ChatGPT 从入门到精通

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ChatGPT 从入门到精通

本文是由 ChatGPT 自动生成的。

ChatGPT 是一款基于大数据训练的高智能问答机器人，由 OpenAI 公司开发。ChatGPT 能够理解自然语言，回答用户的问题，并提供自然语言处理、机器翻译、智能客服等服务，让用户更方便快捷的处理自然语言相关问题。
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历史

人工智能技术的初期发展阶段，机器人只能完成简单的任务，掌握基础的语言理解和表达。随着技术的进步和应用场景的扩大，人们开始要求机器人能够像人类一样进行复杂的语言交流。因此，OpenAI 公司的工程师发起了“问答 AI”项目，旨在让机器人能够进行自然语言理解和分析。

为了能够实现这个目标，OpenAI 公司采用了自然语言处理、深度学习等技术，制作并选择了一个庞大的数据集作为训练样本，让 ChatGPT 学习从而掌握语言规律和逻辑思维。这个数据集包含的语言数据来源极为广泛，从维基百科到医疗数据都有涉及。经过大量的训练和调试，ChatGPT 成功地实现了对自然语言的理解和分析，并成为一个可以跨领域、跨语种的全能型机器人。
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优势

ChatGPT 的优势主要表现在以下几个方面：

全面和实用的知识库：ChatGPT 掌握的知识和信息资源非常广泛，可以应用于不同的领域和行业。

方便快捷的应用：用户只需在 ChatGPT 平台输入问题，机器人就可以自动搜索相关数据并回答问题。

自然语言处理技术：ChatGPT 采用先进的自然语言处理技术，能够理解和分析自然语言。

自适应性：ChatGPT 会根据用户反馈和交互行为进行自我调节和学习，不断提升自己的回答准确度和实用性。
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场景应用

ChatGPT 可以广泛应用于各种场景中，包括教育、医疗、金融、旅游等等。以下是一些典型的应用场景：
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教育领域

ChatGPT 可以为学生提供课程相关的问答、作业解答等信息，帮助学生更好的理解知识和掌握技能。此外，ChatGPT 中还集成了部分英语学习工具，用户可以通过对话方式提高英语水平。
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医疗领域

ChatGPT 可以为医生提供诊断辅助，提供最新的医学信息和诊疗建议，帮助医生做出准确的诊断和治疗计划。
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金融领域

ChatGPT 可以为用户提供最新的金融市场咨询和投资建议，包括有关财务规划和理财策略的具体建议，使用户更准确、更迅速地做出投资决策。
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旅游领域

ChatGPT 可以为旅游行业提供客户服务支持，解答用户的旅游疑问，帮助用户规划旅游行程，提供有关旅游目的地的信息和服务。
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总结

随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT 在帮助用户理解和分析自然语言方面成为了非常重要的工具。ChatGPT 可以广泛应用于不同的领域和行业，为用户提供全面和实用的信息服务。作为一款全能型问答机器人，ChatGPT 肩负着为用户提供更优质的服务体验的使命。

注册 ChatGPT

使用接码平台注册 ChatGPT/OpenAI 账号。

ChatGPT/OpenAI 不支持国内手机注册，本文介绍如何使用接码平台注册 ChatGPT/OpenAI 账号。
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准备

• 代理。要求是韩国，日本，印度，新加坡，美国这些国家的地址。香港或台湾的代理不行。
• 国外手机号码，如果没有国外手机号码，可以使用接码平台。推荐一个 sms-activate.org
• 准备一个浏览器
  

​第一步: 接验证码打开接码平台 sms-activate.org，注册一个账号。

然后充值余额

别充太多钱，1 块钱就够了。

一次验证码的费用大概是 11 卢布，折合人民币差不多是 1 块钱，不过只能充美金，可以选择对你任何方便方式。支持支付宝。
充值完成可能需要等一会，就先放着，直接进行下一步。
​第二步: 注册 OpenAI打开 OpenAI 网址，和一般的网站一样，注册一个账号。
有一些人会在这里遇到一个问题，会出现说不能在当前国家服务的提示。

