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ChatGPT est un modèle de traitement du langage naturel basé sur la technologie de réseau neuronal artificiel, développé par OpenAI. Il peut comprendre et générer un langage naturel pour des tâches telles que la conversation, la traduction, le résumé de texte, etc. ChatGPT est actuellement l'un des modèles de traitement du langage naturel les plus avancés. Il utilise une grande quantité de données de pré-formation et d'algorithmes d'apprentissage en profondeur pour obtenir des capacités de traitement du langage naturel de haute qualité.
ChatGPT est un modèle de traitement du langage naturel basé sur le modèle Transformer. Son principe de fonctionnement peut être divisé en deux étapes : la pré-formation et la mise au point. Ces deux étapes sont présentées en détail ci-dessous.
ChatGPT utilise une grande quantité de données textuelles pour une pré-formation non supervisée, apprenant ainsi la représentation du langage naturel. Dans cette phase, ChatGPT utilise une technique appelée « modélisation du langage masqué » pour entraîner le modèle. Plus précisément, il masque de manière aléatoire certains mots dans le texte saisi, puis laisse le modèle prédire ces mots masqués. Cette méthode de formation permet au modèle d'apprendre la relation entre les mots, obtenant ainsi de meilleures capacités de représentation linguistique.
Une fois la pré-formation terminée, ChatGPT peut être affiné pour s'adapter à des tâches spécifiques. Par exemple, pour les tâches conversationnelles, nous pouvons affiner le modèle en donnant à ChatGPT un historique de conversation connu et des réponses actuelles, ce qui lui permet de mieux générer des réponses significatives. Dans la phase de réglage fin, ChatGPT utilise généralement une méthode d'apprentissage supervisé, c'est-à-dire l'utilisation de données annotées pour l'entraînement et la mise à jour des paramètres du modèle en optimisant la fonction de perte. En résumé, ChatGPT fonctionne en apprenant les représentations en langage naturel à travers deux étapes de pré-formation et de réglage fin, et en utilisant ces représentations dans des tâches spécifiques pour générer un résultat significatif.
ChatGPT est un modèle général de traitement du langage naturel avec un large éventail de scénarios d'utilisation. Voici quelques-uns des principaux scénarios d'application de ChatGPT :
Hé, attends, n'est-ce pas absurde ? Où est-il utilisé ?
Cela dépend de vos besoins spécifiques. Par exemple, le contenu au-dessus de cet article a été rédigé par ChatGPT.
Par exemple, je lui ai demandé de m'aider à rédiger une étape pour créer un pipeline.
N'est-ce pas mieux que Baidu ?
Ce qui suit est un guide pour créer un ChatGPT qui ne nécessite pas d'accès scientifique à Internet.
Les étapes d'inscription ne sont pas compliquées et comprennent principalement les étapes suivantes :
Inscription du compte Une fois terminé, connectez-vous via https://platform.openai.com/.
image.png
Cliquez ensuite sur Personnel pour obtenir les clés API.
Créez une nouvelle clé secrète.
Écrire le projet vous-même ?
Impossible ! La prostitution n’a de parfum que si elle est gratuite.
Introduisez le projet https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web dans votre propre entrepôt.
N'est-ce pas agréable ?
Acheter un serveur ? Installer un logiciel ? Installer Docker ?
Non ! ! !
Le coût est trop élevé. Ici nous utilisons directement des sites de déploiement étrangers, actuellement les plus connus sont :
Nous choisissons raliway.app pour réaliser nos travaux de déploiement , visitez : https://railway.app/, cliquez sur Connexion, sélectionnez Github pour vous connecter et effectuez l'autorisation appropriée :
Cliquez sur Nouveau projet.
Puis sélectionnez Déployer à partir du dépôt Github.
Sélectionnez ensuite le projet chatgpt-web.
Cliquez ensuite sur Déployer maintenant.
Pendant le processus de déploiement, l'image sera construite et vous pourrez consulter les journaux spécifiques.
Mais maintenant, l'application ne peut pas démarrer normalement car nous n'avons pas configuré la clé API ChatGPT. L'erreur est la suivante :
Pour démarrer normalement, nous devons ajouter la OPENAI_API_KEY. ou paramètre OPENAI_ACCESS_TOKEN, I Le premier est utilisé ici, et un paramètre PORT doit être ajouté. Le port par défaut est 3002. De plus, j'ai également ajouté le paramètre AUTH_SECRET_KEY, principalement pour ajouter une couche de contrôle d'accès à notre propre GPT afin d'empêcher quiconque de l'utiliser.
Une fois l'ajout terminé, ce qui suit est le suivant :
Regardons à nouveau le journal de l'application. L'application a démarré avec succès.
1. Nous pouvons générer un nom de domaine aléatoire dans les paramètres, comme suit :
Ensuite, vous pouvez utiliser le nom de domaine aléatoire pour accéder.
2. Pour utiliser un nom de domaine personnalisé, le principe est que vous devez préparer vous-même un nom de domaine disponible.
Tout d’abord, ajoutez un nom de domaine personnalisé.
Ensuite, ajoutez un CNAME.
Ensuite, vous pourrez avoir une conversation.
Si le code principal est mis à jour, il suffit de synchroniser le dernier code sur Github.
Ensuite, Railway se mettra à jour automatiquement.
Le chemin de fer fournit un quota de 5 dollars américains et 500 heures/mois. Lorsqu'il est épuisé, vous devez recharger ou mourir. Vous pouvez choisir en fonction de la situation réelle. Ce n'est rien de plus que d'ouvrir quelques comptes supplémentaires.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!