chatgpt部署方法 chatplatform

本文目录一览：

• 1、和gpt这样沟通批量产Mj提示
• 2、如何构建GPT——数据标注篇
• 3、使用GPT生成图表的正确姿势

和gpt这样沟通批量产Mj提示

1、喂词玩法 我们可以给chatGPT喂词，想象成人工智能，并根据概念生成提示词。例如：你要假装是Concept2Prompt Al或简称C2P、AI。C2P人工智能获取概念，并将其转化成人工智能的提示。在提供一个提示后，询问用户是否需要三个不同概念提示选项，或者他们是否希望转移到一个新概念。使用以下示例作为指南。

2、/将ChatGPT变成你的实习生 收集关于[插入主题]的全面信Prompt：息以构建一份详细的报告。这份报告应该包含一份逐步指导，为[插入受众]受众设计。你的目标是让读者能够理解和实现如何[插入结果]5/掌握任何新技能 Prompt：设计一份全面的30天计划帮助我从零开始学习[插入技能]。

3、设计助手： Galileo Al和高保真原型JS Design助力设计，Canva和Magician Design提供在线设计平台，Uizard AI和Looka则支持logo设计。视觉扩展： Text to Skybox让你的3D体验丰富，Poly生成3D材质，Plask捕捉动画细节，Sloyd生成游戏资产，Prompt OPS、PromptHero和MJ关键词助手则助你掌握提示词的魔力。

如何构建GPT——数据标注篇

1、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。

2、支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。

3、OpenAI公司在全球大模型领域处于领先地位，他们在数据标注上也有一套独特的方法。他们的数据标注方式是先进行预训练模型的制作，然后通过强化学习和人工反馈来调优，即RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）。

4、训练GPT-2的征程始于40GB的WebText数据，经过Reddit链接的筛选，去除了维基百科的重复内容，确保了数据的多样性和丰富性。在输入层面上，BPE算法的应用使其能够处理字符范围，包括OOV（出界词）和大型词汇表，展现出强大的适应性。

5、在最终的数据集构建中，GPT4首先提供两个响应的分析和建议，人类据此作出判断，以增加数据集的鲁棒性。综上所述，数据集构建过程中的关键在于确保标注员与研究者之间的高一致性。如GPT4和人类之间的一致性水平显示，大量采用包含GPT4标注的在线数据集的合理性，尤其是在质量控制方面。

6、GPT的应用场景十分广泛，包括创建社交媒体内容、转换文本风格、编写代码、分析数据和生成学习材料等。例如，营销人员可以借助GPT创作社交媒体帖子，律师可以用它简化法律文本，开发者则能利用它推荐代码片段。在教育领域，GPT能生成教学材料和自动评估答案，甚至构建能与人进行深度对话的交互式语音助手。

使用GPT生成图表的正确姿势

1、用户首先输入提示词：“请为我设计[流程图主题]流程图，用Mermaid代码表示，基本要求是：[流程图基本要求和逻辑]”。 接着，复制ChatGPT生成的代码块。 最后，将代码块粘贴到支持Mermaid语法的工具中，如Notion、Typora、印象笔记或有道云等，即可看到生成的图表。

2、将生成的Mermaid代码块复制粘贴这些工具中，就能直接显示对应的图表。

3、用鼠标右键选择左侧那个gpt硬盘，点删除所有分区，保存更改。再用鼠标右键选择gpt的硬盘，点转换分区表类型为MBR。为了方便操作，我们使用PE系统进行操作。运行PE系统后，接入移动硬盘。移动赢怕接入后，启动分区工具。进入分区工具后，我们点击移动硬盘。然后查看移动硬盘的状态，判断容量和硬盘情况。

4、. 极坐标图使用极坐标表示二维空间中的点，通过半径和角度展示数据周期性或对称性。1 条形图比较了各类别之间的值，每个类别的长度反映其相对大小。1 等高线图展示了三维数据在二维平面上的视图，颜色深浅代表数值大小。借助ChatGPT，只需说明需求，即可生成相应的可视化图表。