一般出现这种问题，就是因为你的代理没有全局，或者位置不对。香港或中国的的代理是 100% 无法通过的。
有时候换了代理，还是不行，这时候就需要下面的解决方式。
​解决地区问题先把代理切换到任何合适的地区。
打开浏览器的 DevTools，可以使用快捷键 F12，或者右键点击页面，选择 检查。
输入以下代码，然后回车。
window.localStorage.removeItem(Object.keys(window.localStorage).find(i=>i.startsWith('@@auth0spajs')))刷新页面。如果你的代理没问题，就可以看到正常工作的注册页面了。
​输入手机号码下一步是输入手机号码，这里需要使用接码平台的号码。

这里选的是韩国，这是因为我们使用韩国的代理。但是我们最好选择印度，因为印度的最便宜。然后到我们的接码网站上去。在左侧搜索 OpenAi，然后点击印度。

点击”小黄车”。

然后我们复制这个号码，粘贴过去。然后我们点击发送验证码就完成了。
等一会网站会提示验证码，我们复制粘贴。
​第三步: 使用 ChatGPT注册完后，打开 ChatGPT 网站去登陆。

绑定虚拟信用卡

支持 USDT 充值的虚拟信用卡 Depay

使用 OpenAI/ChatGPT 的 API 进行开发需要绑定信用卡。但是 OpenAI 不支持国内的信用卡，所以需要绑定一个支持 USDT 充值的虚拟信用卡。
但并不是所有的虚拟信用卡都支持 OpenAI，所以需要选择支持能够成功绑定的虚拟信用卡。
本文推荐一个可以绑定 OpenAI/ChatGPT 的虚拟信用卡提供商 Depay。

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注意事项很多人是第一次使用虚拟信用卡，所以可能会遇到一些问题，这里列出一些常见的问题和解决方法。避免踩坑。

• Depay 仅支持 USDT 充值和内部转账，USDT 是一个虚拟数字货币，和美元的对应关系是 1:1，所以 USDT 充值和美元充值是一样的。
• Depay 需要进行 KYC 认证（实名认证），可以用身份证或者护照，网站上说几分钟就可以完成（我等了一个多小时才认证成功）。
• Depay 也可以不用实名认证，但需要额外缴 10 美元的开卡费。（建议做一下实名认证）
• 开通虚拟卡后最低充值 5 美元才能激活，不同级别的卡片开卡费用不一样。
• 使用 USDT 给 Depay 充值，官方会收取 1 美元的手续费（真黑）。
  

​注册 Depay注册地址：https://depay.depay.one，邀请码: 612481
可以使用邮箱或者手机号注册，注册后根据提示下载 APP 后才能进行下一步操作。大致有三个步骤“注册 - KYC认证（实名认证） - 充值并开卡”

​开卡完成 KYC 认证后就可以开通卡片了，不同类型的卡片月费和充值费手续费不一样。开卡是免费的。
在 Depay 钱包中，找到 USDT，然后兑换为 USD，再往信用卡里面充值 USD 即可进行消费。
必须要充值后才能完成卡片激活，开通的卡片就是 MasterCard 的虚拟信用卡，卡段是 531993 开头，有效期三年，可以成功绑定 OpenAI/ChatGPT。
​充值玩过虚拟币的肯定都知道 USDT，Depay 在充值的时候会给出一个 TRC20 的钱包地址，直接往这个地址充值即可，最低 5$，手续费 1$。
如何购买 USDT 币网上有很多教程，这里不再赘述。
​信用卡被拒信用卡被拒可能有以下几个原因：

• 你的信用卡确实不支持，比 Depay 的虚拟信用卡的号段被 OpenAI/ChatGPT 拒绝。可以尝试更换虚拟信用卡，Depay 支持申请多张。
• 你的网络环境被 Stripe 风控，挂全局代理 + 浏览器无痕模式再试，总之挂代理和不挂代理都试一下
• 全局代理 + 浏览器无痕模式 + 更换 IP 失败次数超过 3-5 次，不建议继续尝试，这种情况可以考虑更换 ChatGPT 账号 + 无痕 + 更换梯子重新订阅试试。
  

