最近探索了下全球大火的生活ChatGPT，想对此做个初步了解
当今社会，自然语言处理技术得到了迅速的发展，人工智能技术也越来越受到关注 。其中，基于深度学习的工作大型语言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）在自然语言处理领域中取得了很大的成功 。ChatGPT就是经验其中的一种类型，它是一个大型的预训练语言模型，可以用于各种文本生成任务 。那么，在这篇博客中，我们将会介绍如何使用ChatGPT。型对
ChatGPT是一种大型的预训练语言模型，它由OpenAI开发，是对GPT模型的一个变种 。ChatGPT可以用于各种文本生成任务，如对话生成 、生活语言翻译 、工作文本摘要等 。经验ChatGPT可以自动学习语言的型对规则和语义，从而生成具有连贯性和逻辑性的自然语言文本 。
要使用ChatGPT，你需要掌握以下几个步骤：
安装Python和必要的话初库 ChatGPT是用Python编写的，因此，你需要安装Python及其相关的库。推荐使用Anaconda来管理Python环境，它可以轻松安装所需的生活Python版本和库 。
下载ChatGPT模型 你需要从OpenAI下载ChatGPT模型 。工作OpenAI提供了几种不同大小的经验ChatGPT模型，可以根据你的需要选择相应的模型。在下载模型之前，你需要先注册OpenAI账号并获得API密钥。型对
编写Python脚本 在下载模型后，你需要编写Python脚本来加载模型并生成文本 。话初在脚本中，你需要使用OpenAI提供的Python客户端库，将模型加载到内存中，然后使用模型来生成文本。以下是一个简单的Python脚本示例：
在这个示例中，我们使用了davinci模型引擎，并向ChatGPT模型提供了一个简单的提示语句"Hello, how are you?" 。模型返回了一个生成的文本，并将其打印到控制台 。在使用ChatGPT生成文本时，你可以通过调整一些参数来控制生成文本的质量和数量 。以下是一些常用的参数：
ChatGPT是一种强大的预训练语言模型，可以用于各种文本生成任务 。使用ChatGPT只需要掌握一些基本的Python编程技巧和模型参数调整技巧。一旦掌握了这些技能，你就可以使用ChatGPT来自动生成各种文本，将其应用到各种场景中 。
好了，到这里才是正文开始，以上这篇博客就是完全由ChatGPT编写出来的 。可以看出来逻辑非常清晰，写的非常专业。 
甚至可以给出一个代码示例 
虽然单段对话限制3000字符，但是超出文本字数限制也不用担心，直接让它继续即可，而且回答都是总分总的，非常有逻辑性。 
网上有现成的，就不赘述了，详细教程参照掘金：掘金教程
在面对比自己强大的多的AI模型面前，确实会有一丝如工业革命前夕即将被取代的纺织女工般的恐惧 。本质上说我们自身也是社会的生产资料，当有更便宜且高效的生产资料出现的时候我们当然会担心 。但时代的洪流是不可被阻挡的，善用工具比恐惧工具更能安慰自身。你看其实它有着比我们大多数人都清晰的认知 
与其恐惧不如把它当做一个不错的生产力工具，ChatGPT有着比百度更强的对话能力，就好比之前有次答辩被问及的一个问题：全百度搜到的都是乱糟糟的口水话，ChatGPT的回答却非常棒 。 
再比如阅读文献时用它来做翻译比谷歌有逻辑的多 。再比如我想筛选一些不是科创板和创业板的股票： 
它直接就替我做好筛选了 
