文章目录
有感于最近 ChatGPT 大火的原因，我这低眉顺眼的XXX也开始来蹭热度了。没办法，这玩意儿的热度太火了，就略准备了一下，希望这个系列能够帮助到更多的小伙伴吧。
该系列专栏的目的：由浅入深，从概念、原理、注册、到使用 ChatGPT，了解 ChatGPT 的用法与用途，再到各个 OpenAI 模型、产品的代码示例，以及实践案例，带领大家学习掌握 OpenAI 的开发。比如说：使用 Python 开发一个网页版的 ChatGPT 聊天机器人，一个基于 ChatGPT 实现的问答系统，或者是适配本地的一个像是AI助理的小助手等等~ （其实我已经做出来了，😝😝😝）
官方解释：
ChatGPT是一种基于GPT-2的聊天机器人，它是由
OpenAI团队开发的。GPT-2是一种具有超过1.5亿个参数的语言模型，经过大量训练后可以生成高质量的文本。ChatGPT是基于GPT-2模型进行微调而生成的一种聊天机器人，目的是通过对话来模拟人类的对话和思考过程。
ChatGPT可以通过输入一个问题或话题来进行对话，并根据输入的内容生成响应。它可以用于各种应用场景，如客户服务、在线聊天和自然语言处理等。ChatGPT的应用已经得到了广泛的应用，而且在未来的发展中也有着广阔的应用前景。
粗暴一点理解：
- ChatGPT是一种由
OpenAI 团队开发的通用聊天机器人模型。- 它被训练来对对话进行建模，能够通过学习和理解人类语言来进行对话，并能够生成对应的响应。
- ChatGPT是一种使用Transformer的神经网络架构， 这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。
- 一句话说明白，ChartGPT相当于-个智能助手，他可以帮助大家解决各种问题，例如文案、写稿、翻译、编码等工作。
GPT 是什么意思？
GPT 是 Generative Pre-trained Transformer 生成型预训练变换模型的缩写，目的是为了使用深度学习生成人类可以理解的自然语言。
目前我们讨论的 GPT 一般指的是 GPT-3 或者 GPT-3.5，最新版本于2023年3月14日发布 GPT-4，在之前还有老版本GPT-2和GPT。
需要注意的是，GPT-4 并非是正式版本，而且算力跟成本都是gpt3.5的几十倍。据我所了解，目前一些基于 ChatGPT 进行实战创业的小团队在考虑下架 GPT-4。
OpenAI是一家美国人工智能研究公司、人工智能研究实验室，由非营利性OpenAI Incorporated (OpenAI Inc.)及其营利性子公司OpenAI LimitedPartnership (OpenAI LP)组成。
OpenAI开展AI研究，以造福全人类的方式促进和开发友好的AI；于2015年由 埃隆·马斯克（Elon Musk - 没错，因为特斯拉而被国内熟知的那个 "埃隆·马斯克"）、萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）等人共同在旧金山创立，他们共同认捐了10亿美元。微软在2019年向OpenIAI LP提供了10亿美元的投资，并于2023年1月向其提供了第二笔多年期投资，据报道为100亿美元。
OpenAI的核心理念是推动人工智能技术的发展，让人工智能成为一种有益于人类的力量，而不是威胁人类的风险。他们的愿景是创造出一种能够自主学习和创造的人工智能系统，从而更好地服务人类社会。
**小八卦：OpenAI 与 埃隆·马斯克 的关系：**OpenAI总部位于旧金山,由马斯克、Sam Altman及其他投资者在2015年共同创立马斯克在2018年时因公司发展方向分歧而离开公司。
OpenAI的产品主要包括以下几个方面：
GPT（Generative Pre-trained Transformer）：
GPT是OpenAI开发的一种基于Transformer的语言生成模型，它可以用于自然语言处理、文本生成、对话系统等方面。GPT系列模型在自然语言处理领域取得了很好的效果，被广泛应用于文本生成、聊天机器人、文本分类等领域。
Codex：
Codex是OpenAI最近推出的一种人工智能代码生成器，它可以通过自然语言的描述来生成程序代码。Codex基于GPT-3模型，经过大量训练后可以生成高质量的程序代码。Codex的应用场景非常广泛，可以用于编程教育、辅助开发、自动化测试等领域。
