谈谈你对chatgpt的认识 大白话告诉你什么是ChatGPT
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
谈谈你对chatGPT的看法,你对captcha,谈谈你对jit的看法,请谈谈你对| 出chatgpt独享账号！内含5美元！仅需38元/个！独享永久使用！点击购买！ 文|钱鸿生 编辑|唐晓园 序言及摘要： 作为星船知造“现代通信与智能网技术展望”系列栏目的第一辑，我们邀请星船知造的资深读者、通信行业教授级高级工程师钱鸿生博士为我们撰写了《【【微信】】技术架构及中国人工智能未来发展趋势报告》。 报告正文共3.8万字，在介绍了【【微信】】的进化历程、主要内涵、底层技术架构与逻辑后，主要分析中美现阶段在AI领域的竞争优势与差距，提出【【微信】】潜在的商业价值和对资本市场影响的风险管控警示。并分析了算法和算力以及芯片技术，对我国人工智能AI发展的制约与影响，最后切入我国AI产业结构调整、建立AI法律保护与系统安全的视角，对发展我国人工智能产业提出一些前瞻性的趋势分析和研判。 我们将节选出报告中部分内容，在星船知造公众号分上、下两篇发布。 今天的上篇主要聚焦第一章《【【微信】】的含义与【【微信】】公司概况》中的“【【微信】】的基本功能模块”； 第二章《【【微信】】的内涵与底层技术架构》中的“【【微信】】的DALLE2自然语言转换成像技术”、“人工智能AI芯片的重要意义”、“人工智能中的算力单位pfs-day”等章节中的部分内容。 同时节选第三章《【【微信】】的潜在商业价值与市场动态》中的“国内投资者和厂商对【【微信】】的反应”、“【【微信】】可能影响的行业初探”等章节中部分内容。 我们将于3月14日发布报告下篇，并于当日发布完整版白皮书，欢迎您于后台领取。欢迎关注，和星船知造一起梦见电子羊。 【【微信】】含义与【【微信】】公司概况 【【微信】】全称为“Chat Generati【【微信】】rmer”，Chat是聊天，GPT是“生成型预训练变换模型”，可以翻译为“聊天生成预训练转换器”或简称“优化对话的语言模型”。 由美国人工智能公司【【微信】】 开发的【【微信】】两个月时间内用户已超1个亿。 作为一款建立在云计算、海量数据库、人工智能算法架构和深度神经网络基础之上开发的聊天机器人程序，【【微信】】不像传统的搜索引擎一样复制、粘贴、拼凑网上已有的信息给你。它的回答是有逻辑的、生动的，有上下文关联的。 【【微信】】聊天机器人目前支持几乎世界上所有的语言输入。有人说未来它会像《流浪地球》系列电影中的智能量子计算机MOSS，不仅拥有超强算力，还有自我意识、自我迭代、自我更新的特点，最终演化出有思维的人工智能。 或许MOSS已经离我们不远了。 【【微信】】官网发布的【【微信】】系统界面 【【微信】】初期是从事人工智能研究的非营利化组织，公司初期宗旨和使命是确保通用人工智能 (Artificial General Intelligence,AGI)在大多数具有经济价值的工作上超越人类。建造出安全的、符合共同利益的通用人工智能，也希望能预防人工智能的灾难性影响，推动人工智能技术发挥积极作用。 同时也针对谷歌在搜索引擎业务领域形成的垄断优势，利用人工智能技术展开全面对抗。 【【微信】】发展里程碑 2019年3月：OpenAl向资本市场开放，引入战略投资者微软公司，随后宣布从非营利性质过度到封顶营利性质，利润上限为任何投资的100倍。创立了OpenAlLP公司。 2019年7月：微软向【【微信】】注资10亿美金，并得到了OpenAl技术的商业化授权，将OpenAl公司开发产品与微软产品深度融合。 2020年6月：【【微信】】宣布了GPT-3语言模型，发布了第一个产品【【微信】】，从此OpenAl公司开始了正式商业运作。 2020年9月：OpenAl公司授权微软公司使用其GPT-3模型，微软成为世界首个享用OpenAl公司人工智能产品GPT-3的公司。 2021年：微软再次对【【微信】】投资，双方合作关系正式进入第二阶段，微软拥有【【微信】】新技术商业化授权，同时将【【微信】】工具与自有产品再次进行深度集成，并推出相应产品。 2022年12月：【【微信】】在微软资助下，发布了人工智能模型，开发出了最新款人工智能产品，取名为【【微信】】。