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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。
