chatgpt技能操作 chatGPT升级plus怎么操作

本文目录一览：

• 1、使用GPT生成图表的正确姿势
• 2、有了GPT再也不害怕写文章了
• 3、寻找VMware替代方案时要注意什么
• 4、ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)

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、接着，你可以针对特定需求对 Excel 表格进行操作。比如，计算表格中指定单元格的和，或是在表格中添加格式化样式。以计算 G2 到 G31 单元格和为例，只需告诉 AI 相关指令即可。在生成统计图时，确保数据格式清晰，避免使用特殊单位。如果生成的图表效果不佳，可以迭代提问直至满意。

5、大小、颜色和对齐方式。确保文本清晰易读，避免使用过于拥挤或难以辨认的字体。插入图像和图表：如果GPT生成的内容涉及可视化数据或需要插入图像，你可以使用PPT软件的插入功能将图像和图表导入幻灯片中。选择与你的文本内容和风格相符的图像，并使用合适的布局安排它们。

有了GPT再也不害怕写文章了

找一篇你想仿写的文章段落 输入提示词：“请记住一下文章。并将文章段落直接粘贴 ChatGPT记住文章后，输入提示“请模仿这篇文章的写作特词：点，结构和风格，仿写一盘“主题XX”的文章” 演示-记住文章内容 记住以下这篇文章，确认请说OK。

OpenAI GPT系列：基于GPT技术的AI生成器，能够提供高质量的自然语言生成，帮助你轻松撰写文章、创作文案等。它被誉为“文字界的大杀器”。 稿定设计：许多人使用它来设计图形，最近推出了AI文案功能，每天有20次免费使用的机会，每天刷新。针对不同场景，可以选择生成标题或文案。

现在市面上有很多AI生成器，下面介绍几个免费的AI生成器：OpenAI GPT系列：基于GPT技术的AI生成器，可以提供高质量的自然语言生成，帮助你轻松撰写文章、创作文案等。可谓是“文字界的大杀器”。稿定设计：很多人用它来作图，最近新出了AI文案功能，一天有20次免费使用的机会，每天刷新。

用GPT写论文，说实话，被发现的风险是存在的，现在的学术圈，尤其是高校，对论文的原创性要求特别严，你要是直接拿GPT写的东西交上去，很可能被那些先进的AIGC检测系统给逮个正着。

寻找VMware替代方案时要注意什么

1、市场上的超融合产品众多，选择时需注意避免边缘应用场景使用数据中心解决方案、过度配置硬件以及非必要时选择全闪存。在选购时，应注重产品的易用性、快速部署能力以及强大的技术支持，同时关注其技术路线图，确保其能适应未来IT发展趋势。

2、为了降低成本，用户可以考虑使用开源产品或超融合架构，但需注意开源产品的服务支持和生产环境验证。SmartX的超融合方案提供了经济且弹性的替代选项。SmartX提供了全面的替代方案和迁移工具，如SMTX工具，以及多行业的替代案例，为用户提供参考。

3、通过采用华云数据迁移解决方案，企业不仅能够实现从VMware环境的全面替代，还能在替换过程中享受到高效率、低风险的迁移体验。华云数据提供的专业服务和技术支持，帮助企业顺利完成迁移，同时确保业务的稳定运行和数据的安全性。这使得VMware替代解决方案成为企业实现云化转型、提升IT资源利用效率的优选途径。

4、永久授权到期后不支持单独订阅。用户成本计算与投入产出比成为复杂问题。为帮助用户评估成本和选择VMware替代方案，云轴科技ZStack推出45分钟的产品技术专家解读，内容涵盖VMware订阅制后用户成本对比、替代方案、路径评估及成功案例。

ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)

SFT(supervised fine-tuning)原理SFT是InstructGPT的核心步骤之一，其原理简单但数据需求量大。GPT模型通过大量有监督的Prompt数据进行精调，主要任务是预测下一个token。在精调后的模型对每个输入的文本与Prompt组合进行生成，产生4到9个输出，并进行解码操作。具体流程如图所示。

GPT5（原Instruct GPT）的改进源于对原有GPT-3在理解人类指令方面的局限。GPT-3虽然在某些下游任务中表现出色，但对非标准指令的理解能力较弱，如需要将其转化为机器翻译还是同语言转述等，这就催生了GPT5的诞生。

第一步是使用预训练的 gpt-3 模型进行微调，针对用户实际交互场景的数据进行 finetune。训练过程中，数据集将被下载并转换为 parquet 格式，用于后续处理。在训练结束时，将生成训练日志，包括损失、学习率等关键指标，供后续分析与优化。

文心一言与ChatGPT一样，都使用了SFT(模型微调)、RLHF(从人类反馈中进行强化学习)以及Prompt(提示)作为底层技术。此外，文心一言还采用了知识增强、检索增强和对话增强技术。王海峰表示，这三项是百度已有技术优势的再创新。

Llama-2-Chat 旨在优化对话性能，与流行的闭源模型如ChatGPT和PaLM类似。通过在对话数据集上进行微调，可以进一步提升模型性能。微调是在新数据上调整预训练模型权重和参数的过程，以提高特定任务性能。具体操作可参考微调指南。在硬件资源有限的情况下，无法在消费级硬件上对LLMs进行微调。

LLM基础主流的开源模型有：ChatGLM-6B的前缀LM[1]和LLaMA-7B的因果LM[2]。区别在于，前缀LM的attention mask允许前部分token互相影响，而因果LM严格遵循时间顺序，仅后续token影响前面的。目前，GPT系列采用Causal LM架构，多数大模型继承了这一设计，比如T5和GLM。