2个月后，【【微信】】的全球活跃用户突破了1亿。 2023年2月2日：【【微信】】宣布推出【【微信】】 Plus订阅服务，可以让用户在高峰期优先使用人工智能聊天机器人 【【微信】】。 OpenAl还有两个不为人知的小故事。其一关于马斯克与【【微信】】的历史渊源。 马斯克实际上是【【微信】】创始人之一。2015年马斯克联合LinkedIn 创始人、Y Combinator总裁及 PayPal创始人等共同宣布创立【【微信】】 公司，目标说是打造属于全人类的、开放的AI组织，其定位是非营利性的，不过在2018年马斯克突然离开【【微信】】。 外界传闻有两个版本： 一是特斯拉公司也在研究AI，与【【微信】】 在研发方向上有冲突，马斯克因此退出了董事会，但继续担任了【【微信】】 公司的顾问。 二是马斯克挖走了当时刚从斯坦福大学博士毕业后加入【【微信】】的天才少年安德烈，安德烈的研究方向为计算机视觉，主攻图像识别和理解，当时马斯克的特斯拉也需要这样的人才。于是马斯克请这位安德烈去解决特斯拉的问题，为此【【微信】】 公司一气之下把马斯克“踢”出董事会。 图源：维基百科 其二关于安德烈。出生于捷克斯洛伐克的安德烈全名安德烈・卡帕斯（Andrej Karpathy），作为【【微信】】发展中的重要人物，是位“85后”。29岁时在斯坦福大学拿到博士学位。读博期间，他两次到谷歌公司做毕业实习。 博士毕业后，安德烈2016年加入了当时刚成立一年的【【微信】】，是【【微信】】创始团队的成员之一，只不过工作一年多后，就被马斯克挖到特斯拉去了。 他被马斯克迅速提升，接管了整个人工智能开发团队的软件部分，并和负责硬件的Pete Bannon携手主导了特斯拉车控智能软件开发。在此之后，他还接管了擎天柱人形机器人、特斯拉超算系统Dojo的开发，可以说是马斯克手下最为重要的人工智能领军人物。 特斯拉人形机器人 图源：Tesla官网 2022年7月安德烈突然离开特斯拉，回归【【微信】】。 安德烈在自己的推特账号上轻描淡写说道：“我和许多其他人一样，不管是处于AI圈的还是非AI圈，都被【【微信】】的成果鼓舞感动了。我相信这家公司未来的潜力非常大，因此很高兴重新投入到其中来。” 【【微信】】很多人对安德烈7年后重新回到公司充满了期待，给予他“让CharGPT再次伟大（Make 【【微信】】 Great Again）”的厚望。 无论何时，在AI人工智能领域的人才争夺都是如此激烈。 1.2.【【微信】】主要功能 【【微信】】官网上说：我们已经训练了一个名为【【微信】】的优化对话的语言模型，它以对话方式进行交互。 对话形式使 【【微信】】 能够回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。【【微信】】 经过训练以遵循提示中的指令并提供详细响应。 和曾经的人工智能是“让计算机在固定场景下干固定的事”这个范畴不同，【【微信】】面对的是一个“open world”。全球目前上亿用户向它提问的问题是不可预知的。这恰恰是AI开发的难点。 【【微信】】目前系统功能主要是文本生成、聊天机器人、语言问答、语言翻译、自动文摘、绘画功能、编程功能、视频生成等八大功能模块所组成。如下图所示： 星船知造为您逐一稍作展开―― 1.2.1文本生成 【【微信】】的文本生成功能可根据人们的提问，生成可读的各种文本。文本生成功能通常用于生成新闻、博客、报告等内容。也可用于生成代码、诗歌、小说等各种不同类型文本。 下图为星船知造编辑部让【【微信】】写一篇“关于中国充电桩各主要生产厂商前景”的报道，然后，它写到一半卡住了 1.2.2 聊天机器人 【【微信】】大型语言模型可以实时回答人们提出的各种问题，【【微信】】可以记住你之前跟它说话的过程与内容。 【【微信】】聊天机器人具有一定的记忆和思维判断功能，能根据对话内容，前后呼应且有一定的语言逻辑推演能力，这也是【【微信】】聊天机器人区别于之前一些人工语言处理系统完全不一样的地方。 1.2.3 语言问答 【【微信】】的语言问答系统是应用人类语言处理技术，通过识别用户问题并匹配相应答案来回答问题。它通过对大量数据学习和深度分析，以及对语言和语法的深入了解，帮助用户快速找到所需的信息。 