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如何用公司的业务知识、流程等来训练专有Chat GPT？ 近年来，自然语言处理（NLP）技术在深度学习的推动下有了显著的进步，主要得益于预训练语言模型的兴起。预训练语言模型是一种使用大量文本数据进行训练的机器学习模型，它可以学习到语言的潜在规律和语义，从而可以更好地处理和理解人类语言。 其中一种最先进的预训练语言模型是Generative Pre-trained Transformer（GPT），这是一种基于Transformer架构的语言模型，它使用了大量的文本数据进行无监督训练，学习到了词汇、语法、语义等语言特征。GPT-3是目前最大的一款预训练语言模型，它包含了13.5亿个参数，可以用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、对话系统、问答系统等。 Chat GPT是基于GPT模型的一种应用，它可以被训练用于回答各种查询和对话。具体来说，Chat GPT可以通过对历史对话进行建模，学习到不同场景下的语言模式和回答策略，从而可以生成自然流畅的回答。Chat GPT在智能客服、智能助手、聊天机器人等场景中得到了广泛的应用。
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智能prompt操作指南：如何获得理想的 AI 生成内容 prompt是释放GPT的全部潜力的关键操作，使工程师们有能力对人工智能生成的内容进行微调，以满足业务需求，在接下来的内容，是我最近一年多调优Chatgpt、及GPT4的实战经验，供大家参考。GPT-3是GPT-4的前身，在2020年以其惊人的1750亿个参数（也称为“神经权重”）的能力引起了轰动。GPT-4是GPT家族中的最新版本，展示了更先进的语言、推理和生成技能。 虽然GPT-4中确切的参数数量并没有公开披露，但保守估计GPT4它比GPT-3多约20%的参数。这种令人震惊的结果并没有达到在一月份预测的100万亿个参数，但是GPT-4仍然提供了更为先进的成果，比如多模态能力，使模型可以处理和生成不仅仅是文本，还包括图像和其他类型的数据。
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GPT-4 API Python接入指南 - 在发布的 GPT-4 API 中，它将是**多模式的**。**在这种情况下，“多模型”是指 API 不仅可以接受文本，还可以接受图像**的能力。 - 还有一个 32,768 上下文长度模型（**50 页文本**）目前处于预览状态—与 gpt-4-0314 相比，上下文长度增加了**4 倍。然而，这将是8,192 上下文长度 GPT-4 模型成本的**2 倍。 - 虽然在 GPT-3 API 是微调模型（davinci、curie、babbage 和 ada）中可用，但预计将在未来版本中我们也可以在 GPT-4 API 上微调。 - 目前的训练数据只到**2021 年 9 月。**这也有望在未来的版本中增加最新数据，以及联网测试，当然公布的插件还无法使用。 - 当通过 ChatGPT Plus 使用 GPT-4 时，*截至今天*：“GPT-4 目前每 3 小时有 25 条消息的上限**。**随着我们根据需求进行调整，预计上限会大大降低。” 随着此上限的降低，预计直接 GPT-4 API 的使用会增加。
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Prompt 即代码：一个新的规范 — Prompt 编写规范 Prompt 即注释。Prompt 作为注释与代码并存，在这种情况下，Prompt 与代码共存于同一个文件中。通常，Prompt 以注释的形式出现在代码中，以提供必要的上下文信息和生成代码的指令。这种方式适合于需要经常手动修改生成的代码的场景。 Prompt 即接口。在这种情况下，Prompt 作为一个标准的接口，代码则是实现这个接口的生成代码。这种方式适用于对生成的代码进行自动化测试和部署的场景，因为接口定义的一致性可以更好地保证代码的正确性。 Prompt 即代码。在这种情况下，版本管理工具中不再存储代码，而是存储 Prompt。生成的代码则可以根据 Prompt 来生成，Prompt 作为代码的一部分。这种方式适合于需要频繁更新代码和对代码进行版本控制的场景。
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GPT-4震撼发布：多模态大模型，直接升级ChatGPT、必应，开放API，游戏终结了？ GPT-4 是一个大型多模态模型，能接受图像和文本输入，再输出正确的文本回复。实验表明，GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如，它通过了模拟律师考试，且分数在应试者的前 10% 左右；相比之下，GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。 OpenAI 花了 6 个月的时间使用对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训对 GPT-4 进行迭代调整 ，从而在真实性、可控性等方面取得了有史以来最好的结果。 在过去的两年里，OpenAI 重建了整个深度学习堆栈，并与 Azure 一起为其工作负载从头开始设计了一台超级计算机。一年前，OpenAI 在训练 GPT-3.5 时第一次尝试运行了该超算系统，之后他们又陆续发现并修复了一些错误，改进了其理论基础。这些改进的结果是 GPT-4 的训练运行获得了前所未有的稳定，以至于 OpenAI 能够提前准确预测 GPT-4 的训练性能，它也是第一个实现这一点的大模型。OpenAI 表示他们将继续专注于可靠的扩展，进一步完善方法，以帮助其实现更强大的提前预测性能和规划未来的能力，这对安全至关重要。
