chatgtp怎么用

具體步驟如下：

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1、創建一個OpenAI帳戶，登陸chat.OpenAi點抗 ，用電子郵件注冊一個賬號。您需要創建一個帳號才能登錄并與ChatGPT進行互動。

2、接受ChatGPT的條款，登錄OpenAI帳戶后，閱讀ChatGPT的條款和披露信息，然后單擊下一步。

3、開始使用，接下來可以向這個語言模型詢問可能遇到的任何迫切的問題，并看看可以得到什么樣的答案。

ChatGPT目前是免費使用的。由于自然語言處理模型仍處于“學習”階段，所以人們可以免費使用ChatGPT。你所需要的只是一個免費的OpenAI賬戶。不過，該公司確實計劃在未來推出付費計劃，但目前還不清楚何時會推出。還有一個新的選擇，就是使用ChatGPTPlus進行無限制地訪問，沒有屏蔽窗口，響應速度也更快，并且至少是常規每日使用限額的兩倍。使用ChatGPTPlus每月需要付費20美元。

如何使用chat gpt

1、資料查找：?資料查找是ChatGPT最基?本的功能了，它可以回答各類不同的問?題，包括生活常識、新聞資訊、歷史事件?等。只要您輸入相關的問題，ChatGPT?就?可以提供問題的答案，不過需要明自的?是，ChatGPT的數據來自訓練數據庫，目?前數據庫僅更新至2021年，所以2021年之?后的資訊，ChatGPT準確性未知，而且官?方也強調ChatGPT的回答未必100％準?確2.?內容創作：?除了回答問題之外，ChatGPT還有一個強大的功能就是它具備快速高效的內容創作能力。它可以幫助我們生成各種不同的文字內容，包括編程、寫文章、劇本、詩歌等。3.翻譯語言：?除此之外，ChatGPT也提供?了翻譯的功能。它可以對不同語言進行翻?譯，這個類似目前網絡上一些翻譯工具。?只要您輸入相關的文字或文章，ChatGPT?就可以將其翻譯成各國不同的語言。據了?解，ChatGPT目前可以翻譯的語言包括但?不限于英語、法語、德語、西班牙語、葡?萄牙語、意大利語、荷蘭語、俄語、中?文、日語和韓語等。

caht gpt全稱

caht gpt全稱：Chat Generative Pre-trained Transformer

1. chatGPT介紹

chatGPT是由OpenAI開發的一個人工智能聊天機器人程序，于2022年11月推出。該程序使用基于GPT-3.5架構的大型語言模型并通過強化學習進行訓練。

ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通過人類自然對話方式進行交互，還可以用于相對復雜的語言工作，包括自動文本生成、自動問答、自動摘要等在內的多種任務。

如：在自動文本生成方面，ChatGPT可以根據輸入的文本自動生成類似的文本（劇本、歌曲、企劃等），在自動問答方面，ChatGPT可以根據輸入的問題自動生成答案。還具有編寫和調試計算機程序的能力。

在推廣期間，所有人可以免費注冊，并在登錄后免費使用ChatGPT實現與AI機器人對話。

ChatGPT可以寫出相似于真人程度的文章，并因其在許多知識領域給出詳細的回答和清晰的答案而迅速獲得關注，證明了從前認為不會被AI取代的知識型工作它也足以勝任，對于金融與白領人力市場的沖擊相當大，但其事實準確性參差不齊被認為是一重大缺陷，

其基于意識形態的模型訓練結果并被認為需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月發布后，OpenAI估值已漲至290億美元[7]。上線兩個月后，用戶數量達到1億。

2. chatGPT如何訓練數據

ChatGPT使用基于人類反饋的監督學習和強化學習在 GPT-3.5 之上進行了微調。這兩種方法都使用了人類訓練員來提高模型的性能, 通過人類干預以增強機器學習的效果，從而獲得更為逼真的結果。

在監督學習的情況下，模型被提供了這樣一些對話, 在對話中訓練師j充當用戶和AI助理兩種角色。在強化步驟中，人類訓練員首先對模型在先前對話中創建的響應進行評級。

這些級別用于創建“獎勵模型”, 使用近端策略優化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代進一步微調。

這種策略優化算法比信任域策略優化（trust region policy optimization）算法更為高效。這些模型是與 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超級計算基礎設施上訓練的。

此外，OpenAI繼續從ChatGPT用戶那里收集數據，這些數據可用于進一步訓練和微調 ChatGPT。 允許用戶對他們從ChatGPT收到的回復投贊成票或反對票；在投贊成票或反對票時，他們還可以填寫一個帶有額外反饋的文本字段。

ChatGPT的訓練數據包括各種文檔以及關于互聯網、編程語言等各類知識，如BBS和Python編程語言。

關于ChatGPT編寫和調試計算機程序的能力的訓練， 由于深度學習模型不懂編程，與所有其他基于深度學習的語言模型一樣，只是在獲取代碼片段之間的統計相關性。