手把手带你玩红到发紫的ChatGPT

ChatGPT1年前 (2023)发布 一起用AI
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来源:投稿 作者:王同学

编辑:学姐

ChatGPT杀疯了,你还没体验过吗?

大家好,本次技术支持由王同学提供。

最近ChatGPT刷爆了各种公众号和朋友圈,效果相当震撼,可是自己真正的体验过后发现,并没有大家说的那么神乎其神,但是ChatGPT的出现绝对给AI领域带来一波相当大的热度,希望OpenAI团队后面能为AI行业做出更大的贡献。

1. 什么是 ChatGPT ?

ChatGPT 是一个预训练的聊天机器人模型,它是基于 GPT-2 模型进行训练的。它可以根据用户的输入产生自然语言回复,能够进行聊天交互。ChatGPT 可以让你快速构建一个聊天机器人,与用户进行交互。

2. ChatGPT 是怎么得到的?

ChatGPT 是基于 GPT-2 模型进行训练得到的。GPT-2 是一个通用的语言模型,它能够接受自然语言文本作为输入,然后预测文本中的下一个词。

要训练 ChatGPT,首先需要准备大量聊天交互的语料。通常来说,这些语料会包含多对对话,每对对话中会包含多个轮次的问答。每个轮次的问答都可以看做是一个文本序列,用来训练模型。·

训练过程中,模型会根据输入的文本序列,预测下一个词。模型的预测结果会与真实的下一个词进行比较,据此计算损失值。然后通过反向传播来优化模型的参数,以便降低损失值。

经过多轮迭代训练,模型的预测精度会逐渐提高,最终达到较高的准确率。训练完成后,我们就可以使用 ChatGPT 来进行聊天交互。

3. 如何使用ChatGPT ?

要使用 ChatGPT,可以通过以下步骤进行:

安装 ChatGPT 的依赖,比如 PyTorch、transformers 等库。 下载 ChatGPT 的预训练模型,可以从 OpenAI 的网站上下载。 创建一个 ChatGPT 的实例,并加载预训练模型。 使用 ChatGPT 的实例进行聊天。你可以输入文本,然后 ChatGPT 会根据上下文产生回复。

例如,你可以这样使用 ChatGPT:

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载预训练模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(gpt2)

# 创建聊天机器人
def chat_gpt(input_text, model, tokenizer):
# 将输入文本进行 tokenize
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=pt)

# 运行模型,产生响应文本
response_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, do_sample=True)

# 对响应文本进行 detokenize
response_text = tokenizer.decode(response_ids[0])

return response_text

# 测试一下
response_text = chat_gpt(你好,我是人工智能机器人, model, tokenizer)
print(response_text)

上面的代码中,我们首先加载了预训练的 GPT-2 模型,然后创建了一个聊天机器人函数 chat_gpt。这个函数接受输入文本、模型和 tokenizer 作为参数,并返回模型产生的响应文本。

是的你没看错,上面的全部内容,包括代码及注释,全部都是ChatGPT生成的,目前ChatGPT提供了在线的网站,我们直接可以通过网站去上手体验。

地址:https://chat.openai.com/

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在注册OpenAI账号时会遇到一个比较棘手的问题,就是一定要一个国外的手机号,这里我看了一些B站Up主的视频,汇总了一个图文教程。

首先我们要来到这个网站注册一个账号 虚拟手机号码(https://sms-activate.org/cn/getNumber

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然后通过ZFB充值0.17,正好是1.26¥。

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充值完成后我们在页面左侧搜索OpenAI,然后选择India的账号,选择购买,随后就可以在页面上接收OpenAI的验证码啦。

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下面来看一些ChatGPT的精彩回答

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总结:ChatGPT不是一个做饭好吃的厨师…

学姐最近又分享了一波比赛,感兴趣或者想要源代码的同学可以点点卡片关注

后续会持续更新哦~点个三连支持一下学姐吧(●◡●)

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