Robotics：
OpenAI的机器人研究部门致力于研究和开发各种机器人技术，包括自主导航、物体识别、操作控制等方面。他们的研究成果已经在机器人领域得到了广泛的应用。
Gym：
Gym是OpenAI推出的一款开源的强化学习平台，它提供了一系列强化学习算法和各种环境模拟器，可以让研究者和开发者快速地进行强化学习算法的研究和开发。
总之，OpenAI致力于推动人工智能技术的发展，通过开发各种人工智能产品和技术，让人工智能成为一种有益于人类的力量。他们的产品和技术已经在多个领域得到了广泛的应用，并且在未来的发展中也有着广阔的应用前景。
正如上文介绍的那样，ChatGPT 是一种基于 GPT-2 的聊天机器人，GPT-2 是一种具有超过 1.5亿个参数的语言模型 ，经过大量训练后可以生成高质量的文本。
ChatGPT 是基于 GPT-2 模型进行微调而生成的一种聊天机器人，目的是通过对话来模拟人类的对话和思考过程。
ChatGPT 可以通过输入一个问题或话题来进行对话，并根据输入的内容生成响应。它可以用于各种应用场景，如 客户服务、在线聊天、个人助手、语音识别 等。ChatGPT的应用已经得到了广泛的应用，并且在未来的发展中也有着广阔的应用前景。
ChatGPT 的优点在于其能够生成高质量的文本，同时也可以学习和适应用户的对话方式和语言习惯。它可以进行上下文理解、情感分析和语义分析等操作，从而生成更加准确和自然的回答。此外，ChatGPT还可以使用先前的对话历史来更好地理解用户的意图，并生成更加个性化和有针对性的回答。
但是，与其他聊天机器人相比，ChatGPT 的 缺点在于它需要大量的训练数据来训练模型，而且在训练过程中需要大量的计算资源。此外，ChatGPT在处理一些特定的问题和任务时可能会出现不准确的情况，需要进行不断的优化和改进。
总之，ChatGPT是一种强大的聊天机器人，可以应用于各种应用场景，为用户提供高质量和个性化的服务和回答。它的应用前景广阔，并且随着人工智能技术的发展和改进，它也将不断地得到优化和改进。
GPT的版本：
2022年3月15日，OpenAI在其API中提供了具有编辑和插入功能的新版本GPT-3和Codex，名称为 “text-davinci-003” 和 “code-davinci-002” 。
2022 年11月30日，OpenAI 开始将这些模型称为 "GPT-3.5"系列，并发布了ChatGPT，它是从GPT-3.5系列中的一个模型进行训练的。
| GPT版本 | 参数个数 | 训练数据 |
|---|---|---|
| GPT-1 | 1.2亿 | 4.5GB 的文本，来自 7000+ 种不同类型的书籍 |
| GPT-2 | 15亿 | WebText：40GB 的文本，800W 份文档，来自 Reddit 上的 4500万 个网页 |
| GPT-3 | 1750亿 | 570GB 的明文数据，主要是 CommonCrawl、WebText、维基百科、新闻数据集与大量的文学作品 |
ChatGPT是一种基于深度学习的语言模型， 能够自然地生成文本,并在各种自然语言处理任务中表现出色。
以下是ChatGPT的应用领域:
对话系统：
对话系统是目前 ChatGPT 最常见的应用领域之一。在对话系统中，ChatGPT可以接收用户输入并生成一系列连续的文本，从而模拟一个对话。
它可以使用其先前学到的语言结构和语义知识来生成自然流畅的对话，并根据先前的对话历史和上下文信息来生成响应。在此应用领域中ChatGPT已经被广 泛应用于智能客服、虚拟助手、聊天机器人等方面。
机器翻译：
ChatGPT 还可以用于机器翻译任务，机器翻译是一项将 源语言文本 转换为目标语言文本的任务。
ChatGPT 可以使用其预先训练的语言 模型和语义知识来生成自然流畅的翻译结果。在这个领域中，ChatGPT已经被广泛应用于自然语言文本的翻译、多语言对话等方面。
文本生成：
ChatGPT 还可以用于文本生成任务。在这种任务中，ChatGPT可以生成自然流畅的文本，例如自动生成新闻、小说、诗歌等。它可以使用先前学到的语言结构和语义知识来生成高质量的文本,并且可以根据特定的语言和文体要求进行训练。
情感分析：
