给chatgpt赋予身份角色给角色赋予权限

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本文目录一览：

1、chatgpt中文名叫啥
2、这就是你要找的GPT优化论文指令
3、训练AI小模型
4、GPT模型后总结出的调教方法
5、prompt在ai中的翻译

chatgpt中文名叫啥

ChatGPT，全称是“ChatGenerativePre-trainedTransformer”，可直译为“作交谈用的生成式预先训练变换器”。它是美国公司OpenAI研发的聊天机器人程序，能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。

ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），是OpenAI 研发的一款聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。

ChatGPT并没有官方的中文名。不过在网络上，人们有时会将其称为“聊天生成预训练变换器” ，这其实是根据ChatGPT的英文含义 “Chat Generative Pre-trained Transformer”进行的直译。但这并非正式的官方中文名，在实际交流和使用场景中，大家普遍还是直接用“ChatGPT”这个英文名称来称呼它。

ChatGPT(恰匹题)（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。

狗屁通，是ChatGPT的中文名，这个名字来自于著名旅美经济学家向凌云。狗屁通这个名字的背后，是向凌云对人工智能领域的深刻理解和幽默感。

给chatgpt赋予身份角色给角色赋予权限

这就是你要找的GPT优化论文指令

首先赋予GPT身份我希望你扮演一位论文优化专家，你需要具备深入了解论文写作规范、文献综述、数据分析和科研方法论的能力。你的任务是帮助学术作者提升论文质量，包括检查论文结构、语言表达、图表展示等方面，并提供针对性的优化建议。

输入“修正拼写和语法错误”，可以找到文章中的拼写错误和语法错误，并提供改正建议，例如：文章中可能有一些显而易见的拼写错误或语法错误，使用纠错功能可以快速找到并改正这些错误。改善段落结构逻辑输入“优化段落结构”，可以检查段落缺乏连贯性的地方，并提供建议来加强段落逻辑。

论文简单介绍了代码生成的背景，指出闭源模型如ChatGPT和GPT4在各种代码生成基准和排行榜中主导。为了进一步推动开源LLM的代码生成边界，SELF-INSTRUCT方法被用来增强LLM的遵循指令能力。Code Alpaca和Code Evol-Instruct分别采用ChatGPT的SELF-INSTRUCT和各种启发式方法生成代码指令，取得先进结果。

先做好前置对话，确保AI正确理解我们的意图。提供相关素材，帮助AI理清创作方向。让AI围绕主题生成文章大纲。进一步展开大纲中的小节内容。通过实践，我们可以发现AI的创造力。例如，只需几句话，AI就能创造出一个完整、新颖的故事。

打开“原文降-论文AIGC率助手”，输入你的需求。工具会根据你的需求生成文案，你只需要稍微调整一下，就能用了。

训练AI小模型

经过一段时间的发展，AI应用的商业模式逐渐明晰。两个主要方向分别是AI绘画，广泛应用于游戏设计、艺术创作、电影动画、广告设计等领域，以及定制专属小模型，旨在赋能各行各业，解决特定行业需求，助力企业提高效率，降低成本。本文将以训练前端学习助手小模型为例，详述小模型的训练过程。

要打造自己的AI小模型，可以按照以下步骤进行：明确目标和问题：首先，你得知道这个模型要用来干什么。是想让它帮你写文案、做预测，还是进行图像识别等。选择和准备数据：数据是AI模型的“食材”，得好好挑选。可以通过公开数据集、网络抓取或自己收集来获取数据。

例如，Azure Machine Learning的AutoML功能和BERT、GPT-3等预训练模型的成功案例，表明通过大规模数据预训练，无需针对特定任务进行大量微调，即可显著提高模型性能。数据的质量和数量对于训练AI模型至关重要。

搭建自己的AI训练模型涉及多个步骤，是一个复杂的过程。首先，您需要明确想要解决的问题或目标，这可以是图像分类、语音识别或自然语言处理等任务。接下来，收集与任务相关的数据，并进行必要的预处理，例如清洗和标注。选择合适的模型架构是关键步骤，这取决于您的任务和数据。

搭建AI训练模型是一个复杂过程，包含多个步骤。首先，明确问题与目标，确定AI应用领域，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。接着，数据收集至关重要，需获取与任务相关的大量数据，并进行预处理，如清洗、标注等。

在个人电脑上训练AI模型，需遵循以下基本步骤。首先，明确AI模型类型，如使用TensorFlow、PyTorch或Keras构建深度学习模型，或选用Scikit-learn开发传统机器学习模型。其次，准备数据集，确保其具有代表性，涵盖多种不同情况和特征，标签或分类信息准确无误。

GPT模型后总结出的调教方法

1、**结构与清晰性**：确保提示结构清晰，易于理解。 **特定与信息**：提供具体信息，引导模型生成特定输出。 **用户互动**：设计互动性强的提示，激发用户参与。 **内容与风格**：根据目标任务调整语言风格与内容。 **复杂任务**：对复杂任务采用分层或步骤提示策略。

2、首先，要提及的是ChatGPT，它在自然语言生成、问答、代码编写等方面展现了强大的能力。此外，还有许多其他优秀的AI工具，如ChatFile、ChatExcel、AI读文件、AskYourPDF、思维导图插件、AI画图、AI读图等。这些工具通过读取、调教，结合GPT技术，为用户提供便捷、高效的创作体验。

3、推荐AI+智能助手，适合工作总结、论文写作、文章润色、文案编辑、文档翻译、代码编程等场景，尤其适合学生和职场人士。该工具提供多种模型选择，包括但不限于GPT-GPT-GPT-4 turbo等，以及百度、阿里等国内大模型，方便用户根据需求灵活使用。

4、通过Python调用API，我们可以轻松地实现自动化任务。首先，定义一个函数以优化输出展示。接下来，初始化SDK并查看可用模型。选择模型后，可以将文本或图片输入API，等待响应并使用to_markdown函数美化输出。此外，API还提供了检查功能，帮助识别是否涉及敏感话题。