ChatGPT新一代人工智能
介紹ChatGPT
ChatGPT是由OpenAI開發的一種大型語言模型，它能夠通過對語言的自然處理來回答問題、産生文本和執行其他的任務。
ChatGPT是基于GPT-3（Generative Pre-training Transformer 3）模型建構的，GPT-3是目前為止最大的自然語言處理模型。它使用了大量的訓練資料和多層的神經網絡架構，能夠對自然語言進行高精度的處理。
ChatGPT可以進行自然語言對話，回答使用者的問題，并能夠産生自然語言文本。它可以用于各種應用場景，比如聊天機器人、客服系統、自然語言處理等。
在使用ChatGPT時，使用者可以通過簡單的API調用來使用它的功能。使用者可以輸入一個自然語言的問題或話語，ChatGPT會傳回一個自然語言的答案或文本。使用者還可以通過設定參數來調整ChatGPT的行為。
總的來說，ChatGPT是一種非常強大的自然語言處理工具，能夠為使用者提供高品質的自然語言對話和文本産生服務。它在目前的網際網路行業中有廣泛的應用前景，是一種值得關注的技術。
ChatGPT的功能
- 文本生成：可以根據輸入的上下文和提示資訊，生成自然語言文本。
- 自動回複：可以根據輸入的文本，生成相應的回複内容。
- 資訊摘要：可以根據輸入的文本，生成相應的摘要資訊。
- 對話生成：可以根據輸入的對話上下文，生成相應的對話内容。
ChatGPT是一種基于Transformer架構的語言模型，具有很高的自然語言了解能力。它可以在文本生成、自動回複、資訊摘要和對話生成等應用中發揮作用。
ChatGPT編寫代碼
import torch
from transformers import ChatGPT2Tokenizer, ChatGPT2Model
# 初始化模型和分詞器
model = ChatGPT2Model.from_pretrained('chatgpt2')
tokenizer = ChatGPT2Tokenizer.from_pretrained('chatgpt2')
# 設定裝置
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 準備輸入
prompt = "The weather is nice today. Do you want to go for a walk?"
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(prompt)).unsqueeze(0).to(device)
# 生成文本
with torch.no_grad():
output = model.generate(input_ids)
# 将輸出轉換為人類可讀的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
上面的代碼使用了ChatGPT2模型和ChatGPT2分詞器，并将模型加載到了GPU上。然後，通過輸入一段文本提示，調用模型的生成
看到這聰明的你應該已經發現了，這篇文章就是由chatAI自己生成的。
下面是生成這篇文章的過程
怎麼樣，感受到人工智能的神奇了嗎？其實這還隻是冰山一角，它能根據你給的描述說出來你想要的任何東西，不同于手機的小愛、Siri，它更加智能，也不同于浏覽器的搜尋功能，它有自己的思考，而且給出的都是有用的。如果你有什麼需求，比如要寫一篇文章，作業或者寫讓它幫你寫代碼，任務計劃等等這些東西，都可以和它進行描述，而當我對回複的結果不滿意時，可以進行更精準的描述來引導AI。比如加上條件，多少字以内等等
還有他的代碼功能絕對是最厲害的部分，比如實作水仙花數功能
總之人工智能的發展是非常迅速的，人工智能的确也取代了人類的好多事情，一步步改變着人類世界，但它仍然有自身的局限性。比如隻能複讀整合觀點，沒法提出新的見解；隻能實作已有需求，沒法實作未曾實作過的需求。
ChatGPT官網： https://openai.com/blog/chatgpt/ 但是這個是國外的網站，進去注冊的時候會發現國内的賬号是禁止使用的，這時候可能就需要大家搭梯子去通路了