【【微信】】问答系统适用于售后服务与话务员应答、医疗咨询和教育等场景。可24小时连续不断地提供服务。 1.2.4语言翻译 【【微信】】的语音翻译是利用人工智能技术，将各国不同的文字和语言进行相互转换，可直接把文字转换成不同的语言。它通过使用计算机算法和语音数据库来生成语音合成，可用于语音导航、机器人语音交互、同声翻译、语音自动识别等应用。 1.2.5自动文摘 【【微信】】的自动文摘是一种利用人工智能技术，针对大量文本和视频内容进行简化、概括的技术。它通常采用机器学习和自然语言处理方法，识别文本中的关键信息，生成简明、准确的摘要。 可在一次会议后马上整理出会议纪要，或对长达2个小时的电话视频做出一份10分钟的会议摘要。自动文摘可以缩短文本阅读时间和视频阅读时间，提高编写会议的效率，帮助用户快速了解文本内容。它在新闻、科技、商业等领域都有应用。 1.2.6绘画功能 用户可以在【【微信】】中写一段有关画作的文字描述，描述你想要画出的图片或影像要求。也可以借助【【微信】】的提示，使系统更详细地了解你所要描绘的作品。对于产品广告设计和期刊书籍的插画是方便的工具。使用者不需要专业绘画技术的积累。 1.2.7编程功能 大多数开发场景中，特别是用户需求相对固定的场合，【【微信】】 可以用来编写代码，检查代码语义的准确性，改进和简化人们的编程工作。 【【微信】】 还可以帮助我们提高自己编程代码的质量和可读性，通过你提出的要求，它会逐行添加注释，可以确保代码在发布前得到正确记录，并使其他人更容易理解和使用代码。可提高代码可读性、可维护性和与他人协作的能力。 【【微信】】其实还有很多功能正在被开发与完善之中，有人把目前【【微信】】-3提供的功能细分为8大类60项功能，在此我们就不一一赘述了。 1.2.8视频生成 向【【微信】】提问对某一个产品或一个事件的描述，【【微信】】会送出一份文档，你可以对文档稍作修改，要求【【微信】】直接将文档转换成视频。 图源：unsplash 除此之外，【【微信】】可以被用于智能助手，智能客服等领域。 总之，【【微信】】的出现，为人工智能技术的发展带来了新的思路和技术支持，在数据处理、自然语言处理以及其他领域的应用前景广阔。 图源：unsplash 【【微信】】的内涵与底层技术架构 有人把【【微信】】理解为一个简单的搜索引擎功能，认为其工作原理就是把2022年以前网络中已有的数据，加工整理后推送给客户。人们认为【【微信】】只要建立一个足够大的数据存储空间，把所有的信息存放在里面，然后进行检索，就可以实现文本问答和聊天机器人功能了。 其实【【微信】】的工作原理并不是那么简单，比一般人理解的程度要复杂很多，这里面涉及生成性预训练变换模型和很多关键核心技术和底层逻辑。 2.1 【【微信】】生成性预训练变换模型 前文我们在介绍【【微信】】的含义时已经介绍过，【【微信】】的全称为“Chat Generati【【微信】】rmer”，翻译成中文就是生成型预训练变换模型。在此之前，一般所谓的人工智能、机器学习、聊天对话软件在很大程度上都是局限于观察、分析和内容分类以及图像识别。 而以【【微信】】为代表的生成性人工智能AI是一项技术上的突破，它可以生成新内容，而不仅限于分析现有的数据。它的技术核心是生成性的人工智能。 图源：unsplash 从【【微信】】字面上来看，Chat是聊天的意思，但GPT才是关键。 第一个字母G是Generative，属于生成性的人工智能，在这以前的人工智能都局限在观察分析现有内容，但这次【【微信】】是个突破，它可以根据我们的需要，创造生成全新的内容。 第二个字母P是Pre-trained的缩写，预训练的意思。表示这个模型已经在某些有限的数据集上进行了预训练，【【微信】】在与人的对话中几乎接近正常人的交流，就是因为它已经接受过海量数据的训练，而这些数据就是我们人类2022年以前发布在互联网上的内容（目前版本的【【微信】】还不具备网络数据实时更新功能）。 由于【【微信】】目前还没有实现网络的实时连接，因此回答问题的时效性受到一定的限制。 【【微信】】在正式发布前，已经进行了大量的监督学习和通过人类反馈强化学习，所以我们在使用它的时候，这个模型能准确快速地生成对话内容。 第三个字母是Transformer，翻译过来就是转换器，这是【【微信】】底层人工智能学习的一个算法架构。 