这几天在各大平台上，ChatGPT总是被提及，据说是一款堪比浏览器的人工智能。
在经过了一整天的摸索，终于成功登录进了ChatGPT
以下是我的一些尝试（采用QA的方式，Q为我的输入；A为AI的回答）的展示：
Q: Could you introduce you?
A: Hello! I am Assistant, a large language model trained by OpenAI. I am not a person, but a computer program designed to assist with a variety of tasks, such as answering questions and providing information on a wide range of topics. I am here to help you with any questions you may have, to the best of my abilities. Is there something you would like to ask me?
还可以用它来写程序（已经跑过了，完美运行！）：
Q: 汉诺塔的python代码可以提供下吗
A: 您好，汉诺塔是一个经典的算法问题，下面是一段可能的 Python 代码：
def move(n, source, target, auxiliary):
if n == 1:
print(f”Move disk {n} from {source} to {target}”)
return
# Move n-1 disks from source to auxiliary, using target as the auxiliary peg.
move(n-1, source, auxiliary, target)
# Move the nth disk from source to target.
print(f”Move disk {n} from {source} to {target}”)
# Move the n-1 disks from auxiliary to target, using source as the auxiliary peg.
move(n-1, auxiliary, target, source)
n = 3 # Number of disks.
move(n, A, C, B) # A, B, and C are the peg names.
还能回答情感问题（说的还挺好的）
Q: 我女朋友和我分手了，我该如何去挽回
A: 分手是一件很困难的事情，也许你会感到悲伤和无助。在这个时候，最重要的是要让自己好好休息和放松。你可以和亲朋好友聊聊，让他们帮助你分担压力，或者你可以尝试去做一些让自己感到快乐和兴奋的事情，比如运动、阅读、写作或做手工艺品。
如果你想挽回你的女朋友，你首先要确定你是否真的想要挽回她。如果你想挽回她只是为了不让自己感到孤独或悲伤，那么这并不是一个好主意。相反，你应该给自己时间去思考，并认真思考为什么你们分手了。如果你认为挽回她对你们两个都有好处，并且你认真地想要改变自己，那么你可以考虑和她联系。
当你和她联系时，一定要保持冷静和尊重。不要强迫她回复你，也不要责骂她或对她进行恐吓。要让她知道你很抱歉，并且你希望能够重新开始。如果她愿意和你谈谈，那么你可以认真听取她的想法，并表示你愿意改变自己。如果她并不想和你重新开
不过，可以看见，AI并没有回答完全，所以你得再提醒下才行（发句“继续说”）
于是乎，我们就可以拿AI测试我们作业题了（大嘘）
Q: 了解文本如何转化为向量编码，通过查阅相关资料，调查有哪些文本向量化方法与模型
A: 将文本转换为向量编码的一种常用方法是采用词袋模型，即将文本中的每个词分别表示为一个离散的符号，然后将这些词的出现情况作为文本的特征来表示文本。词袋模型有很多变种，例如使用tf-idf来调整词的权重，或者使用n-gram来考虑词的共现关系。
另一种常用的文本向量化方法是采用词嵌入技术，例如word2vec和GloVe，这类方法将每个词表示为一个实值向量，并且这些向量能够保持语义上相似的词有着相似的向量表示。
还有一种文本向量化方法是使用神经网络模型来直接从文本中学习到有效的表示，例如LSTM和Transformer模型。这类方法通常会使用一个预先训练好的词嵌入矩阵作为输入，然后经过多层神经网络的计算，将文本表示为一个定长的向量。这种方法的优点在于能够从数据中学习到更加丰富的表示，并且能够自动处理语法和语义的关系。
Q: 继续说
A: 采用神经网络模型来进行文本向量化的方法需要大量的训练数据，并且通常会涉及到比较复杂的网络结构和超参数调整。相比之下，词袋模型和词嵌入技术的方法更加简单，并且它们的结果也能够较好地应用于大多数的文本分析任务中。
Q: 继续说
A: 在实际应用中，通常会结合不同的文本向量化方法来提高模型的性能。例如，可以使用词袋模型或者词嵌入技术来得到词的向量表示，然后通过LSTM或者Transformer模型来学习文本的高层表示。还可以使用深度学习模型来直接从文本中学习词嵌入矩阵，这样能够更好地利用大量的训练数据来提高模型的表示能力。
Q: 继续说
A: 在选择文本向量化方法时，需要考虑到项目的目标和限制条件。例如，如果数据量很大，可以考虑使用深度学习模型来进行文本向量化；如果数据量较小，则可以使用词袋模型或者词嵌入技术来获得较好的性能；如果需要获得更加精确的结果，则可以使用多种文本向量化方法来进行融合。
Q: 继续说
A: 另外，在实际应用中，还需要注意文本的预处理工作，例如去除标点符号、停用词等，这些步骤都会对文本向量化的结果产生重要影响。在进行文本向量化之前，通常会进行多次尝试，并结合实际应用的需求来调整预处理步骤和文本向量化方法，以获得更加优秀的结果。
Q: 继续说
在讨论文本向量化的方法时，也需要注意到不同的文本向量化方法有着不同的优缺点。例如，词袋模型方法能够较好地处理稀疏数据，并且它的计算复杂度通常比较低，但是它往往不能很好地保持语义相似性。相比之下，词嵌入技术能够很好地保持语义相似性，但是它的计算复杂度比较高，并且它对于稀疏数据的处理效果通常不太理想。
在选择文本向量化方法时，需要结合实际应用的需求来权衡各种方法的优缺点，以便选择更加合适的方法来完成文本向量化的任务。
Q: 继续说
A: 另外，需要指出的是，文本向量化方法不仅仅用于文本分析任务，它还可以应用于其他自然语言处理任务中。例如，文本向量化方法可以用于文本分类、文本生成、语音识别等领域，并且这些方法能够提供较高的性能，从而为实际应用提供了重要的支持。
Q: 继续说
A: 总之，文本向量化方法是一个非常重要的话题，它能够为文本分析任务提供有效的支持，并且这些方法在实际应用中也有着广泛的应用。如果您希望了解更多关于文本向量化方法的细节，可以查阅相关的文献资料，也可以尝试实际应用这些方法，从而更加深入地了解它们的特点和作用。
总之，ChatGPT确实是一款非常强大的AI项目，在一定程度上可以代替搜索引擎。非常期待以后的AI产品会发展成什么样子！
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