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本文目录一览：

• 1、ChatGPT-具体提问案例集
• 2、GPT模型后总结出的调教方法
• 3、如何构建GPT——数据标注篇
• 4、chatbott是什么?

ChatGPT-具体提问案例集

1、例如，我用这个ChatGPT镜像工具进行提问：请给我一份前端开发工程师的学习计划？这个ChatGPT镜像工具的ChatGPT的基本认知ChatGPT是一个代指聊天机器人的术语，其中GPT代表Generative Pre-trained Transformer。ChatGPT是OpenAI开发的一种基于GPT模型的聊天机器人。

2、Salesforce推出的生成式AI工具Einstein GPT通过集成到其客户关系管理（CRM）平台，能够部分替代客服回邮件等任务，但目前仍需人工检验与补充。以下是具体分析：Einstein GPT的核心功能与定位技术基础：基于GPT-3的预训练语言模型，集成到Salesforce的CRM平台中，是全球首个生成式AI客户关系管理工具。

3、现成抓取工具：Reddit Downloader、Apify Reddit Scraper；ChatGPT 插件：Reddit Reader + Scraper。即使不会写代码，也可通过整理几百篇优质帖子，训练小规模主题向 AI 模型（如情绪识别机器人、立场判断小助手、创作灵感生成器）。

4、AI算力收费标准因服务类型、使用场景及提供商差异呈现多样化，常见计费模式及案例如下：按使用量计费基于Token计费自然语言处理（NLP）领域常用此模式。例如，ChatGPT 5按每1000个Tokens收费0.002美元，ChatGPT 0则分档收费（0.003-0.006美元/1000 Tokens）。

5、吴军（《浪潮之巅》作者）在《前沿课·吴军讲GPT》中指出，ChatGPT本质是语言模型的延续，其技术基础可追溯至1972年IBM的首个语言模型，未产生质变。工厂实习案例：工程师提出的AI应用场景（如自动化质检）因技术限制难以实现，凸显公众对AI能力的过度期待。

6、基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答的要点如下：大模型的发展与应用：ChatGPT：2022年发布的ChatGPT是基于大语言模型的对话机器人，适用于通识性与专业领域问题，支持多语言和多轮对话。大模型定义：大模型是指参数规模庞大的预训练模型，包括大语言模型、CV大模型、多模态大模型等。

GPT模型后总结出的调教方法

1、二次优化拆解模板：在GPT学会拆解后，继续给它反馈，优化其拆解方法中的不足。例如，要求它在拆解分析小红书笔记的时候加入“风格检查”，目的是检查小红书笔记是否符合设定的笔记风格。然后让它用优化后的拆解方法再次拆解之前写的笔记。总结：调教GPT写小红书笔记，首先要明确其身份，让它以特定角色进行创作。

2、充当英语 翻译和改进者 替代：语法，谷歌翻译 我希望你能担任英语翻译，拼写校对和修辞改进的角色。

3、训练与调教方法基础训练策略 微调（Fine-tuning）：若使用开源模型，可通过提供特定领域的文本数据（如客服对话记录）进行微调，使模型更贴合业务场景。提示工程（Prompt Engineering）：通过设计引导性提示（如“作为法律顾问，分析以下合同的条款风险”），激活模型的垂直领域能力。

4、高效微调方法：利用 Low Rank Adapters (LoRA) 进行后期微调，使得模型在小规模高质量数据集上也能获得领先水平成果。Dify 核心优势：易用性：提供可视化的 LLMOps 平台，使得用户可以轻松创建、部署和管理 AI 应用。

5、接下来，我们初始化OpenAI的GPT-4模型。使用Java Builder风格的初始化方式，代码简洁明了：直接问问题 现在，我们可以直接通过Java API调用大模型进行问答了。

如何构建GPT——数据标注篇

1、构建GPT中的数据标注主要包括以下几个关键步骤：数据收集和预处理：从网页、书籍、文章等多种来源收集文本数据。使用自动方法进行文本数据的预处理，如去噪、分词等，但最终的数据准确性和一致性需要通过人工过程保证。数据标注：文本标注：对文本数据进行序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。

2、数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。

3、在第三步的最外层，加入ensemble策略，以QA为例，可以把各个choice进行N次随机shuffle，得到N个标注结果，然后通过majority vote选择最终答案。效果对比与优势 原论文主要focus在医学QA任务，选择的LLM为GPT-4，对比模型为经过领域微调的Med-Palm2。

4、图1：SFT阶段通过人工标注数据微调预训练模型 Step2：奖励模型训练（RM）目标：构建一个能评估文本质量的奖励模型，为后续强化学习提供优化信号。过程：数据生成：将指令输入SFT模型，生成多个候选响应。人工排序：对候选响应进行质量排序（如从好到坏标注等级）。

5、它可以根据输入的文本生成高质量、连贯的自然语言文本，使得计算机系统能够更好地理解和生成自然语言。GPT技术在自然语言处理领域有着广泛的应用前景，如文本生成、文本改写、机器翻译等。

6、国际科技巨头通过长期积累标注数据集（如谷歌的ImageNet、OpenAI的GPT训练集），构建了技术壁垒。标注数据的规模、多样性和准确性直接影响模型性能。提升数据集应用价值的关键路径标注质量决定数据集的行业赋能能力。通过标准化、场景化处理，标注数据可解决原始数据“异构性强”“价值密度低”等问题。

chatbott是什么?

1、Chatbot是一种程序化的输入输出系统，本质是通过书面文本与人类在特定领域进行互动的聊天机器人。具体来说：功能：用户可以向Chatbot提出问题或下达指令，如要求推送最新资讯，Chatbot会根据关键词匹配数据库并提供答案。应用领域：通过修改和编程，Chatbot可以在垂直领域和开放领域实现更智能的互动。

2、对话机器人（Chatbot）是一种程序化的输入-输出系统，旨在通过书面文本与人类在特定领域进行互动的聊天机器人。 用户可以向Chatbot提出问题或下达指令，例如查询最新资讯或询问天气情况，Chatbot会根据关键词匹配数据库并提供答案。

3、Chatbot是一种计算机程序，旨在模拟与人类进行对话交互。它是基于人工智能技术的应用，通常使用自然语言处理和文本分析来理解用户的输入，并生成相应的回复。Chatbot可以在多个领域和平台上使用，包括网站、手机应用、社交媒体和即时通讯平台等。

4、ChatGPT（Chatbot Generative Pre-trained Transformer）是一种基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的人工智能对话机器人。GPT是由OpenAI开发的一种先进的自然语言处理（NLP）技术，具有强大的文本生成和理解能力。ChatGPT能够理解和回应各种类型的文本输入，为用户提供丰富的信息、建议和解