这篇简单带你了解下什么是 ChatGPT，下一篇指导如何注册 ChatGPT。
我们来看一段百度的定义：
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国 OpenAI 研发的聊天机器人程序，于 2022 年 11 月 30 日发布。ChatGPT 是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
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看着是不是很懵懂，我也一样，那么我们可以试着来问问它自己，它是什么。
用户：你是谁，你是如何诞生的
ChatGPT：我是一个大型语言模型，名为ChatGPT，由OpenAI团队开发和训练。我的创建是基于神经网络的人工智能技术，利用大量的文本数据进行深度学习和自我训练。
我的诞生过程可以分为以下几个步骤：
- 收集数据：OpenAI团队从各种来源收集了大量的文本数据，包括维基百科、新闻文章、小说、电影剧本等。
- 准备数据：为了方便模型处理，OpenAI团队对数据进行了处理和清理，去除了重复、噪声和无关的数据。
- 训练模型：使用深度学习算法，OpenAI团队将数据输入到神经网络中，通过反向传播算法进行训练，优化模型的权重和偏差参数，以使其能够更好地预测和生成文本。
- 发布模型：经过数千小时的训练，ChatGPT正式发布，并提供API接口供用户使用。
总之，我是通过海量数据的训练和优化而生成的，可以用于自然语言理解、对话生成、文本摘要等多个领域。
用户：我想请你用一些通俗的例子来进行对比进行说明你的工作原理，让大家容易理解。
ChatGPT：当人们想要了解一个陌生的概念或问题时，他们通常会向专家或朋友寻求帮助，以获得解释或答案。我作为一个大型语言模型，本质上是一种基于文本的“智能顾问”，可以回答人们的问题，提供信息和帮助解决问题。
以下是一些通俗的例子，可以更好地理解我的工作原理：
- 问答机器人：类似于智能语音助手，如苹果的Siri或谷歌的语音助手，我也可以回答各种问题，例如“什么是人工智能”、“巴黎在哪个国家”、“如何制作披萨”等等。
- 文本自动摘要：与提供答案类似，我也可以通过对文本内容的分析和理解，自动生成摘要或概括，例如对一篇新闻报道进行概括或提取其主要观点。
- 对话生成：我也可以与人进行实时对话，类似于聊天软件中的聊天机器人。当人们向我提出问题时，我会尝试理解并回答问题，甚至可以进行一些轻松的闲聊。
总之，我的工作原理类似于一个通俗易懂的“文本智能助手”，可以理解和生成各种自然语言的文本，并为用户提供帮助和信息。
用户：那你能为人类提供什么呢，通俗易理解的讲解下。
ChatGPT：作为一个大型语言模型，我可以为人类提供多种服务和帮助：
- 回答问题：我可以回答各种问题，从科学、历史、文化到日常生活中的各种问题，例如“什么是新冠病毒”、“世界上最高的山峰是哪个”、“如何制作巧克力蛋糕”等等。
- 提供信息：我可以帮助人们获取所需的信息，例如新闻、天气、股票行情、旅游信息等等。
- 自动摘要和文本概括：我可以对文章或文本进行自动摘要和概括，以便人们更快速地了解其内容。
- 对话和交互：我可以与人类进行实时对话和交互，回答问题、解决问题，进行闲聊等等。
总之，我可以为人类提供智能服务和帮助，帮助人们更快速、准确地获取所需信息，解决问题和满足需求。
以上是我们通俗的询问。
可以看看在《生财有术》的帖子里高手用第一视角向 ChatGPT 提问，并引出了大量关于如何使用 ChatGPT 的内容。
原文链接：
https://wx.zsxq.com/dweb2/index/topic_detail/181512554485512
根据导航指引，抽取精华部分：
用户:我想请你解释一下你的工作原理。不过第一步，我想先让你用一个关键词归纳你的解释，作为开始。你会用哪一个关键词呢?
ChatGPT: 如果要用一个关键词来归纳我的工作原理，那就是自然语言处理”(Natural Language Processing, NLP) 。我是一个基于NLP技术的语言模型，通过分析您输入的自然语言文本，尽可能准确地理解您的意思并回答您的问题。
用户: 好的，那么请你围绕“自然语言处理”(NaturalLanguage Processing,NLP) 这个关键词，解释一下你的工作原理?
ChatGPT:作为一个自然语言处理模型，我的工作原理可以概括为:利用机器学习和深度学习技术，通过处理大量的文本数据，从中学习自然语言的模式和规律，从而能够理解和生成自然语言。
具体来说，我的工作原理通常包括以下几个步骤:
1)文本预处理:将原始文本数据进行清洗、分词、词干提取、停用词过滤等操作，以便于后续处理
2)特征提取:将文本转换为计算机可以理解和处理的数值型特征表示。常用的特征提取方法包括词袋模型，TF-IDF、词嵌入等
3)模型训练:使用机器学习和深度学习算法，利用预处理的文本数据和特征表示，训练自然语言处理模型。常见的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络 (RNN) 、卷积神经网络 (CNN) 、Transformer等.
4)模型评估和调优:使用预留的测试数据对训练好的模型进行评估，并对模型进行调优，以提高其性能和泛化能力。
5)应用部署:将训练好的模型部署到实际应用中，例如文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译、智能客服等.
总的来说，我的工作原理基于机器学习和深度学习技术，利用大量的文本数据来训练自然语言处理模型，从而实现自然语言的理解和生成。
用户: 请用一个生活化的、没有接触过计算机的老年人也能理解的隐喻，来解释你刚才这一段说明。
ChatGPT:当我们处理自然语言，就像处理菜谱一样。首先，我们需要将菜谱上的食材清洗干净、切好，以便于后续的烹饪接着，我们需要将食材加入适当的比例和顺序，这就相当于将文本转换成数值型特征表示。然后，我们需要根据不同的菜谱选择不同的烹饪方式，烧煮或前炒等，这就相当于选择不同的自然语言处理模型。最后，我们将烹好的菜品上桌，就像将自然语言处理模型部署到实际应用中一样。这样，我们就可以将整琐的文字外理任务变得简单快捷，让计算机来帮我们自动化外理自然语言。
用户:你是一种快速发展的新兴技术，使用你的人很可能不了解你的适用边界，你认为哪些领域适合找你帮忙，哪些领域不合找你呢?
ChatGPT: 作为一种快速发展的新兴技术，我有自己适用的领域，也有不适用的领域
我适合的领域包括但不限于:
1)自然语言理解: 如情感分析、文本分类、命名实体识别、关键词提取等任务
2) 机器翻译:将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本
3)智能客服:为用户提供自然语言交互式的客服服务。
4) 信息检索:如搜索引擎、推荐系统等
5) 自然语言生成:如自动写作、机器翻译等
6) 语音识别: 将人类的语音信号转换成文本
而我不适合的领域则包括但不限于!
1)涉及高度主观判断的任务: 如判断艺术作品的价值、文本的真实性等
2) 涉及个人隐私的任务: 如个人身份认证、个人情感识别等
3)涉及特定领域知识的任务: 如专业术语的翻译、医学领域的自然语言处理等.
虽然我可以处理自然语言，但仍然需要人类的指导和纠正，同时也需要结合具体应用场景和实际需求来确定我的适用范围，避免,出现误导和误判。
