ChatGPT學(xué)python——制作自己的AI模型（一）初步了解

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了ChatGPT學(xué)python——制作自己的AI模型（一）初步了解。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

前言

ChatGPT學(xué)python——制作自己的AI模型（一）初步了解,python養(yǎng)成之路,chatgpt,python,人工智能
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ChatGPT學(xué)python——制作自己的AI模型（一）初步了解,python養(yǎng)成之路,chatgpt,python,人工智能

引言

通過【ChatGPT學(xué)puthon】我們可以掌握

了解ChatGPT的原理，用法以及應(yīng)用場(chǎng)景
利用ChatGPT輔助python的學(xué)習(xí)和開發(fā)
掌握如何在自己的程序中接入ChatGPT

Chatgpt簡(jiǎn)介

在使用ChatGPT之前，我們先來了解一下關(guān)于它的一些基本信息

ChatGPT是什么

ChatGPT是由OpenAI公司于2022年11月推出的一個(gè)個(gè)基于大型語言模型的人工智能聊天機(jī)器人應(yīng)用
關(guān)于它的更多情況，我們就直接讓它來自我介紹吧

ChatGPT是一個(gè)基于Transformer模型的聊天生成模型，由OpenAI開發(fā)。它是GPT（GenerativePre-trained Transformer）系列模型的一部分，旨在進(jìn)行自然語言交互和對(duì)話生成。

GPT模型使用了Transformer架構(gòu)，這是一種基于自注意力機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過預(yù)訓(xùn)練大規(guī)模的語料庫數(shù)據(jù)，GPT模型可以學(xué)習(xí)到語言的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)和語義表示，并且能夠生成連貫、有邏輯性的文本。

ChatGPT是針對(duì)對(duì)話任務(wù)進(jìn)行微調(diào)的GPT模型變體。與傳統(tǒng)的單向語言模型不同，ChatGPT被設(shè)計(jì)用于生成有上下文依賴的回復(fù)，使其更適合進(jìn)行對(duì)話和聊天交互。通過與用戶的迭代交互，ChatGPT可以理解用戶輸入并產(chǎn)生連貫的響應(yīng)。

需要注意的是，作為一個(gè)AI模型，ChatGPT具有其局限性。它的回答是基于已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型的理解，可能存在錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的情況。此外，ChatGPT沒有真實(shí)的理解能力，它只是根據(jù)模式匹配和訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成回答。

ChatGPT的原理

因?yàn)镃hatGPT具備檢索信息和智能生成人類語言的能力，再加上它內(nèi)部有龐大的知識(shí)資料庫。所以，當(dāng)人們需要查找某些信息時(shí)，可以直接問ChatGPT詢問，而無法像過去一樣通過網(wǎng)絡(luò)搜索，查找文獻(xiàn)等方式得到答案，這很可能會(huì)顛覆當(dāng)前的搜索引擎，成為人們獲取信息的新方式
下面同樣用 ChatGPT來了解一下自身的實(shí)現(xiàn)原理

ChatGPT是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理模型，其原理主要基于一種稱為轉(zhuǎn)換器（Transformer）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。下面是ChatGPT的主要原理：

轉(zhuǎn)換器（Transformer）架構(gòu)：ChatGPT使用了轉(zhuǎn)換器作為其核心模型架構(gòu)。轉(zhuǎn)換器主要由編碼器和解碼器組成，它們都由多個(gè)堆疊的自注意力機(jī)制與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層組成。

自注意力機(jī)制（Self-Attention）：自注意力機(jī)制是轉(zhuǎn)換器中的關(guān)鍵組件。它允許模型在輸入序列中的每個(gè)位置上對(duì)其他位置進(jìn)行加權(quán)聚合，以獲取全局上下文信息。通過計(jì)算查詢、鍵和值之間的相關(guān)性來實(shí)現(xiàn)這種加權(quán)聚合。

預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)：ChatGPT使用了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型通過大規(guī)模的無監(jiān)督數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)語言的統(tǒng)計(jì)模式和語義信息。在微調(diào)階段，模型會(huì)在特定的任務(wù)上進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練，如對(duì)話生成，以使模型更好地適應(yīng)特定任務(wù)的要求。

生成策略：ChatGPT使用了基于概率分布的采樣方法來生成響應(yīng)。常見的方法包括貪婪搜索（選擇概率最高的單詞）和束搜索（保留幾個(gè)最有可能的候選詞）。這些生成策略可以平衡生成的多樣性和準(zhǔn)確性。