ChatGPT 还可以用于情感分析任务，情感分析是一项将文本分类为积极、 消极或中立情感的任务。ChatGPT 可以使用其预先训练的语言模型和语义知识来理解文本中的情感和情绪,并根据这些信息来对文本进行分类。
在这个领域中，ChatGPT已经被广泛应用于社交媒体监测、情感分析和评论管理等方面。（舆情监控系统是个不错的卖点，想创业的小伙伴不妨考虑一下这个方向。）
语言模型预训练：
ChatGPT 还可以用于语言模型预训练。在这种情况下，ChatGPT使用大量的无标注文本数据进行预训练，并使用该预训练模型来完成特定的任务。
ChatGPT还可以进行图片创作，视频创作等等。总之，你能想到的，想不到的，chatGPT都可以帮助你完成。。。
来看看，当事人 "ChatGPT" 会给出怎样的答案？以下是 “ChatGPT” 的回答：说的挺委婉的，你们信不信我不知道，但是我信了… 😁😁😁
看来在这一个问题上面，ChatGPT 给了我们一个面子，那么我们尝试有针对性的问一下，"ChatGPT可以取代程序员的哪些工作？"
可以看出来，“ChatGPT” 更多的是为程序员提供更高效的开发和分析能力，例如用于 ChatGPT 自动的生成代码、解析自然语言的程序文档、提供代码错误修复建议等。通过与程序员的结合使用，ChatGPT可以进一 步提高软件开发的效率和质量。
所以说，ChatGPT 对于程序员和开发来说在以后绝对会有巨大的影响，至于有什么样的影响，相信在不久的将来我们这一代人将亲身体验。虽然 ChatGPT 不能够完全的取代某些职业，但是在它的加持下可能会 “帮助” 我们减少很多人工参与的岗位。
很好奇，就使用rubyonrails自动化单元测试而言，你们正在做什么？您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您？git中的预提交Hook？只是手动调用？我完全理解测试，但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的，并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您？ 最佳答案 不确定您到底想听什么，但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时，您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效，哪些无效的即时反馈。要确保您的提
英文版英文链接关注公众号在“亚特兰蒂斯的回声”中踏上一段难忘的冒险之旅，深入未知的海洋深处。足智多谋的考古学家AriaSeaborne偶然发现了一件古代神器，揭示了一张通往失落之城亚特兰蒂斯的隐藏地图。在她神秘的导师内森·兰登教授的指导和勇敢的冒险家亚历克斯·默瑟的帮助下，阿丽亚开始了一段危险的旅程，以揭开这座传说中城市的真相。他们的冒险之旅带领他们穿越险恶的大海、神秘的岛屿和充满陷阱和谜语的致命迷宫。随着Aria潜在的魔法能力的觉醒，她被睿智勇敢的QueenNeria的幻象所指引，她让她为即将到来的挑战做好准备。三人组揭开亚特兰蒂斯令人惊叹的隐藏文明，并了解到邪恶的巫师马拉卡勋爵试图利用其古
导读：随着叮咚买菜业务的发展，不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求，他们希望引入一款实时OLAP数据库，构建一个灵活的多维实时查询和分析的平台，统一数据的接入和查询方案，解决各业务线对数据高效实时查询和精细化运营的需求。经过调研选型，最终引入ApacheDoris作为最终的OLAP分析引擎，Doris作为核心的OLAP引擎支持复杂地分析操作、提供多维的数据视图，在叮咚买菜数十个业务场景中广泛应用。作者｜叮咚买菜资深数据工程师韩青叮咚买菜创立于2017年5月，是一家专注美好食物的创业公司。叮咚买菜专注吃的事业，为满足更多人“想吃什么”而努力，通过美好食材的供应、美好滋味的开发以及美食品牌的孵
