听说ChatPGT“好用到吓人”?卖家薅羊毛的时候到了!
客户服务：chatGPT可以应用于智能客服机器人，提供全天候在线服务，帮助商家更好地管理客户关系，提升客户满意度。商家可尝试使用此功能，优化客服流程。 网站页面设计：虽然目前仅支持静态网页设计，但chatgpt可以协助商家对现有网页进行前端更改，如添加动画效果，提升用户体验。
ChatGPT是什么?
1、ChatGPT是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型。它具有强大的语义理解和生成能力，可以生成高质量的文本内容，用于多种应用场景。Chatgpt的核心特性 语义理解：ChatGPT通过深度学习算法训练，能够准确理解自然语言中的语义信息。文本生成：它能够根据理解的内容，生成连贯、有逻辑的对话或文本内容。
2、ChatGPT是openai研发的新一代生成式自然语言处理模型，本质上是聊天机器人，基于大数据、大模型和大算力，在自然语言处理方面展现出强大能力。技术原理：ChatGPT建立在大数据、大模型和大算力基础之上。它学习了数以亿计单词量的各类资源，涵盖人类社会诸多方面。
3、ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
4、ChatGPT是一种人工智能技术驱动的自然语言处理模型。以下是关于ChatGPT的详细解释： 基本定义：ChatGPT通过理解和分析人类输入的文字信息，能够智能地进行响应和从而提供有用的信息和建议。它代表了人工智能在自然语言处理领域的重要进展。
如何构建GPT——数据标注篇
构建GPT中的数据标注主要包括以下几个关键步骤：数据收集和预处理：从网页、书籍、文章等多种来源收集文本数据。使用自动方法进行文本数据的预处理，如去噪、分词等，但最终的数据准确性和一致性需要通过人工过程保证。数据标注：文本标注：对文本数据进行序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。
数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以json、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DicoM数据集中。
在第三步的最外层，加入ensemble策略，以QA为例，可以把各个choice进行N次随机shuffle，得到N个标注结果，然后通过majority vote选择最终答案。效果对比与优势 原论文主要focus在医学QA任务，选择的LLM为GPT-4，对比模型为经过领域微调的Med-Palm2。
支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。
工作原理：GPT的工作原理基于Transformer架构的并行处理能力，这使得它在处理大量输入时表现出色。通过自注意力机制，GPT能够捕捉上下文信息，从而生成连贯、有逻辑的文本内容。数据标注与优化：数据标注对于GPT模型的优化至关重要。它提供了训练数据，保证了数据质量，提高了模型性能，并加速了训练过程。
但在微调阶段，GPT-2把有监督训练具体NLP任务换成了无监督训练具体任务，使得预训练和微调的结构完全一致。这样，当问题的输入和输出均为文字时，只需要用特定方法组织不同类型的有标注数据即可代入模型。GPT-2在Zero-Shot（尤其是小数据集Zero-Shot）以及长文本（长距离依赖）中都表现优异。