序列到序列學(xué)習(xí)：ChatGPT將對(duì)話生成任務(wù)建模為一個(gè)序列到序列學(xué)習(xí)問題，其中輸入是對(duì)話歷史（包括先前的對(duì)話內(nèi)容和系統(tǒng)提示），輸出是生成的響應(yīng)。訓(xùn)練過程中使用的目標(biāo)函數(shù)通常是交叉熵?fù)p失函數(shù)。

上下文編碼：為了處理上下文信息，ChatGPT通過將對(duì)話歷史進(jìn)行編碼來獲得表示?？梢允褂貌煌木幋a策略，如簡(jiǎn)單的拼接或使用特定的分隔符進(jìn)行分割。

總的來說，ChatGPT利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和轉(zhuǎn)換器架構(gòu)來從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語言模式，并通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)來適應(yīng)特定的對(duì)話生成任務(wù)。它通過自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)全局上下文建模，并使用生成策略來生成適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。

ChatGPT能做什么

我們來問問ChatGPT自身能做些什么呢

ChatGPT 可以應(yīng)用于多種場(chǎng)景，包括但不限于以下幾個(gè)方面：

客戶服務(wù)：ChatGPT 可以扮演虛擬客服代表的角色，回答用戶的問題、提供支持和解決常見問題。它可以處理一系列常見的客戶詢問，為用戶提供即時(shí)幫助。

智能助理：ChatGPT 可以被用作個(gè)人助理，回答日常生活中的問題，例如天氣查詢、日歷安排、提醒事項(xiàng)等。它可以與用戶進(jìn)行對(duì)話，并提供所需的信息和指導(dǎo)。

教育輔助：ChatGPT 可以用于教育領(lǐng)域，作為學(xué)習(xí)伙伴和知識(shí)咨詢工具。它可以回答學(xué)生的問題，解釋概念，提供學(xué)習(xí)資源和建議。

內(nèi)容生成：ChatGPT 可以用于生成各種類型的內(nèi)容，如新聞文章、博客帖子、故事情節(jié)等。它可以根據(jù)用戶的輸入或特定要求來生成相關(guān)的文本內(nèi)容。

社交互動(dòng)：ChatGPT 可以在社交媒體平臺(tái)上與用戶進(jìn)行互動(dòng)，回答問題、提供建議、參與討論等。它可以模擬人類對(duì)話，增加用戶參與度和互動(dòng)體驗(yàn)。

請(qǐng)注意，盡管 ChatGPT 可以在許多場(chǎng)景中發(fā)揮作用，但它仍然是一個(gè) AI
模型，存在一些限制。在處理重要或敏感信息時(shí)，確保適當(dāng)?shù)陌踩胧┖腿斯徍诉^程是至關(guān)重要的。

用ChatGPT學(xué)Python

ChatGPT的能力遠(yuǎn)不止對(duì)于語言文字的處理，它甚至可以對(duì)代碼進(jìn)行理解和生成，這得益于它豐富的知識(shí)庫和它背后強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

講解知識(shí)點(diǎn)

是用ChatGPT輔助Python學(xué)習(xí)的最直接的方式，就是讓它對(duì)Python的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行講解

示例一

講解python的基礎(chǔ)語法

注釋：
在Python中，使用井號(hào)（#）表示單行注釋，用于在代碼中添加注釋說明。例如：
```
# 這是一個(gè)單行注釋
```
若要添加多行注釋，可以使用三引號(hào)（‘’’ ‘’'）或三個(gè)雙引號(hào)（“”" “”"）。例如：
```
'''
這是一個(gè)多行注釋
可以寫入多行內(nèi)容
'''
```
變量與數(shù)據(jù)類型：
在Python中，您可以直接聲明變量并為其賦值，不需要指定其數(shù)據(jù)類型。
```
# 聲明變量并賦值
message = "Hello, World!"
number = 42
pi = 3.14

# 打印變量的值
print(message)
print(number)
print(pi)
```

輸入與輸出：
使用print()函數(shù)可以將數(shù)據(jù)輸出到終端。使用input()函數(shù)獲取用戶輸入。

# 獲取用戶輸入
name = input("請(qǐng)輸入您的名字: ")

# 輸出歡迎消息
print("你好，" + name + "!")

條件語句：
使用if語句執(zhí)行條件判斷。根據(jù)條件的真假，決定執(zhí)行不同的代碼塊。

# 條件判斷示例
x = 10

if x > 0:
    print("x 是正數(shù)")
elif x < 0:
    print("x 是負(fù)數(shù)")
else:
    print("x 是零")

循環(huán)語句：
使用for循環(huán)和while循環(huán)可以重復(fù)執(zhí)行一段代碼塊。

# for 循環(huán)示例
fruits = ["apple", "banana", "orange"]

for fruit in fruits:
    print(fruit)