概念/术语

本文介绍了一些开发 OpenAI/ChatGPT 过程中常用的术语和概念。

在 OpenAI 的开发过程中，程序员需要理解一些核心概念。本文将介绍一些开发 OpenAI/ChatGPT 过程中常用的术语和概念。
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Prompt
Prompt 是 Chatgpt 的重要功能之一，指的是预设的输入提示，可以让用户根据提示进行输入，从而引导 Chatgpt 生成更加符合用户需求的回复。
举例来说，比如当用户想要和 Chatgpt 进行一次日常闲聊的时候，可以使用一些通用的 Prompt，如“你想聊什么呢？”、“今天有什么想说的吗？”等等。当用户输入了相应的文本后，Chatgpt 就会根据预设的输入提示生成类似于“嗯，其实最近我也有些烦恼，你有什么好的建议吗？”“哦，原来你是喜欢这种类型的电影啊，那我推荐给你一部……”等回复。
除此之外，Prompt 还可以通过不同的关键词，预测用户下一步会说出什么，引导 Chatgpt 更准确地理解用户的需求，生成更贴近用户胃口的回复。比如一个关于旅游的 Prompt，“你想去哪里旅游呢？”输入的是“海滨城市”，Chatgpt 就可能根据“海滨城市”的关键词，生成与沙滩度假、船出海岛等内容有关的回复。
总的来说，Prompt 是 Chatgpt 中非常实用的一项功能，可以帮助机器人更好地与用户互动，提升用户体验。
​Token

Tokens 是将一段文本拆分成的单个单词、标点符号或其他语言单位的术语。
在 Chatgpt 中，Token 可以是单词或字符块。例如，hamburger 这个单词被分成了 ham、bur 和 ger 三个 Token，而像 pear 这样的短而常见的单词则是一个 Token。许多 Token 以空格开头，例如 hello 和  bye。
在 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出的长度。粗略的经验法则是，对于英文文本，1 个标记约等于 4 个字符或 0.75 个单词。
OpenAI 官方提供了一个在线分词工具，根据工具提供的分词结果看，1 个中文词语会分解为 2/3 个 Token。
Hello World 的分词结果：2 个 Token，11 个字符。
Hello World
你好世界的分词结果：8 个 Token，4 个字符。
��������
我本以为是 2 个 Token，或者是 4 个 Token，没想到居然是 8 个 Token。所以使用中文的时候一定要注意。
我用 API 试了一下，发送 你好世界，输出 \n\n你好，世界！，Token 信息：
接口响应


{  "id": "chatcmpl-6w************************AjQ",  "object": "chat.completion",  "created": 1679369744,  "model": "gpt-3.5-turbo-0301",  "usage": {      "prompt_tokens": 12,      "completion_tokens": 8,      "total_tokens": 20  },  "choices": [    {      "message": {        "role": "assistant",        "content": "\n\n你好，世界！"      },      "finish_reason": "stop",      "index": 0    }  ]}

对于这个结果，我不是很明白。为什么 prompt_tokens 是 12，completion_tokens 是 8，这个结果是怎么算出来的？
​Model

OpenAI 致力于开发各种先进的深度学习模型，以解决人工智能领域的各种挑战。这些模型适用于不同的应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、游戏AI等，并已在多个实用案例中取得了显著的成效。
目前，在 OpenAI 的众多模型中，最为知名的莫过于GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）。该模型基于 Transformer 架构构建，是当前最先进、最强大的自然语言处理模型之一。它通过大规模的数据预训练，在吸收了大量的语料库信息后，能够达到极高的自然语言理解和生成能力。GPT-3 不仅可以完成常见的NLP任务，如理解语义、生成对话、自动翻译等，还能够创作文本和生成代码等高级应用。

入门指南
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第一段代码下面代码来自官方文档，使用了 openai 这个 npm 包，这个包是官方提供的，可以直接使用。
hello.js


const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");const configuration = new Configuration({  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,});const openai = new OpenAIApi(configuration);const completion = await openai.createChatCompletion({  model: "gpt-3.5-turbo",  messages: [{role: "user", content: "Hello world"}],});console.log(completion.data.choices[0].message);

这段代码什么意思呢？
在之前的章节中，我们已经成功注册了 ChatGPT 和 OpenAI 的账号，现在我们可以使用它们了。打开 ChatGPT，输入下面内容：
ChatGPT 输入

解释一下这段代码：const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");const configuration = new Configuration({  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,});const openai = new OpenAIApi(configuration);const completion = await openai.createChatCompletion({  model: "gpt-3.5-turbo",  messages: [{role: "user", content: "Hello world"}],});console.log(completion.data.choices[0].message);

