基础知识
ChatGPT的官方网址是：https://chat.openai.com/chat。
界面非常简洁，主要是一个聊天对话框，你可以输入任何你想咨询或讨论的问题。
目前，ChatGPT并没有官方的应用程序。所有声称与ChatGPT相关的App、电脑客户端或其他网站，可能都是基于OpenAI的API接口开发的，或者完全是虚假的。
ChatGPT由OpenAI公司开发，要使用它，你需要拥有一个OpenAI网站的账户。
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要注册账户，你需要满足两个条件：首先，你需要通过科学上网访问他们的网站 https://openai.com；其次，在注册过程中，你需要使用非中国大陆的手机号接收验证码完成确认。
ChatGPT隶属于OpenAI公司，该公司成立于2015年。
2019年，微软向OpenAI注资10亿美元，双方的合作进入新阶段。
据Semafor报道，微软正商谈以290亿美元估值，向OpenAI投资100亿美元。
ChatGPT简介
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，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，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成回答，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，甚至能完成撰写论文、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。
首先，ChatGPT是由OpenAI开发的自然语言处理（NLP）模型，基于GPT-3及之后的架构，优化了与人类用户的交互对话，我们可以将其分解为：
- Chat：聊天，意味着模型主要用于与人类用户进行互动对话。
- GPT：代表“Generative Pre-trained Transformer”，即模型的核心架构。
- G（Generative）：生成式，表示模型能生成新内容，如文本、答案等。
- P（Pre-trained）：预训练，意味着模型在大量文本数据上进行了预训练，能理解和生成自然语言。
- T（Transformer）：转换器，一种用于自然语言处理任务的神经网络架构。它在2017年的一篇论文中被提出，被OpenAI应用于GPT模型。该架构具有强大的并行处理和注意力机制。
GPT模型的发展历程
- GPT：2018年由OpenAI提出，参数量1.17亿，预训练数据量约5GB，基于Transformer模型充分利用海量无标注文本进行预训练，赋予文本大模型在小数据集、零数据集下的理解和生成能力，提升了生成式AI的认知能力。
- GPT-2：于2019年2月发布，模型参数从上一代的1.2亿增长到了15亿。这使得GPT-2在多种NLP任务上取得显著性能提升，如阅读理解、机器翻译和摘要生成等。
- GPT-3：2020年GPT-3推出，参数量达1750亿，预训练数据量达45TB，除自然语言推理、句子关系判断、问答、常识推理、分类等常见NLP任务外，GPT-3在撰写文章、编写SQL语句、编写JavaScript代码等困难任务也有优异表现，入选了《麻省理工科技评论》2021年“十大突破性技术”。
- GPT-3.5：于2022年11月发布，是GPT-3的改进版本，模型参数规模达到了2000亿。这个版本的GPT使用了强化学习从人类反馈中学习（RLHF），在各种自然语言处理任务上都有所提升，特别是在对话方面，它能生成更自然、更流畅、更有趣的文本。
- GPT-4：于2023年2月发布，是目前最先进的自然语言生成模型，拥有超过5000亿参数。这个版本的GPT最核心的新增能力是支持多模态输入和输出（如图像、音频、视频等），这是个革命性的变化，相当于经过改造，ChatGPT能“听见”和“看见”现实世界。
ChatGPT的应用场景简述
- 自然语言理解与生成： ChatGPT可以用于理解用户提出的问题、请求或指令，并生成相应的自然语言回复。这在虚拟助手、客服聊天机器人等应用中很有用。
- 知识查询与答疑： ChatGPT能够回答关于各种主题的问题，从科学和历史到实用技巧和一般性知识。
- 编程帮助： 开发人员可以使用ChatGPT获取编程建议、错误排查和代码片段，提高编程效率。
- 写作助手： ChatGPT可用于提供写作建议、创意灵感，甚至可以生成文章、故事或其他文本内容的草稿。
- 语言学习： 学生和语言学习者可以使用ChatGPT进行语法纠正、词汇扩展和对话练习，提高语言技能。
- 情感分析： ChatGPT能够分析文本中的情感色彩，对于市场调研、社交媒体分析和用户反馈等方面具有应用潜力。
- 虚拟角色和游戏对话： 游戏开发者可以使用ChatGPT为虚拟角色创建更自然的对话系统，提升游戏体验。
- 辅助决策： 在某些情境下，ChatGPT可用于辅助决策制定，提供对于特定问题的多方面建议。
总的来说，ChatGPT的灵活性使其在多个领域都有潜在的应用，其主要优势在于处理自然语言的能力和对各种主题的广泛了解。
