chatGPT是一个什么样的模型
chatgpt（Chat Generative Pre-trained Transformer）是openai研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布，是自然语言处理模型。核心能力：它基于预训练阶段学到的模式和统计规律生成能根据聊天上下文互动，像人类一样交流，还能完成撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。
ChatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，Chatgpt的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。
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。
文本提取：从电子书中提取文本内容，为后续的关键字提取和标签化打下基础。关键字提取：在文本提取的基础上，进一步提取关键字，这些关键字将用于书籍的标签化。GPT标注：采用GPT5进行数据标注，格式为书名和对应的标签索引。这一过程的结果将直接用于BERT模型的训练。
GPT模型后总结出的调教方法
1、充当英语 翻译和改进者 替代：语法，谷歌翻译 我希望你能担任英语翻译，拼写校对和修辞改进的角色。
2、在实际应用中，我们使用phi-3作为基础模型，并结合合成数据进行模型精调。通过选择LoRA（局部自适应调整）方法进行调优，尽管训练效率不高，但为理解模型调优策略提供了一个基础案例。在数据准备阶段，我们对数据格式进行调整，以符合phi-3指令精调的要求，并将合成数据保存在OKRs.txt文件中。
3、首先，直接访问网页并点击特定按钮，进入聊天界面。右侧的参数说明将帮助你理解Temperature、Top-K、Top-P等关键概念。Gemini Pro提供了三种聊天模式：普通的一问一允许调教为特定角色，如客服；自由形式的prompt，可以输入文字、图片和文件；以及结构化prompt，通过给定的输入和输出例子，让模型学习和应用。
大模型训练技巧大揭秘
1、大模型训练的关键技巧主要包括以下几点： 高质量且多样化的数据准备 数据收集：大模型需要收集包括网页、书籍、对话文本等多种来源的数据，以及特定领域的语料如多语言数据和代码。 数据清洗和预处理：剔除低质量内容、去重、保护用户隐私，并使用如SentencePiece等工具进行分词，确保数据的准确性和可用性。
2、首先，训练数据的准备至关重要。大模型需要高质量且多样化的数据，包括网页、书籍、对话文本等，以及特定领域的语料如多语言数据和代码。数据清洗和预处理涉及剔除低质量内容、去重、保护用户隐私，以及使用SentencePiece等工具进行分词。
3、首先，我们来解读XXB的神秘含义。6B象征着模型中千万亿个神经元节点，或是在训练过程中处理的60亿（6 Billion）个文本单元，即我们熟知的Tokens。这些tokens构成了语言的基础，无论是单词还是字符。
一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答
LangChain组件：通过Models、Prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。总结：基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统，需要结合大语言模型与外部数据源，利用LangChain框架的组件实现集成。
部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。
受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。
本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。
普通的对话体验与单独使用ChatGLM26b相似。知识库问答部分能够从上传的文档中提取信息并提供答案，但问答过程缺乏指导，需要用户自行探索有效提问方式。总结：LangchainChatchat作为本地知识库问答应用，在文档内容提取和问答方面展现了一定的拓展能力。
这样GPT能更好地理解你的需求
1、这样的回答更易理解，更符合你期望的简明通过使用清晰的语言和简明的句子，你可以帮助ChatGPT更好地理解你的需求，并生成更易懂、精炼的
2、为了与GPT进行有效的沟通，首先需要明确提问。尽量提出清晰、具体的问题，这有助于GPT更准确地理解您的意图，从而提供更相关的其次，提供上下文信息也非常重要。如果问题涉及特定的背景或情境，提供这些信息可以帮助GPT更好地理解问题，并给出恰当的这样能够使对话更加有针对性。
3、评估GPT生成的回答是否满足你的需求。如果不满足，你可以进行调整，包括修改输入的文本、提供更多的背景信息、选择不同的GPT模型或参数等。通过不断的评估和调整，你可以优化GPT的性能，使其更好地满足你的需求。通过以上步骤，你可以有效地使用GPT来完成各种任务，无论是生成文章、回答问题还是进行对话等。
4、Chat GPT来生成一篇小说的文章， 你只需要给它提供和小说主题相关的关键词， 这样可以帮助Chat GPT更好的理解你的需求。Chat GPT整理资料？如果想用GPT整理资料。第一步：新建一个聊天窗口， 并把下方这段话投喂给 Chat GPT。文案：我希望你扮演资料整理人员。
5、最后，你需要评估GPT的回答是否满足你的需求，如果不满足，你可能需要进行调整。调整可能包括修改输入的文本、提供更多的背景信息、选择不同的GPT模型或参数等。通过不断的评估和调整，你可以优化GPT的性能，使其更好地满足你的需求。举个例子，假设你正在使用一个基于GPT的写作助手来撰写一篇文章。
6、总的来说，GPT智能助理旨在通过自然语言交互为用户提供方便、准确和个性化的帮助。它的功能和应用场景正在不断扩展和改进，以更好地满足用户的需求。随着时间的推移，GPT智能助理的技术也在不断进步，使得它能够处理更加复杂和多样的任务。例如，它可以通过对话理解用户的需求，提供更细致和个性化的服务。