【【微信】】严格意义上来说就是一种基于Transformer的自然语言处理模型。采用了预训练加微调的方法，通过对大规模语料库进行预训练，对标注数据进行微调，从而使模型能够适应特定的自然语言处理任务，拥有语言理解和文本生成能力。 2.1.1 【【微信】】的演进过程 第一阶段：GPT-1发布 2018年6月，OpenAl 第一篇论文《Impro【【微信】】nding by Generative Pre-Training》通过生成式预训练来提高语言理解能力的论文中提出了第一个模型GPT-1。从这篇论文中得出的关键结论是，Transformer 架构与无监督预训练的结合产生了GPT-1， 加上有监督微调方式，针对特定任务进行预训练，实现了强大自然语言理解能力。 第二阶段：GPT-2发布 2019年2月，【【微信】】发表了第二篇论文《Language Models are Unsuper【【微信】】rs》，推出了GPT-2 。GPT-2是一种自然语言生成模型，其设计目标是生成与人类语言相似的文本，可以完成多任务处理。 第三阶段：GPT-3发布 2020年5月，【【微信】】发表第三篇论文《Language Models are Few-Shot Learners》，推出了GPT-3。GPT-2和GPT-3是两个不同的模型，它们的主要区别在于应用场景、模型规模和性能表现。GPT-3是一种自然语言生成模型，它是目前规模最大的预训练模型，可以生成高质量的自然语言文本，包括文章、诗歌、对话等。GPT-3还支持一些其他的自然语言任务，例如翻译、问答、语义搜索等。 第四阶段：GPT-3.5 发布 2022年11月29日，【【微信】】发布了一个命名为“text-da【【微信】】”（文本－达芬奇-003常称为GPT3.5）的新模型。它以对话方式进行交互，既能够做到回答问题，也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求。 2.1.2 【【微信】】的预训练加微调 所谓的【【微信】】预训练，是一个基于transform模型的预训练语言模型，它的训练逻辑如下： 第一是语料准备，从互联网上收集大量文本语料。如新闻、书籍、论坛，其中维基百科是它的一个重要数据来源。维基百科是用多种语言编写而成的网络百科全书。 然后是对数据预处理，对语料进行处理，把它们分割成许多独立的句子或段落，对每个句子进行分词。分词后把每个单词转换成数字，生成一个数字序列，然后构建成数字词典。 训练就是使用这些数字序列用transformer模型进行模拟场景试验，需要投入大量的人工干预，并使用监督学习的方式对预训练模型进行微调。根据奖励模型优化策略，然后生成输出，【【微信】】的预训练绕不开正向传递，反向更新，梯度收敛，预训练模型降低了获取更高水平人工智能的成本。 由于至今【【微信】】没有公开【【微信】】相关预训练数据集来源和具体细节，一定程度上阻碍了追赶者的步伐。 2.1.3 【【微信】】的Transformer转换器 【【微信】】的核心技术之一是Transformer转换器，Transformer技术是近几年人工智能技术最大的亮点之一，由谷歌的人工智能的团队“谷歌大脑”首先发布。 这种模型是使用一种叫自注意力的机制（self attention mechanism），它允许模型在进行预测的时候，可根据语言序列的任何位置，为输入数据的不同部分赋予不同的权重，并支持处理更大的数据集。 Transformer的精度和性能上都比之前流行的CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等模型，大幅提升了模型训练的效果，让人工智能在更大模型、更多数据、更强算力的基础上进一步增强运算能力。此外，还具有很强的跨模态处理能力，不仅在NLP（自然语言理解）领域表现优异，在语音、图像方面也显示出了优异的性能。 Transformer是【【微信】】语言模型的核心技术，是一种用于序列到序列（Se【【微信】】）任务的神经网络模型，例如机器翻译，语音识别和生成对话等，它使用了注意力机制来计算输入序列和输出序列之间的关系。如下图所示 Transformer的主要优点是它可以并行地处理输入序列中的所有信息，因此在训练和推理时都有很高效率。 