一句话阐述chatgpt的原理。

具体来说就是给他任意⻓的上文，他会用自己的模型去生成下一个词那他是怎么回答那些⻓内容的呢？答案是把它自己生成的下一个词，和之前的上文组合成新的上文，再让它生成下一个词，不断重复就可以生成任意⻓的下文。该过程也叫做自回归生成。上文：我爱下文：香菜？中国？原神？每一次的回答就像掷骰子或抽卡，训练模型可以让答案更接近用户想要的答案（当然提示词的撰写也非常重要，后面的直播会说到）[heading2]🌐大型模型的训练方式[heading3]Chat GPT🙅🏻‍♀️搜索引擎[content]难道说要把所有的提问回答组合都给chat GPT t来做单字接⻰吗？其实不需要训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接⻰的方式来训练模型。不仅仅是为了让模型记住某个提问和回答,数据库已经将所有信息都记忆好了,直接搜索就可以得到回答非要训练单字接⻰,为的就是让模型学习提问和回答的通用规律。以便在遇到没记忆过的提问时，也能利用所学的规律生成用户想要的回答，这种举一反三的目的也叫做泛化。学习材料的作用只是调整模型，以得到通用模型，为的是能处理未被数据库记忆的情况因此chat GPT也被称为生成模型，生成模型与搜索引擎非常不同，搜索引擎无法给出没被数据库记忆的信息，但生成语言模型可以创造不存在的文本。

作者：锦鲤JAY原文：[一文教你注册、安装、订阅ChatGPT](https://hzm1ktnu5x.feishu.cn/docx/RXzLdiboMoytYQxK0YKck1hcnrg?from=from_copylink)[heading2]引言[content]最近发现有很多朋友还不知道怎么注册订阅ChatGPT，可能还有些人都不知道什么是ChatGPT，我这里也简单介绍一下：ChatGPT是一种基于GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由OpenAI开发。ChatGPT是目前最先进的人工智能模型，它是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。目前ChatGPT官网有两个版本，一个是GPT3.5，一个是GPT4。GPT3.5是免费版本，只要你拥有了GPT账号就能使用，但GPT3.5的智能程度明显没有GPT4的高，而且也无法使用DALL.E3（AI画图功能)和GPTs商店和高级数据分析等插件，想要用更多功能更智能的GPT4需要你升级到PLUS套餐，PLUS的收费标准是20美金一个月，当然GPT4还有团队版和企业版，那两个功能更多，更少限制，当然，费用也更贵，一般推荐使用PLUS套餐足以。在注册ChatGPT账号之前，我们先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件是支持谷歌账号一键登录，所以注册一个谷歌账号可以省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程也非常简单，以下将为大家展示注册过程：

ChatGPT的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本。然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是让它能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。正如我们所见，ChatGPT中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。但是，这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，这是非常卓越和出乎意料的。它不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”是“遵循其提示”的，利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”（或对应于正确的计算），因为（例如，没有访问Wolfram|Alpha的“计算超能力”）它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。ChatGPT的具体工程使其相当引人入胜。但是，最终（至少在它可以使用外部工具之前），ChatGPT仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。但是，其结果有多么类似于人类。正如我所讨论的，这表明了一些至少在科学上非常重要的事情：人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT已经隐含地发现了它。但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。ChatGPT在生成文本方面的表现非常出色，结果通常非常接近我们人类所产生的。那么这是否意味着ChatGPT像大脑一样工作呢？它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的。当我们人类生成语言时，许多方面的工作似乎是相当相似的，这似乎是非常可能的。