首页
技术小册
AIGC
面试刷题
技术文章
MAGENTO
云计算
视频课程
源码下载
PDF书籍
「涨薪秘籍」
登录
注册
ChatGPT介绍
ChatGPT的应用领域
深度体验ChatGPT
开始使用ChatGPT
获取api keys
OpenAI API介绍
提示(prompt)与完成(completion)
运行demo应用-宠物生成器
宠物生成器-代码解析
OpenAI-Library使用
模型(Model)
API 数据使用政策
使用政策及限制
Text completion(文本完成)
Code completion(代码完成)
Chat completion(对话完成)
Image generation(图像生成)
Speech to text(语音转文本)
Moderation(适度-违禁内容)
RateLimit(API速率限制)
ErrorCodes(错误代码)
实战案例:问答系统(Q&A)
实战案例:跟AI对话(chat)
Api详解
如何利用ChatGPT变现
当前位置:
首页>>
技术小册>>
ChatGPT中文教程
小册名称:ChatGPT中文教程
### 课程介绍: **本课程视频教程已上线51cto平台,视频地址:** [ChatGPT零基础到实战开发](https://edu.51cto.com/course/33376.html "ChatGPT零基础到实战开发") **本课程由浅入深:** ChatGPT从概念,原理,到注册、使用,带领大家入门,了解chatGPT的用法以及用途,再到OpenAI各个模型、产品的代码示例,以及实战案例,带领大家学习掌握OpenAI的开发。 **1.OpenAI的介绍** **2.OpenAI的一些核心概念介绍:** - 提示 - 完成 - 各开发语言library库 - 模型 **3.OpenAI各个产品** 如: Text、Code、Chat、Image、Speech以及每个产品的示例及代码说明 **4.两个实战案例:** 使用chatGPT的api实现的: - 问答系统 - 聊天系统 **5.OpenAI的各种API介绍** ### 本课程适合学习人群: 在本课程中,你不需要有任何编程或机器学习的经验,因为我们将从基础知识开始讲解。我们的目标是让零基础小白也能够学会ChatGPT的开发技能,而且课程将会非常实践性,每个部分都会配合代码示例和实际操作。 适合人群: 本课程面向所有开发人员,包括前端、后端、app开发等等,对于chatGPT感兴趣的同学都可以学习。 如果是从事程序开发方向,上手更加容易,课程中会有对应各个语言的Library介绍,基本上做到开箱即用。随着ChatGPT持续升温,相信未来ChatGPT的发展及应用将得到更大范围的推广。如果做为一名程序开发人员,无论是前端,或是后端,熟悉ChatGPT的开发,将会慢慢变成一项必备技能。 如果没有开发基础,也可以学习如何使用ChatGPT,通过ChatGPT各个部分的概的了解,达到更加深度使用ChatGPT的目标,让ChatGPT帮助我们更有效率地完成工作。 ------------ ### 实战案章节介绍: 我们会在实战案例章节,为大家讲解从零开始动手开发两个ChatGPT的小应用,分别是问答页面,和聊天页面。 实例展示如下: **Q&A系统:** ![](/uploads/images/20230308/40d7e8d3dbed29cc8431286054cd05ac.png) **聊天系统:** ![](/uploads/images/20230308/9127756e60485b26c0c0770afd0ea56d.png) 我们会以网页版的形式编写这两个系统,当然,在学握了本课程介绍的知识后,我们也完全可以把他们做一些美化,移植到小程序、app等环境中。 ------------ 示例代码: 本课程包含三个部分的实例代码,分别是Node、Python、PHP。 ![](/uploads/images/20230311/5d295cf52531b09adfe90ebbb9401cf1.png) ------------ ### ChatGPT概念与原理介绍 ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于深度学习的语言模型,它可以用于各种自然语言处理任务,例如对话生成、机器翻译、文本生成等。ChatGPT是对先前的GPT模型的扩展和改进,它使用更多的训练数据和更复杂的神经网络架构来提高其性能。 ChatGPT的核心思想是使用大量的无标注文本数据进行预训练,并使用该预训练模型来完成特定的任务。在预训练阶段,ChatGPT接收大量的文本数据,并试图理解文本中的语言结构和语义。它使用一个称为Transformer的神经网络架构来实现这一点,该架构可以在不损失信息的情况下有效地处理长文本序列。训练过程中,ChatGPT使用一个称为掩码语言模型的技术来预测给定文本序列中缺失单词的概率。通过这种方式,ChatGPT可以逐步学习文本数据中的语言结构和语义。 在预训练完成后,ChatGPT可以用于各种自然语言处理任务。例如,在对话生成任务中,ChatGPT可以接收用户输入并生成一系列连续的文本,从而模拟一个对话。它可以使用其先前学到的语言结构和语义知识来生成自然流畅的对话,并根据先前的对话历史和上下文信息来生成响应。在机器翻译任务中,ChatGPT可以将源语言文本转换为目标语言文本,使用其预先训练的语言模型和语义知识来生成自然流畅的翻译结果。 总结,ChatGPT是一种极其强大和灵活的语言模型,它可以用于各种自然语言处理任务。它的先进的神经网络架构和大量的预训练数据使其能够理解自然语言中的复杂语言结构和语义。这使得ChatGPT在模拟人类对话、进行机器翻译和生成自然语言文本等任务中表现出色。
下一篇:
ChatGPT的应用领域
该分类下的相关小册推荐:
AIGC原理与实践:零基础学大语言模型(五)
AIGC原理与实践:零基础学大语言模型(四)
巧用ChatGPT做跨境电商
人工智能超入门丛书--数据科学
AI智能写作: 巧用AI大模型让新媒体变现插上翅膀
机器学习训练指南
AI时代架构师:ChatGPT与架构师(中)
巧用ChatGPT轻松玩转新媒体运营
GitHub Copilot 实践
一本书读懂AIGC提示词
AI大模型入门指南
AI时代产品经理:ChatGPT与产品经理(上)