chatgpt教程使用方法 chat support

本文目录一览：

• 1、使用GPT生成图表的正确姿势
• 2、ai聊天机器人怎么用?ai写作机器人有哪些比较好?
• 3、使用GPT轻松整理资料的方法
• 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

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。

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。

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。

ai聊天机器人怎么用?ai写作机器人有哪些比较好?

微撰写作机器人app也是一个不错的选择。微撰的聊天机器人和写作机器人功能非常实用，可以为用户提供各种帮助和支持，提高用户的工作效率和生活质量。如果想要一款智能聊天对话机器人和写作机器人，可以考虑使用微撰的产品。人工AI写作是指将人类作家与人工智能相结合，实现自动写作的过程。

步骤1：打开ChatGPT，进入聊天界面 您可以在任何浏览器中打开ChatGPT的官方网站。在进入ChatGPT的主页后，您可以点击“开始聊天”按钮，进入聊天界面。步骤2：提问或回答问题 在ChatGPT的聊天界面中，您可以向ChatGPT提问或回答ChatGPT的问题。ChatGPT将会自动检索和理解您的问题，并进行

微软小冰：这款由微软开发的智能聊天机器人能够执行自然语言处理和图像识别等多种任务。 图灵机器人：这款由中国公司推出的智能聊天机器人，具备自然语言处理和语音识别等能力。 微撰在线AI聊天机器人：用户可在微撰官方网站的“聊天”页面找到在线AI聊天机器人的入口。

使用GPT轻松整理资料的方法

1、如果想用GPT整理资料。第一步：新建一个聊天窗口， 并把下方这段话投喂给 Chat GPT。 文案：我希望你扮演资料整理人员。你是一个非常细心和有耐心的人，善于整理和归档各种信息和文件。你会花费大量的时间和精力来确保每一个细节都被处理的很好，以便于你的团队随时可以找到需要的信息。

2、在 docker-compose.yml 同级目录下执行。使用 FastGPT 通过浏览器访问 http：//localhost：3000/ 进行访问。登录用户名为 root，密码为 docker-compose.yml 环境变量里设置的 DEFAULT ROOT PSW，默认是 1234。新建一个知识库，例如我将专门存储酷壳网站上的文章，因此命名为酷壳。

3、分区表可以选择MBR，也可以选择GPT。从兼容性考虑的话，一般建议使用MBR分区表就可以满足使用要求了。新硬盘初始化时，选择分区表类型由硬盘的容量决定。对于总容量小于或等于2TB的硬盘，分区表可以选择MBR，也可以选择GPT。从兼容性考虑的话，一般建议使用MBR分区表就可以满足使用要求了。

4、GPT以生成流畅且富有创新性的文本表现，以及针对特定主题或知识单元构建优质试题的能力，有效地扩充了教学资源并提升了学习乐趣。GPT技术概述 GPT（全称GenerativePre-trainedTransformer）作为一款深度学习语义理解及文本生成模型，经大样本预训练后具备了准确理解与生成人类语言的能力。

5、不论是MBR还是GPT，都是文件系统的分区方式，只是表示文件在硬盘上的存储方式，这个都由操作系统管理，对用户是完全透明的，所以无论使用哪种，对硬盘都没有任何影响。GPT是个新东西，适于大容量硬盘使用，容量大于2T的单个分区，必须使用GPT，否则无法创建。

6、使用diskgenius之类的分区软件试图激活主分区时，发现用于激活的菜单是灰色不可选的，一般的原因都是此时硬盘分区表为GPT。使用diskgenius的快速分区，将分区表类型设定为MBR，就可以正常激活主分区了。GPT分区表主要大量出现在原装正版Win8的笔记本电脑和品牌机上。

ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)

1、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。

2、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。

3、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。