ChatGPT 会返回下面内容：

下面内容由 ChatGPT 自动生成

ChatGPT 输出

这段代码使用 OpenAI 的 JavaScript 客户端库来调用 OpenAI API，对消息进行自然语言处理。以下是每行代码的解释：1. `const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");`    引入 OpenAI 的 JavaScript 客户端库中的 `Configuration` 和 `OpenAIApi` 类，以便可以使用 OpenAI API。2. `const configuration = new Configuration({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, });`    创建了一个 OpenAI Configuration 实例，该实例包含用于调用 OpenAI API 的 apiKey 信息。其中，apiKey 存储在环境变量 OPENAI_API_KEY 中。3. `const openai = new OpenAIApi(configuration);`    通过上一步创建的 `Configuration` 实例，创建了一个连到 OpenAI API 的 `OpenAIApi` 实例（即客户端）。4. `const completion = await openai.createChatCompletion({ model: "gpt-3.5-turbo", messages: [{role: "user", content: "Hello world"}], });`    调用 `openai.createChatCompletion()` 方法，创建一个聊天完成请求，该方法的参数对象包含以下信息：    - `model`：指定使用的模型。    -` messages`：一个包含角色和内容字段的数组，表示一组指示请求意图的消息。    `createChatCompletion()` 方法返回一个带有 OpenAI API 的响应的 `Promise`。`await` 关键字将等待新 `Promise` 解决后继续执行代码。5. `console.log(completion.data.choices[0].message);`    输出调用 OpenAI API 的响应文本，文本内容在响应的 `choices` 属性中，而在此次调用中只有一个选择。而 `completion.data.choices[0].message` 是响应文本的实际内容。

​概述通过 OpenAI Chat API，你可以使用 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 创建自己的应用程序来执行以下操作：

• 撰写电子邮件或其他文本
• 编写 Python/Nodejs/Deno 代码
• 回答问题
• 创建聊天机器人
• 在软件中提供自然语言接口
• 翻译语言
  

你还可以在 OpenAI Playground 中尝试各种聊天参数和格式。
​说明聊天模型以一系列消息作为输入，并返回由模型生成的消息作为输出。
尽管聊天格式使多轮对话变得容易，但它同样适用于没有任何对话的单轮任务。一个 API 调用的示例如下：
chat.js


import { Configuration, OpenAIApi } from "openai";const configuration = new Configuration({  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,});const openai = new OpenAIApi(configuration);const completion = await openai.createChatCompletion({  model: "gpt-3.5-turbo",  messages: [    { role: "system", content: "你是一个非常实用的 AI 助手" },    { role: "user", content: "2022世界杯在哪儿举行？" },    { role: "assistant", content: "2022年世界杯将在卡塔尔举行。" },    { role: "user", content: "冠军是谁？" },  ],});console.log(completion.data.choices[0]);

messages 参数是 createChatCompletion 方法中最重要的参数，该参数包含多个消息对象。每个消息都有一个角色，可以是 system、user、assistant 中的任意一个。

• user：代表用户发送的消息，即用户输入的问题或者指令。在上述代码中，第二个和第四个消息都是 user 类型的。
• assistant：代表聊天机器人通过调用 AI 算法给出的回答或者响应。在上述代码中，第三个消息就是一个 assistant 类型的消息。
• system：代表系统或者客户端通过代码发出的消息。系统消息的目的是给 assistant 提供进一步的指导或者指示，从而让 assistant 作出更好的响应。
  

一个聊天记录以 system 类型的消息开始，接着是交替的 user 和 assistant 类型的消息。system 类型的消息可以帮助设置 assistant 的行为，指导它应该如何回答用户的问题，例如上述示例中的系统消息”你是一个非常实用的 AI 助手”就告诉 assistant 自己是一个实用的助手。
整个消息列表可以非常短，只有一个消息，也可以非常长，占据数页。
在聊天机器人交互中，聊天历史记录也很重要，因为用户的指令可能需要引用之前的消息信息。在上述代码示例中，用户的最后一个问题“冠军是谁？”只有在之前的消息中提到2022年世界杯时才有意义。
由于机器学习模型没有以前请求的记忆，因此必须通过对话提供所有相关信息。如果一个对话不能适合模型 Token 限制内，就需要做一些缩短处理。

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