ChatGPT入门实战课 成为AI时代更有竞争力的开发者「完jie」

ChatGPT入门实战课 成为AI时代更有竞争力的开发者

核心代码，注释必读

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ChatGPT是一个强大的自然语言处理模型，可以用于各种应用，包括智能聊天机器人、自动问答系统、自然语言生成等。本文将介绍如何入门使用ChatGPT，并为您提供一个实际的示例项目。

要开始使用ChatGPT，您需要获得相应的访问权限。ChatGPT可以通过API方式访问，您需要创建一个OpenAI账户并获得API密钥。随后，您需要安装OpenAI Python SDK，以便在项目中使用ChatGPT。

在使用ChatGPT时，您需要有效地处理输入和输出。这包括解析用户的输入，将其传递给ChatGPT，并从ChatGPT的响应中提取有用的信息。您还可以处理ChatGPT的输出，以使其符合您的应用需求。

以下是一个示例，演示如何处理用户输入和ChatGPT的响应：

pythonCopy code
# 用户输入
user_input = "告诉我一些有趣的科学事实。"

# 构建对话历史，将用户输入添加到历史记录中
conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})

# 使用对话历史进行对话
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=conversation_history
)

# 从ChatGPT的响应中提取助手的回复
assistant_response = response['choices'][0]['message']['content']

# 输出助手的回复
print(assistant_response)

这样，您可以轻松地与ChatGPT进行交互，处理用户输入并获得助手的回复。

在使用ChatGPT时，务必注意隐私和伦理问题。避免传递敏感信息，确保模型的输出符合社会准则，不会传播虚假信息或不当内容。OpenAI提供了一些有关伦理使用AI的指南，您应该仔细阅读并遵守这些指南。

最后，要成为ChatGPT的高级用户，不断学习和改进非常重要。了解不同的用例，探索不同的模型和参数设置，参考OpenAI的文档和社区支持，以便充分发挥ChatGPT的潜力并满足您的项目需求。

ChatGPT入门实战课 成为AI时代更有竞争力的开发者 项目实战

GPT 系列模型基于这样的思路：让 AI 在通用的、海量的数据上学习文字接龙，即掌握基于前文内容生成后续文本的能力。这样的训练不需要人类标注数据，只需要给一段话的上文同时把下文遮住，将 AI 的回答与语料中下文的内容做对比，就可以训练 AI。ChatGPT 就是在 GPT3.5 模型上做的优化，作为 GPT 系列的第三代，GPT3.5 在万亿词汇量的通用文字数据集上训练完成，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如完形填空、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。

比如告诉 GPT “花谢花飞花满”，GPT 就能生成最有可能是下一个字的结果。但由于下一个字有各种可能性，比如 “花满天”、“花满地”、“花满园” 都说得通，所以 GPT 模型每次输出的结果是不同的。

第一步：人类引导接龙方向——有监督训练初始模型

光靠学习文字接龙，GPT 仍不知道该如何给出有用的回答。比如问 GPT “世界上最高的山是哪座山？”，“你能告诉我么”、“珠穆朗玛峰”、“这是一个好问题” 都是上下文通顺的回答，但显然 “珠穆朗玛峰” 是更符合人类期望的回答。

因此研究人员让人类就一些问题写出人工答案，再把这些问题和答案丢给 GPT 学习。这便是有监督训练，即对于特定问题告诉 AI 人类认可的答案，让 AI 依葫芦画瓢。这种方法可以引导 AI 往人类期望的方向去做文字接龙，也就是给出正确且有用的回答。通过这种有监督训练的方法，我们可以得到一个简易版的 ChatGPT 模型。

需要注意的是，这里并不需要人类穷举出所有可能的问题和答案，这既代价高昂又不甚现实。实际上研究人员只提供了数万条数据让 AI 学习，因为 GPT 本来就有能力产生正确答案，只是尚不知道哪些是人类所需的；这几万条数据主要是为了告诉 AI 人类的喜好，提供一个文字接龙方向上的引导。

第二步：给 GPT 请个“好老师”—— Reward 模型

如何让这个简易版的 ChatGPT 模型变得更强呢？我们可以参考其他 AI 模型的训练思路，前几年轰动一时的围棋人工智能 AlphaGo，是通过海量的自我对弈优化模型，最终超越人类；能不能让 GPT 通过大量对话练习提升其回答问题的能力呢？可以，但缺少一个 “好老师”。

AlphaGo 自我对弈，最终胜负通过围棋的规则来决定；但 GPT 回答一个问题，谁来告诉 GPT 回答的好坏呢？总不能让人来一一评定吧？人的时间精力有限，但 AI 的精力是无限的，如果有个能辨别 GPT 回答好坏的「老师模型」（即 Reward 模型），以人类的评分标准对 GPT 所给出的答案进行评分，那不就能帮助 GPT 的回答更加符合人类的偏好了么？

于是研究人员让 GPT 对特定问题给出多个答案，由人类来对这些答案的好坏做排序（相比直接给出答案，让人类做排序要简单的多）。基于这些评价数据，研究人员训练了一个符合人类评价标准的 Reward 模型。