此外，Transformer没有使用循环结构，因此它不受长序列的影响，并且在处理长序列时不会出现梯度消失或爆炸的问题。 2.2 【【微信】】人类反馈优化语言模型（RLHF） 【【微信】】 面对多样化的问题对答如流，已经打破了机器和人类沟通的边界，这一工作的背后是大型语言模型 (Large Language Model，LLM) 生成领域的新训练范式RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即依据人类反馈的强化学习方法模型。 【【微信】】官网上如是说：我们使用依据人类反馈的强化学习方法模型（RLHF）来实施训练，使用监督微调训练一个初始模型与人类人工智能训练师提供对话，他们在其中扮演用户和人工智能助手。我们让培训师可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写答案。 为了创建强化学习的奖励模型，我们需要收集比较数据，其中包括两个或多个按质量排名的模型响应。为了收集这些数据，我们进行了人工智能培训师与聊天机器人的对话。我们随机选择了一个模型编写的消息，抽样了几个替代完成，并让AI培训师对它们进行排名。使用这些奖励模型，我们可以使用近端策略优化来微调模型，我们执行了此过程的多次迭代。 【【微信】】强化学习算法训练奖励模型简单来说就是分为三个阶段： 第一阶段是收集示范数据，人工智能培训师与聊天机器人对话，并接受监督。 第二阶段是收集比较数据，训练一个奖励模型。 第三阶段是利用PPO强化学习算法，优化一个针对奖励模型的策略。 2.5 【【微信】】的DALL.E 2自然语言转换成像技术 根据【【微信】】官网上的介绍，【【微信】】中的DALL.E 2自然语言转换成像技术，最初只是一个研究项目，目标是制定并继续改进安全缓解的措施，其中包括： 第一、限制DALL・E 2 自然语言转换成影像时生成暴力、仇恨或成人图像。通过从训练数据中删除有害的视频内容、使用先进的技术来防止真实人物的面部，包括公众知名人物的面部在视频中出现。 第二、遏制用户滥用政策。不允许文本要求生成暴力、成人或政治内容等视频。如果我们的过滤器发现可能违反我们政策的文本提示和图片上传，【【微信】】就会采用自动化和人工监控系统予以拒绝。 【【微信】】认为：负责任的开发和安全监管是人工智能的重要组成部分，让用户对【【微信】】安全系统有信心。 【【微信】】希望DALL.E 2自然语言转换成像技术能降低图像生成模型相关的风险。为此，DALL.E 2在互联网上数亿张带标题的图像上进行训练，删除并重新加权其中一些图像，更改模型学习的内容。 同时，采用在DALL.E 2中设置各种防护栏训练数据集，过滤训练数据，放大偏差、重复数据删除等多种技术手段，以防止生成的图像违反内容管制政策。使人们能够创造性地表达自己，帮助人们了解【【微信】】人工智能系统如何看待和理解我们的世界，对于创造人类的人工智能使命至关重要。 图源：unsplash 2.6 【【微信】】软件是否能开源？ 【【微信】】 不开放，是人工智能业界很多人诟病的话题。软件开源是多年来互联网产业之所以能蓬勃发展的驱动力之一。 软件开源方式可以调动全世界软件开发者的积极性，每个人都可以下载源代码，并可进行优化和社区分享，也可以及时发现软件系统中的缺陷，提醒厂商予以改进完善。 这种用全社会的力量来创新的机制，大幅加速了新技术的发展和产业应用的进程。 据【【微信】】 公司证实，目前【【微信】】尚未开源，目前是作为API（应用程序编程接口）调用的方式提供联网服务，暂时没有开源的计划时间表，甚至不排除未来很长一段时间内不会考虑软件开源的问题。 关于【【微信】】为何不开源，业内也有一些专家表示理解，因为人工智能技术至今为止没有一家厂商的软件是开源的，基本上都是一个“黑盒子”，关于其内部的运行机制外界很难了解。 如果软件代码开源，很难避免有人会利用人工智能创造出一些不利于社会和人类的内容，因此人工智能软件代码不开源，可能也是出于系统安全性方面的考虑。 此外，自从【【微信】】 公司放弃了非营利组织的定位，接受微软等企业投资后，从商业化的角度考虑，也会采取软件和模型代码不开源的措施，保护商业利益和投资。 