我正在尝试在配备ARMv7处理器的SynologyDS215j上安装ruby2.2.4或2.3.0。我用了optware-ng安装gcc、make、openssl、openssl-dev和zlib。我根据README中的说明安装了rbenv(版本1.0.0-19-g29b4da7)和ruby-build插件。.这些是随optware-ng安装的软件包及其版本binutils-2.25.1-1gcc-5.3.0-6gconv-modules-2.21-3glibc-opt-2.21-4libc-dev-2.21-1libgmp-6.0.0a-1libmpc-1.0.2-1libm
您认为可以作为插件很好地存在于您的Rails应用程序中必须实现的哪些行为？您过去曾搜索过哪些插件功能但找不到？哪些现有的Rails插件可以改进或扩展，如何改进或扩展？ 最佳答案 我希望在管理界面中看到一个引擎插件，它提供了应用程序中所有模型的仪表板摘要，以及可配置的事件图表。 关于ruby-on-rails-您希望看到哪些Rails插件？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questio
我认为我的问题最好用一个例子来描述。假设我有一个名为“Thing”的简单模型，它有一些简单数据类型的属性。像...Thing-foo:string-goo:string-bar:int这并不难。数据库表将包含具有这三个属性的三列，我可以使用@thing.foo或@thing.bar之类的东西访问它们。但我要解决的问题是当“foo”或“goo”不再包含在简单数据类型中时会发生什么？假设foo和goo代表相同类型的对象。也就是说，它们都是“Whazit”的实例，只是数据不同。所以现在事情可能看起来像这样......Thing-bar:int但是现在有一个新的模型叫做“Whazit”，看起来
我有一个要在我的Rails3项目中使用的数组扩展方法。它应该住在哪里？我有一个应用程序/类，我最初把它放在(array_extensions.rb)中，在我的config/application.rb中我加载路径:config.autoload_paths+=%W(#{Rails.root}/应用程序/类)。但是，当我转到railsconsole时，未加载扩展。是否有一个预定义的位置可以放置我的Rails3扩展方法？或者，一种预先定义的方式来添加它们？我知道Rails有自己的数组扩展方法。我应该将我的添加到active_support/core_ext/array/conversion
下面的代码工作正常:person={:a=>:A,:b=>:B,:c=>:C}berson={:a=>:A1,:b=>:B1,:c=>:C1}kerson=person.merge(berson)do|key,oldv,newv|ifkey==:aoldvelsifkey==:bnewvelsekeyendendputskerson.inspect但是如果我在“ifblock”中添加return，我会得到一个错误:person={:a=>:A,:b=>:B,:c=>:C}berson={:a=>:A1,:b=>:B1,:c=>:C1}kerson=person.merge(berson
我目前有一个reddit克隆类型的网站。我正在尝试根据我的用户之前喜欢的帖子推荐帖子。看起来K最近邻或k均值是执行此操作的最佳方法。我似乎无法理解如何实际实现它。我看过一些数学公式(例如k表示维基百科页面)，但它们对我来说并没有真正意义。有人可以推荐一些伪代码，或者可以查看的地方，以便我更好地了解如何执行此操作吗？ 最佳答案 K最近邻(又名KNN)是一种分类算法。基本上，您采用包含N个项目的训练组并对它们进行分类。如何对它们进行分类完全取决于您的数据，以及您认为该数据的重要分类特征是什么。在您的示例中，这可能是帖子类别、谁发布了该项
参见下面的示例，我想最好使用第二种方法，但第一种也可以。哪种方法最好，使用另一种的后果是什么？classTestdefstartp"started"endtest=Test.newtest.startendclassTest2defstartp"started"endendtest2=Test2.newtest2.start 最佳答案 我肯定会说第二种变体更有意义。第一个不会导致错误，但对象实例化完全过时且毫无意义。外部变量在类的范围内不可见:var="string"classAvar=A.newendputsvar#=>strin