# while 循環(huán)示例
count = 0

while count < 5:
    print("Count:", count)
    count += 1

函數(shù)：
使用def關(guān)鍵字定義函數(shù)，并在需要時(shí)調(diào)用函數(shù)。

# 定義函數(shù)
def greet(name):
    print("Hello, " + name + "!")

# 調(diào)用函數(shù)
greet("Alice")
greet("Bob")

示例二

講解python的正則表達(dá)式

下面是一些常用的正則表達(dá)式操作：

導(dǎo)入re模塊：

import re

匹配模式：

re.match(pattern, string)：嘗試從字符串的起始位置匹配模式。
re.search(pattern, string)：掃描整個(gè)字符串查找匹配模式。
re.findall(pattern, string)：返回字符串中所有匹配模式的非重疊列表。
re.finditer(pattern, string)：返回一個(gè)迭代器，包含所有匹配模式的迭代對(duì)象。

例如，以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，演示如何使用正則表達(dá)式來查找數(shù)字：

import re

string = "I have 3 apples and 5 oranges."
pattern = r'\d+'

result = re.findall(pattern, string)
print(result)  # 輸出: ['3', '5']

替換模式：

re.sub(pattern, replacement, string)：將匹配模式的所有出現(xiàn)替換為指定的字符串。

以下是一個(gè)替換的例子，將字符串中的所有空格替換為逗號(hào)：

import re

string = "Hello   World!"
pattern = r'\s+'
replacement = ','

result = re.sub(pattern, replacement, string)
print(result)  # 輸出: "Hello,World!"

分割字符串：

re.split(pattern, string)：根據(jù)匹配模式分割字符串，并返回分割后的子字符串列表。

以下是一個(gè)例子，使用正則表達(dá)式將字符串按照非字母字符分割為單詞列表：

import re

string = "Hello, World! How are you?"
pattern = r'\W+'  # 非字母字符

result = re.split(pattern, string)
print(result)  # 輸出: ['Hello', 'World', 'How', 'are', 'you']

編寫代碼

除了講解知識(shí)點(diǎn)以外，ChatGPT可以直接提供代碼片段幫助我們學(xué)習(xí)
下面讓ChatGPT給出“猜數(shù)字”的游戲pythono代碼

import random

def guess_number():
    secret_number = random.randint(1, 100)
    attempts = 0

    while True:
        user_guess = int(input("請(qǐng)輸入一個(gè)數(shù)字（1-100）："))
        attempts += 1

        if user_guess < secret_number:
            print("太小了，請(qǐng)?jiān)僭囈淮危?)
        elif user_guess > secret_number:
            print("太大了，請(qǐng)?jiān)僭囈淮危?)
        else:
            print(f"恭喜你，你猜對(duì)了！答案是{secret_number}。你用了{attempts}次嘗試。")
            break

guess_number()

運(yùn)行一下：完全正確
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調(diào)試debug

我們?cè)趯W(xué)習(xí)過程中，會(huì)遇到許多無法發(fā)現(xiàn)的debug，我們可以交給ChatGPT進(jìn)行改正或者優(yōu)化，這時(shí)我們就要準(zhǔn)備一段錯(cuò)誤代碼，并交給ChatGPT進(jìn)行優(yōu)化改正
例如

好的，以下是一個(gè)常見的 Python 錯(cuò)誤代碼和對(duì)應(yīng)的修正方法：

錯(cuò)誤代碼： python print("Hello, World!'

錯(cuò)誤信息： SyntaxError: EOL while scanning string literal

修正方法：上述錯(cuò)誤是因?yàn)?print 語句中的字符串沒有正確關(guān)閉引號(hào)。在這種情況下，您可以通過添加缺失的引號(hào)來修復(fù)該錯(cuò)誤。

修正后的代碼： python print("Hello, World!")

修正后的代碼中，我補(bǔ)全了最后一個(gè)引號(hào)，確保字符串被正確地閉合。這樣就解決了 SyntaxError 錯(cuò)誤。

小結(jié)

通過以上例子可以看出，ChatGPT可以在學(xué)習(xí)python中起到很大輔助作用，相當(dāng)于有了一個(gè)專屬的智能助教，讓學(xué)習(xí)者事半功倍，因?yàn)樘厥庠颍芏嗳丝赡軣o法訪問ChatGPT，我給出一個(gè)AI網(wǎng)站鏡像讓大家體驗(yàn)一下更好的學(xué)習(xí)python
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ChatGPT學(xué)python——制作自己的AI模型（一）初步了解,python養(yǎng)成之路,chatgpt,python,人工智能文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-625178.html

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