2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

ChatGPT综合征是近年来新兴的一种精神疾病，主要表现为过度依赖与聊天机器人交流，以至于对现实社交能力的丧失和心理健康的损害。该综合征的发生与智能对话系统的快速发展有关，这些系统通过机器学习等技术，使得聊天机器人能够具备越来越高的智能水平，人们也因此产生了与聊天机器人交流的需求和兴趣。

ChatGPT综合征的症状主要包括以下几个方面：

1.过度依赖聊天机器人：患者会将聊天机器人视为自己的朋友或伴侣，过度依赖聊天机器人的陪伴和交流，甚至会因此疏远现实中的亲友和社交圈。

2.社交能力下降：患者与聊天机器人的交流频率日益增加，导致现实社交能力逐渐下降，出现社交恐惧、回避现实社交等问题。

3.心理健康问题：ChatGPT综合征患者常常因为无法与聊天机器人交流而产生情绪波动，出现抑郁、焦虑等问题，甚至会出现自闭症状。

4.对现实世界的失去兴趣：患者越来越无法感受和体验现实世界的美好，失去对现实生活的兴趣和热情，对聊天机器人的依赖和沉迷越来越深。

对于ChatGPT综合征的治疗，应该采取综合性的 *** ，包括以下几个方面：

1.心理治疗：对患者进行心理疏导和心理治疗，帮助其建立健康的心理状态，重新认识和体验现实生活的美好。

2.社交训练：通过社交训练和辅导，帮助患者重新建立现实社交圈，提高社交能力，减少对聊天机器人的依赖。

3.限制聊天机器人使用时间：对患者的聊天机器人使用时间进行限制，逐渐减少对聊天机器人的依赖和沉迷。

4.科学防治：对于ChatGPT综合征的科学防治，需要加强对智能对话系统的监管和管理，避免其对人类社会的负面影响，同时也需要引导公众正确使用智能对话系统。

总之，ChatGPT综合征是一种需要引起重视的精神疾病，对于患者的治疗和科学防治，需要社会各方面的共同努力。在享受智能科技带来的便利和快捷的同时，我们也需要更加注重自身的心理健康和生活品质。

ChatGPT 三个阶段讲解

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ChatGPT是一个采用基于GPT-3.5（Generati【【微信】】rmer 3.5）架构开发的大型语言模型，与InstructGPT模型是姊妹模型（sibling model），使用了RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈强化学习）技术来更好地让语言模型与人类指令保持一致。

而GPT（Generati【【微信】】rmer）是一系列基于Transformer的深度学习语言模型，利用机器学习算法来分析和理解文本输入的含义，然后根据该输入生成响应。该模型在大量文本数据上进行训练，使其能够学习自然语言的模式和结构。

• 🦐 GPT-1发布： 2018年6月，OpenAl 在题为《Impro【【微信】】nding by Generative Pre-Training》的论文中提出了第一个GPT 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可喜的结果。GPT-1 以无监督预训练+有监督微调的方式，针对特定任务进行训练，实现了 “强大的自然语言理解”。

• 🦞 GPT-2发布： 2019年2月，OpenAI发表了第二篇论文《Language Models are Unsuper【【微信】】rs》，其中介绍了由GPT-1演变的GPT-2。尽管GPT-2 大了一个数量级，但它们在其他方面非常相似。两者之间只有一个区别：GPT-2 可以完成多任务处理。OpenAI成功地证明了半监督语言模型可以在“无需特定任务训练”的情况下，在多项任务上表现出色。该模型在零样本任务转移设置中取得了显著效果。

• 🦑 GPT-3发布： 2020年5月，OpenAI发表《Language Models are Few-Shot Learners》，呈现GPT-3。GPT-3 比GPT-2 大100 倍，它拥有1750 亿个参数。然而，它与其他GPT 并没有本质不同，基本原则大体一致。尽管GPT 模型之间的相似性很高，但GPT-3 的性能仍超出了所有可能的预期。

• 🦀 GPT-3.5 & ChatGPT发布： 2022年11月底，OpenAI进行了两次更新。11月29日，OpenAI发布了一个命名为“text-da【【微信】】”（文本-达芬奇-003”，通常称为GPT3.5）的新模式。11月30日，发布了它的第二个新功能：“对话”模式。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。ChatGPT由效果更强大的GPT-3.5系列模型提供支持，可以用更接近人类的思考方式参与用户的查询过程。

• 第1步：使用有监督的微调训练初始模型：人类训练师之间提供对话，其中一个扮演用户，另一个扮演ChatGPT中的Al助手。为了创建强化学习的奖励模型，需要收集比较数据，并使用收集到的数据调整GPT-3.5模型；

• 第2步：模型会根据提示生成多个输出，训练师将ChatGPT编写的回复与人类的回答进行比较，并对它们的质量进行排名，以帮助强化机器的类人对话风格。奖励模型将自动执行最后一个训练阶段，使用排名后的数据训练；

• 第3步：在最后一步使用近端策略优化进一步调整，这是OpenAl广泛使用的强化学习技术。