ython和PyTorch实现ChatGPT批量AI智能写作

Posted 2023-04-05 147SEO

怎么实现用chatgpt批量写作

ChatGPT是一种针对文本生成的自然语言处理工具，它可以用于生成大量的文本内容。但是，由于ChatGPT需要的计算资源较大，处理时间较长，因此在批量写作时需要考虑花费的时间和资源。

以下是一些步骤，可以使用ChatGPT来批量生成文本：

准备输入数据：确定要生成文本的主题、类别和关键词，并编制输入数据。

训练ChatGPT模型：ChatGPT可以完全预训练，也可以从头开始自我学习。一旦生成语言模型已经准备得当，就可以使用它来生成文本。模型训练过程可以使用GPU加速。

批量生成文本：根据输入数据，利用训练好的ChatGPT模型进行批量生成文本，将结果存储到文件中。可以使用编程语言和代码库，如Python和PyTorch，在GPU环境下完成。

对生成的文本进行编辑和校对：ChatGPT生成的文本通常需要进行人工编辑和校对，以确保其合理性和质量标准。

需要注意的是，使用ChatGPT批量写作需要一定的技术和计算资源水平，因此，如果没有必要或不熟悉这种技术，最好将ChatGPT的使用范围限制在一些小批量的需求上。最简单的方式就是找到一家接入了chatgpt或者文心一言的软件，【详细如下图】然后输入一些关键词和主题，即可生成文章或者解答你的问题，或者直接导入文章进行批量续写。

chatgpt是智能AI写作吗？

ChatGPT是一种基于机器学习和自然语言处理技术的自动文本生成工具。它可以根据输入数据（例如文本、问题或指令）生成新的文本或回答。因此，可以将其认为是一种智能AI写作工具。

ChatGPT用于生成文本的方法是，利用预处理的语言数据集进行训练，确定大量文本之间的相互关系和语言规则，从而对输入的内容进行分析和挖掘，生成新的文本输出。它可以生成文章、故事、新闻报道、音乐曲调、诗歌和人机对话，或者以其他方式根据给定的任务生成文本。

需要注意的是，ChatGPT生成的文本并不是完全人工智能写作。它缺乏人类智慧和主观性，可能会存在不准确、不一致或不完整的文本输出。因此，ChatGPT生成的文本需要经过编辑和修改，才能达到人工水平的质量标准。与此同时，ChatGPT仍然具有很高的效率和大量批量生成的优势，因此在一些文本自动化生成方面会发挥特别显著的优势。

chatgpt写作出来的文章质量怎么样？

ChatGPT生成的文章质量可以说是中等而不是全面的。ChatGPT是一种基于机器学习的语音生成工具，其训练基础是大量文本数据，从而让其生成的文本看起来很像人类写的。但是，它并没有完全的人类智慧以及主观性，因此生成的文本质量还有缺陷存在。

另外，由于基于机器学习的自然语言处理技术固有的特性，ChatGPT有可能会重复使用给定的语言模式、缺少创意和个性，而且在某些情况下，生成的文本可能存在语法错误、表达不清和歧义等问题。

因此，ChatGPT生成的文本的质量可以视其用于的目的而有所差异。如果用于语言学习和信息获取等基础的场景，那么由ChatGPT生成的文本可以提供较大的帮助；而如果用于商业写作或广告创作等目的，则需要人工进一步编辑和修改，从而提高其文本的质量。

自己实现 ChatGpt ？先学习 Pytorch 吧

最近 ChatGpt 的爆火，让人非常震撼，无论是知识问答、对话还是代码撰写，都非常符合人们的预期，让人不得不感慨机器学习的强大。不信？看下面：

图1 语言分析处理

图2 知识问答      

图3 写故事

图4 写代码

体验完，的确让人惊掉下巴，甚至感受到一阵寒意，要被抢饭碗了！！。为此，还特意了解一下它背后的原理：

核心是通过不断采用人工反馈的方式和强化学习的方法对构建的机器模型进行不断的训练与微调，从而使用其生成的更符合人类预期的答案。

我认为有以下几个关键点：

1. 机器学习算法，对模型的创建、自然语言处理，极为重要；

2. 模型不断训练与调优，大量的数据训练，让模型预测更多精准完善；

而对于初学者来说，入门机器学习最好的途径，便是 Pytorch 开源机器学习库了。

Pytorch 是什么？

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等的应用程序。Facebook人工智能研究院于2017 年 1 月推出，是一个基于 Python 的可续计算包，并提供了两个高级的功能：强大的 GPU 加速的张量计算 和 包含自动求导系统的深度神经网络

听起来的确是很高大上，本质没变，还是机器学习，只是采用了 Python 更加高级和上手的语言，同时两个高级功能，让机器学习更多便利。

Pytorch 能用来干嘛？

其实，要明白机器学习能用来干嘛？也就知道 Pytorch 能做什么？

举几个例子：

1. 停车场智能车位识别

 

2. 车道线检测

 

3. 图像修复

 

4. 姿态预估

 

5. 肖像提取

 

还有其它等等应用场景，是不是很神奇！！

具体可查看

Pytorch 官网

https://pytorch.org/

欢迎关注我公众号：gongchengshi-note 一起学习交流 Pytorch 机器学习

 

 

参考链接：

ChatGpt 图片来源：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247554744&idx=2&sn=3b93ca4720cd86fb13978d40a2c691c6&chksm=ebb72e6cdcc0a77a56a7ab0e1b315baf7801e418af0d1f88c0446dd25e93c8b50a6cdc471cb0&scene=27

https://pytorch.org/