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科普篇

ChatGPT的基本原理介绍

ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的对话生成模型，其原理基于Transformer架构。

ChatGPT的训练过程可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集和预处理：收集包含人类对话的数据集，如社交媒体聊天记录、电子邮件、短信等，并进行数据清洗和预处理以去除噪声和不必要的信息。
2. 模型构建：使用Transformer架构构建模型，该架构包括一些基本的神经网络组件，如多头自注意力机制和前向反馈网络等。
3. 模型训练：使用大规模的对话数据集对模型进行训练。训练过程中，模型会根据输入的对话文本来预测下一个可能的文本，并根据预测结果和真实的下一个文本计算误差，并使用反向传播算法来更新模型参数。
4. 模型微调：对训练好的模型进行微调，以进一步提高模型的性能和对话生成的质量。微调可以通过在特定领域或任务上继续训练模型来完成。
5. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，以实现自动化对话生成的功能。

Google的Transformer架构

Transformer架构是Google发明的，发布了相当多的学术性论文，可以说是我们目前熟知的ChatGPT的爸爸，而ChatGPT只不过是Transformer架构的一个比较优秀的儿子，没有这个架构，ChatGPT根本训练不出来，因为这个架构的出现，大大加速了ChatGPT的训练效率。

Transformer架构是一种用于自然语言处理和其他序列数据处理任务的神经网络架构，其最初被用于机器翻译任务。它基于注意力机制，可以在不使用循环神经网络的情况下对序列数据进行建模。

Transformer架构包括两个主要组件：编码器和解码器。编码器将输入序列转换为一系列隐藏状态，而解码器则根据这些隐藏状态生成输出序列。

注意力机制是Transformer架构的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时关注输入中的不同部分，从而更好地捕捉序列之间的依赖关系。具体来说，注意力机制通过计算输入中所有位置的权重来决定哪些位置应该在当前时间步骤中接收更多的关注。

ChatGPT再一次论证了大力出奇迹

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一个大型语言模型，它的训练数据量非常庞大，最新版本的 GPT-3 模型使用了数万亿个单词的语料库进行训练。具体来说，它使用了多个公开可用的数据集，包括 Common Crawl、Wikipedia、BooksCorpus 等等。由于训练数据量巨大，训练成本也非常高昂，据报道，训练一个 GPT-3 模型的成本可能高达数百万美元，而GPT-3.5，以及现在最新的GPT-4.0 其训练成本会更高。不过，也正如某度总裁说的，这类通用语言模型学习到了一定量级，就出现智能了，前提是方法正确，训练集比较大，因此我们说ChatGPT是烧钱烧出来的智能，完美诠释了大力出奇迹。

干货篇

鉴于目前访问ChatGPT出现各种429，而且还收费，那么大众如何坐上ChatGPT这趟快车就很重要！

申明：下面提供的一些网站都是良心网站，完全免费使用chatgpt，请不要恶意使用！！共同维护良好的使用chatgpt的环境，从我做起！有能力的对开发者进行一定的打赏吧，服务器，token都是成本，总有一些人掏钱给咱们免费使用！！！

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上来就可以直接对话，每一任何套路，没有广告，界面相当清爽，也是最新的GPT3.5 模型，还支持多轮对话！！

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申请bing 聊天机器人的糟糕经历

就推荐这么多吧，说说笔者申请必应bing，的经历，笔者2月8号申请，至今还在候补名单中，感觉是被耍了，因此今天清理了所有的必应App，必应浏览器，edge浏览器，以后坚决不用这些无良厂家的产品。

在网上看到不少这样遭遇的小伙伴

给不起可以直接不让加入候补就完了，耍猴就有点过了，伤了就真的再也不会用了。