先做个广告：如需代注册ChatGPT或充值 GPT4.0会员（plus），请添加站长微信：gptchongzhi
认识 ChatGPT
推荐使用GPT中文版,国内可直接访问：https://ai.gpt86.top
ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于预训练的生成式语言模型，用于自然语言处理。它融合了最先进的深度学习技术，能够灵活应对自由对话、问题回答、文章摘要提取和机器翻译等多种任务。通过在大量语料库上进行训练，Chat GPT能够深入学习人类语言的特点和规律，从而准确理解自然语言的特征和上下文关系，并根据上下文智能生成恰当的回答或文本。
信息检索：ChatGPT可以与搜索引擎相结合，为用户提供更加精准的信息资料。它可以帮助搜索引擎快速理解用户需求，即使是模糊的问题，也可以找到相关信息。
自然语言理解和处理：ChatGPT可以进行一些自然语言相关的任务，比如词性标注、情感分析等。
垃圾邮件过滤和恶意软件检测：ChatGPT可以用于筛选恶意软件或者识别垃圾邮件，尤其适用于一些特定领域的过滤需求等等。
对话系统：ChatGPT可以用于构建智能聊天机器人或虚拟助手，通过自然语言对话的形式与用户进行交互，提供问题回答、任务引导、闲聊娱乐等服务。
内容自动生成：ChatGPT可用于文章产生，新闻生成，广告文案生成等等。利用训练好的模型，Chat GPT可以基于用户输入的少量关键词或几句话来生成完整的文章摘要、文章主题、文献综述、周报日报、信件邮件、演讲稿等，甚至可借助其他图片和视频生成工具，生成其他表现形态的内容。
数据处理：ChatGPT使用了大量的文本数据来训练模型，这些数据先会被进行预处理以去除噪音和不必要的信息，将文本内容转换成模型可以理解的数字序列。
构建模型：ChatGPT是一种深度学习模型，采用了Transformer架构，包含多个层次的神经网络结构。这些层次之间进行信息传递，并对输入文本产生输出响应。模型的训练依靠反向传播算法进行，通过优化损失函数使得模型参数能够最好地拟合提供的训练数据。
预测过程：在预测的过程中，ChatGPT会接收用户输入的文本作为模型的输入，模型通过层次之间相互影响的方式处理这些信息，并生成响应文本输出。
集成和优化：通过持续的模型评估和后续改进，Chat GPT能够逐步改善其性能，例如增强对语言的理解能力，加强对某些场景或主题的专业知识学习等方面。
怎么使用 ChatGPT？
学会如何使用ChatGPT等一众大模型，能够帮助我们提升工作效率，丰富我们的生活体验，让我们在AI智能时代里不落伍，享受AI带来的便捷应用，了解AI前沿技术，甚至乎可以借助AI创造新的财富！如何更好地使用ChatGPT等大模型，使其更好地服务我们，成为现阶段很多人的关注焦点。
GPT等大模型拥有海量的知识库，因此对于那些含糊的问题，回答的角度可能有千千万万，容易产生不同的结果，这些结果可能不是我们想要的。这是由于我们给GPT提供了错误或者过于含糊的提示，想要GPT回答更具体更准确，首先要提供具体而且清晰的指令。举个例子：
写一篇散文。
由于AI模型汲取了网上大量的散文知识库，因此回答会有很多情况，这些情况都是我们无法预测的，也不一定是我们真实想要的。
写一篇散文，作者冰心。
加上作者信息，能够将散文的范围极大地缩小，但是由于冰心的散文也有很多篇，AI模型只能随机给出某一篇，不确定性仍然较大。
写一篇散文，作者冰心，题目《寄小读者》。
这样的指令就比较清晰具体了，AI大模型能够快速给出确定且精准的答案。
增加输入文本长度可以为GPT提供更多的上下文信息，帮助它更好地理解问题，从而生成更为准确具体的答案。
举例：我们给AI模型输入一段篮球比赛进程的文本，并输入指令要求其根据这些文本生成一份专业的篮球解说词。
比赛开始！
第5分钟，红队10号进球。
第7分钟，蓝队5号抢断。
第12分钟，蓝队9号投进三分球。
比赛结束，红队2：3蓝队！
如果输入这段简短的文本，AI模型将很难获知具体的比赛过程，编写的解说词可能不准确，如果没有给足够的上下文信息即比赛的关键过程内容，它可以根据关联的数据库，自行编造过程内容，给出一份看似真实、实际不符合事实的解说词。
比赛开始！
第5分钟，红队10号接到红队6号的传球，连续突破蓝队3号和7号的防守，在篮下进行扣篮得2分。
第7分钟，蓝队5号抢断红队8号的传球，从边路迅速突破蓝队三人防线，单刀面对对方篮板，跳投不进，红队7号抢到球。
第12分钟，蓝队9号在对方的半场内抢断红队7号的传球，快速带球，连过红队3号，6号和8号选手，在三分线处跳投，投中3分球。
比赛结束，红队2：3蓝队，蓝队获胜！
稍微修改下，在文本中增加一些比赛过程的关键内容，就能让大模型准确编写解说词，输出一份具体且真实的答案，比赛内容的文本越详细，AI模型的思考就越有针对性，呈现的解说词也会更为丰富精彩。
将复杂的问题分成几个部分，分段发送到模型中，避免一次性提交过多的内容，可以让模型更好地逐步理解问题，在不断迭代中生成答案。
给我生成这篇文章的摘要
这样的问题容易让AI模型兼顾的问题过多，可能生成的摘要不够具体全面。可以分成几步让AI模型渐渐生成我们想要的摘要。
1、帮我提取这篇文章的关键词
AI模型能够较好地提取文章的关键词
2、帮我提取这篇文章的主题
AI模型能够较好地定位到介绍这篇文章主要内容的位置，提取这篇文章的主题
3、帮我提取这篇文章解决问题的主要方法思路
AI模型能够较好地定位到介绍这篇文章采用方法的部分，提取这篇文章的方法思路
4、帮我提取这篇文章的贡献点
AI模型能够较好地定位到文章叙述贡献相关的部分内容，产生具体准确的答案
5、假设你是【XX领域】的专家，基于刚才提取的关键词、主题、方法和贡献，帮我生成文章的摘要，字数300以内，要求表达严谨顺畅，逻辑清晰，具备较强的学术风格。
通过逐步提问得到具体准确的答案，此时AI模型在跟你对话的过程中已经具备了更好的思考能力，更加全面的上下文信息，能够较好地理解你的真实具体诉求，能够基于历史信息产生更加丰富具体、准确的答案。
