本篇文章給大家?guī)砹岁P(guān)于最近大火的ChatGPT的相關(guān)知識，其中主要介紹了大佬是如何一步步教你使用ChatGPT，感興趣的朋友下面一起來看一下吧，希望對大家有幫助。

正文如下：

最近OpenAI又整了個新活兒，ChatGPT，效果驚艷的對話模型，已經(jīng)快被腦洞大開的網(wǎng)友們玩兒壞了！閑聊、問答、寫代碼，你能想到的它都會！甚至有國外的網(wǎng)友表示，Google is done！

這里我為大家準備了一份ChatGPT的實踐指南，手把手教你Chat with ChatGPT!

先說結(jié)論，個人感覺生成模型+RLHF或許能為我們帶來文本生成實用化的曙光，讓我們拭目以待！

本文脈絡(luò)：首先簡單介紹一下原理，然后手把手教大家如何注冊O(shè)penAI賬號并開始與ChatGPT交流，隨后會提供筆者在十個領(lǐng)域上與ChatGPT交流的示例，最后進行總結(jié)與展望。一起迎接AIGC的時代吧！

注：文章較長，建議選擇性閱讀，只想看ChatGPT效果的請直接跳轉(zhuǎn)第3章，只想看注冊教程的請直接跳轉(zhuǎn)第2章，只想直接體驗ChatGPT效果的請?zhí)D(zhuǎn)第2章之萬能的淘寶。

1.生成模型+RLHF

前兩天還在有關(guān)擴散模型的帖子下面討論著能不能將擴散模型的思想用到NLG領(lǐng)域（可能得做些改造或者與其他技術(shù)結(jié)合）來提升其實用性水平？

https://www.zhihu.com/question/568791838/answer/2781856167

沒想到2號OpenAI又給大家整了個新活兒，ChatGPT，一個對話生成模型，效果看上去比較令人驚艷，已經(jīng)被大家玩兒壞了。生成模型+Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF)，這路子感覺就很合理，人類對話基本就是這個路子啊（基于對方的反饋來對話）。我一直覺得，文本生成不僅需要新的強大的生成模型，還需要人類的反饋參與其中（尤其是對話這種交互式場景）。因為個人感覺文本生成與圖像生成的最大的差異在于文本為人類專屬，不具有自然界的對照，在生成效果上更難以評價，沒有人類反饋的參與，無論是GAN、VAE，還是現(xiàn)在的擴散模型，或者是各種擴散模型的結(jié)合，再強大的生成模型在文本領(lǐng)域都會水土不服，只能是無根浮萍。

于是昨晚和朋友感嘆到今年或許真是AIGC元年，AIGC開始從實驗室水平走向?qū)嵱盟?，標志性的事件就是擴散模型將AI繪畫帶到了一個新的實用化的高度。而文本領(lǐng)域也開始有了像ChatGPT這樣的曙光，我更加期待即將到來的GPT4了，也更加期待文本生成的實用化！

文本生成，道阻且長，大佬們趕緊卷起來啊QAQ！

20230203更新：剛寫這篇文章時，我可能對RLHF的作用有所高估，目前根據(jù)網(wǎng)上的一些討論來看ChatGPT驚艷的效果應(yīng)該主要還是來自于背后強大的GPT3.5系列強大的語言模型（基礎(chǔ)的生成能力），其次是SFT（），再然后才是RLHF，而RLHF可能起到的作用