的动态协作。

8. 害怕接管数据：

虽然起义是牵强的，但仍然存在一些担忧。 生成式 AI 状态报告发现，超过 46% 的高级管理人员认为他们的员工已与 ChatGPT 共享公司数据。

随着生成式人工智能的发展。 然而，我们还将看到更严格的数据共享政策以及关于如何使用客户数据的严格规则。

现在您已经了解 ChatGPT 的工作原理了，下一步该做什么？

我们希望您能够了解 ChatGPT 的运作方式，并概述它如何塑造世界。 但现在您已经知道这些工具的工作原理及其功能，您可以继续自己探索它们。

Chatsonic 可以免费使用，您只需注册免费试用即可充分体验 GPT 工具的强大功能。

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经常问的问题

ChatGPT 如何赚钱？

ChatGPT 通过基于订阅的模式产生收入。 OpenAI 提供名为“ChatGPT Plus”的高级订阅，它提供增强的服务访问、更快的响应时间和优先支持。 用户每月为这种优质体验支付费用，这有助于 ChatGPT 的财务可持续性。

ChatGPT 如何生成响应？

ChatGPT 通过两步过程生成响应。 首先，它使用来自互联网的大量文本数据集来学习语言模式和上下文。 然后，当用户输入查询时，它会采用称为转换器模型的深度学习架构来分析输入并根据学习到的模式生成响应。 它结合了对大量数据集的预训练和针对特定任务的微调。

ChatGPT 如何获取其信息？

ChatGPT 从其训练所用的广泛数据集中获取信息，其中包括来自网站、书籍、文章和互联网上各种来源的文本。 该数据集为模型提供了对人类语言和知识的广泛理解，使其能够针对用户查询生成相关响应。

ChatGPT 使用什么算法？

ChatGPT 主要使用“生成式预训练 Transformer”（GPT）算法。 使用的 GPT 的具体版本可能有所不同，例如 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4。 这些算法是 Transformer 模型系列的一部分，该模型在自然语言处理任务中取得了巨大成功。