文章目录
介绍
示例
原理
总结
1. 介绍
今天开车去上班的路上，听到电台介绍，此时百度的股价涨幅为25%，当然，这和我没关系。
但电台说会导致部分程序员失业，吓得我到了公司后，便打开电脑上网一搜，发现这玩意还挺厉害的，在这个时代可谓是如日中天，到处都有它的身影，比如知乎，csdn等都有涉及，如下图所示：
我们都在聊，但它是什么呢？不妨打开它的官网看看：
官网链接地址为：，从官网找到如下这句话：
We’ve a model which in a way. The makes it for to , admit its , , and . is a model to , which is to an in a and a .
你发现它是英文，不妨翻译成中文看：
我们已经训练了一个名为的模型，它以对话方式进行交互。对话形式使能够回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。是的同级模型，它被训练为遵循提示中的指令并提供详细的响应。
旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。
2. 示例
我们在官网继续往下滑动鼠标，找到其提供的例子，如下图所示：
由于该例子是英文版的，我把其翻译成中文，如下所示：
用户：如下这段代码没有运行成功，我该怎么调试？
resultWorkerErr := make(chan error)
defer close(resultWorkerErr)
go func() {
defer cancel()
resultWorkerErr <- b.resultWorker(ctx)
}()
err := b.worker(ctx)
cancel()
if err == nil {
return <-resultWorkerErr
}
return multierror.Append(err, <-resultWorkerErr)
：如果没有更多的上下文，很难知道代码存在什么问题。您能否提供需要做什么的代码以及代码没有正常运行的更多信息？另外，这是整段代码还是只是其中的一部分？
用户：这只是其中的一部分 ，从表面看不出来是什么问题，但我认为通道()有问题
：如果没有更多关于代码应该做什么以及执行时会发生什么的信息，很难说。您提供的代码的一个潜在问题是通道永远不会关闭，这意味着如果从未写入通道，代码可能会挂起。如果b.从不返回错误，或者在有机会返回错误之前取消了错误，则可能会发生这种情况。
若要解决此问题，可以在写入通道后将其关闭。例如，可以在通道上发送错误的行之后添加以下代码行：
close(resultworkerErr)
这将确保通道始终关闭，即使b.从不返回错误。同样，如果没有有关您所看到的问题的更多信息，很难说这是否是您遇到的问题。您能否提供有关运行代码时发生的情况的更多详细信息？
官网提供了个例子，这只是其中的1个，如果感兴趣的话，可以到官网去访问。每个例子后面，都会有一个TRY 按钮，点击之后却访问拒绝(因为目前尚未面向国内普通用户开放)，如下图所示：
不过别担心，国内的科技公司会迟到，但绝不会止步不前。百度计划将于 3 月推出自己的版本，这也是让百度股票大涨的原因吧。
我们坐等3月份百度的版本。如果等不及且有条件的话，可以通过如下方式试用。
3. 试用.网络准备
由于内容规定，这里不作过多介绍。
2.国外手机准备
推荐优先找国外的亲朋好友去要，这里只需要在账号注册的时候需要用到，获取相应验证码就行。
后续登陆不需要相应手机，只需要记住相应注册的账号与密码即可。
3.开始账号注册
首先打开步骤1网络，其次打开账号注册链接，然后开始相应账号注册，推荐注册gmail邮箱，很多类似的跟gmail邮箱基本都有打通账号体系。完成注册后，最后一步会需要手机验证码，这一步就用到了步骤2中准备好的内容了。直到这里就完成了相应注册了。
4.开启试用之旅
在如下红框中输入文本内容，就能与交互体验了。
效果是非常惊艳的，使用完之后的体感是这应该能辅助到各行各业中，应用空间无限大，这类技术可能会成为未来AI系统的基石应用之一。
4. 原理
从官网介绍可以看到，与是同源的模型。
接下来我们来看下什么是。从字面上来看，顾名思义，它就是指令式的GPT，which is to an in a and a 。接下来我们来看下论文[1]中的主要原理：
从该图可以看出，是基于GPT-3模型训练出来的，具体步骤如下：
5. 应用5.1 世界杯问题咨询
Q1：荷兰、阿根廷、克罗地亚、巴西、英格兰、法国、摩洛哥、葡萄牙这几只足球队各自特点是什么，每支足球队请用一句话总结
A1：这些国家和地区都是足球大国，每支队伍都有其独特的优势和特点：
Q2：如何通过AI实现足球场上的越位识别
A2：越位识别是一个非常有挑战性的问题，因为它涉及到对足球场上复杂的动态环境进行实时分析。然而，近年来，人工智能技术取得了巨大的进步，可以用来解决这类问题。
一种常用的方法是使用视觉识别技术，即通过摄像头捕捉比赛过程中的影像，然后使用人工智能模型对影像进行分析。模型可以通过学习大量数据，例如足球比赛录像、比赛规则和越位情况，来学会识别越位行为。
除了视觉识别技术，人工智能还可以通过其他方式来实现越位识别。例如，可以使用定位系统，如 GPS或超声波定位，来捕捉足球和球员的位置信息，然后通过人工智能模型来分析这些数据，并进行越位识别。
总的来说，人工智能可以通过多种方式实现越位识别，关键在于选择合适的方法，并使用高质量的数据来训练人工智能模型。
5.2 写书信（情书）
正如自己回答的那样，它非常擅长对话、情感分析、文本生成、摘要提取等，有了这些直接打开了更广阔的应用面。可想而知，如若在垂直领域做定向训练，它将会发挥出更极致的性能，即可作咨询用途，同时也可以辅助创作（这将颠覆很多行业的工作方式）等等。
6. 总结
目前虽然如日中天，虽然非常智能，但短时间内还不能商用，故不足以让程序员失业，因而，我们大可高枕无忧。
如果想要访问更多的示例，可以点击该链接：
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