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ChatGPT 是一种新的人工智能 (AI) 工具，旨在帮助人们以更自然、更直观的方式与计算机进行交流——使用自然语言处理 (NLP) 技术。

此外，该机器人告诉我们，它的方法允许它生成与对话上下文“相关、连贯且适当”的响应。（随着更多的探索，它继续严重警告这种说法——后来写道：“重要的是要注意，我的回答不能保证是完美的或总是正确的，而且在某些情况下，我的回答可能不相关、不连贯，或适当的。”）

ChatGPT 进一步将其使命描述为“旨在通过提供一种更自然、更有效的方式与人工智能进行交互来帮助人类”——因此扩展了其声称的目的：

通过允许用户以更像人类的方式与 AI 进行交流，ChatGPT 可以帮助使 AI 更易于访问并且对更广泛的应用程序有用。这有助于提高依赖自然语言处理的任务的效率和准确性，例如语言翻译、文本摘要和信息检索。此外，通过为 AI 提供更直观、更人性化的界面，ChatGPT 可以帮助使 AI 更容易接近，并减少对技术不太熟悉的用户的恐惧。总的来说，ChatGPT 旨在通过提高人工智能的可用性和有效性来帮助人类。

谁是机器人的制造商——根据机器人自己对其制造实体的理解？在这个 ChatGPT 上提供了这段历史：“OpenAI 是一家位于加利福尼亚州旧金山的研究所和人工智能 (AI) 实验室。它由Elon Musk、Sam Altman以及其他研究人员和投资者于 2015 年创立，旨在以安全和负责任的方式促进和推进 AI 的发展。”

https://gpt.chatapi.art/

gpt.chatapi.art 是 ChatGPT 的反向代理，可以不需要账号使用

微信聊天简化

https://chat-simplifier.imzbb.cc/zh

B站读取内容

https://chat-bilibili-video.vercel.app/

语言模型

我们已经训练了一个名为 ChatGPT 的模型，它以对话方式进行交互。对话格式使 ChatGPT 可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。ChatGPT 是InstructGPT的兄弟模型，它经过训练可以按照提示中的说明进行操作并提供详细的响应。

方法

我们使用与 InstructGPT 相同的方法，使用人类反馈强化学习 (RLHF) 训练该模型，但数据收集设置略有不同。我们使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手。我们让培训师可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写回复。

为了创建强化学习的奖励模型，我们需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型响应。为了收集这些数据，我们收集了 AI 培训师与聊天机器人的对话。我们随机选择了一条模型编写的消息，抽取了几个备选的完成方式，并让 AI 培训师对它们进行排名。使用这些奖励模型，我们可以使用近端策略优化来微调模型。我们对这个过程进行了几次迭代。