而采用开放应用接口的方式来加以推广，日后不排除对应用接口部分开源少部分模型，丰富开发者的生态环境，有利于与【【微信】】与其他系统或终端的互联互通，加快人工智能产业的应用进程。 【【微信】】人工智能研究中心及其首席执行官萨姆・奥尔特曼在接受美国《福布斯》双周刊记者采访时，在记者问及关于软件开源问题的追问时说道： “我认为实现这一目标的最重要方式是推出像【【微信】】这样的AI平台，除此之外，我们希望提供日益强大的应用软件接口（API），同时能够让它们更加安全。我们将继续开源，就像我们开源了CLIP（2021年发布的视觉神经网络），引发图像生成领域实现软件开源。 我们开源了Whisper和Triton（自动语音识别系统和编程语言）。所以我相信这是一个多管齐下的策略，一方面要拿出好的东西，另一方面要平衡每样特定东西带来的风险和收益。” 上述或可佐证【【微信】】 可能在应用接口部分开源少部分模型，丰富开发者生态环境的意图。 2.7 人工智能AI芯片的重要意义 在人工智能领域，包括人们日常生活中使用的智能手机，智能驾驶汽车等领域要完成运算都是与图像识别、语音识别、自然语言处理有关。 底层最常用的就是卷积神经网络，也就是数学中的矩阵运算和优化处理，一般来说CPU主要适合常用的数学计算。对于矩阵运算，专用的AI 人工智能芯片就比较合适了。所以在这特定的情况下，AI芯片应运而生了。 不同厂商对AI芯片有不同的称呼，有的称为NPU神经网络处理器。谷歌叫TPU张量（矩阵）处理器，美国超威半导体公司（AMD）叫APU加速处理器。苹果叫仿生芯片，市场营销的意味更多一些，而一般都统称为AI芯片或叫人工智能芯片。 图源：unsplash 人工智能芯片可视为CPU的一部分，作为单独的加速芯片，它其实是从显示芯片GPU发展而来的。 早期的GPU多用于2D和3D图形处理和计算，市场上则主要针对游戏领域。 当下是算力时代，人工智能、深度神经网络、数据分析、可视化、互联网算法、生成性与训练、运算服务器、智能汽车、移动设备等，都离不开算力支撑。 从全球整体市场情况来看，目前全球GPU市场形成多寡头竞争格局，其中包括英特尔、英伟达和AMD、苹果、谷歌、华为、阿里巴巴、腾讯、寒武纪也相继开发出了人工智能芯片。 英伟达和AMD的芯片都是由台积电代工的，台积电在芯片包括AI芯片加工市场占据重要的地位。 2.8 人工智能中的算力单位pfs-day（petaflop/s-day） 随着人工智能尤其是强化学习算法和预训练技术的飞速发展，人工智能AI模型的算力正在以超高的速度发展。特别在自然语言处理领域的增长十分迅速。 【【微信】】的GPT-3大型神经网络有1750亿个参数，而且模型越做越大，短期看来是一个技术趋势。 这样大的模型对于训练算力的消耗是惊人的，人们用一个新的单位来衡量算力，即petaflops/s-day，或者缩写成pfs-day。 图源：unsplash 【【微信】 chatgpt会给生活带来什么变化 chatgpt用来做什么比较好ChatGPT会给生活带来什么变化ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出1。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并以强化学习训练。 普通人可以利用ChatGPT做很多事情，例如： 与ChatGPT进行自然的文本交流，提出问题或请求，并得到有趣或有用的回答。 利用ChatGPT生成内容，如文章、诗歌、歌词、代码等，并根据指示进行修改或纠错。 利用ChatGPT进行计算、翻译、搜索等功能，并获取相关的信息或建议。 利用ChatGPT学习新知识、探索不同的话题、增加创造力和想象力。 以上只是一些例子，你还可以尝试其他更多的可能性。如果你想使用ChatGPT，请访问并注册一个账号 具体来说：
一些利用ChatGPT赚钱的方法
以上只是一些例子，还有更多的方式可以利用ChatGPT赚钱，只要有创意和行动力。当然，在使用ChatGPT时也要注意其局限性和风险，比如可能产生不准确或虚假的信息，以及可能侵犯版权或隐私等问题。因此，在使用ChatGPT时要谨慎并负责任地检查和修改其输出，并遵守相关法律法规。 版权声明：除非特别标注原创，其它均来自互联网，转载时请以链接形式注明文章出处。
|
