神经网络，这是一种用于自主生成文本的机器学习技术。神经网络在大量文本上进行训练，包括书籍、文章、对话和其他类型的文本。OpenAI为这个新算法提供了从维基百科和 Common Crawl 收集的文本信息，以及包含数 PB 的谷歌图书和从各种网页收集的数据的巨大数字档案。
给大家一个数字，GPT-2以15亿个参数拿下了2019年人工智能方面的第一名。现在有 就有 1750 亿个参数。C 力量是压倒性的：没有（迄今为止）基于机器学习的人工智能模型可以拥有如此庞大的数据量。这就是为什么自 2022 年底以来我们一直在谈论其他事情。关于 ChatGPT-3 的技术功能以及语言完成过程是如何发生的，我们建议您参考可以在网络上找到的数十篇文章。
或者您也可以向 ChatGPT-3 提问
chatGPT-3 是如何工作的以及单词选择过程是如何发生的
提示和请求：ChatGPT-3 如何响应用户的需求
ChatGPT-3 的秘诀在于提示，即用 巴林电子邮件列表 户的请求。根据输入和问题的提问方式，聊天机器人会做出不同的响应。如果 ChatGPT-3 使用能够刺激更深层次和更清晰的神经连接的特定和叙述性提示来解决，那么它的工作效果最佳。要了解ChatGPT-3 生成式写作的工作原理，没有比与聊天机器人开始对话更好的方法了。
让我们从一个简单的请求开始：告诉我足球的历史。ChatGPT-3 响应完美，并提供维基百科风格的响应，以通用方式解决主题。答案是精确的、简单的、学术的。
chatGPT-3 并选择一个简单的提示
如何提高ChatGPT-3的响应
让我们尝试给他一个不同的输入并开发一个更具叙述性的提示。这里的答案发生了变化，变得更加个人化和具体化。
chatGPT 并选择正确的提示
正如您所看到的，ChatGPT-3 以一种的 CU 线索 信用心的方式回答，最重要的是尊重给出怀旧答案的输入。与第一个更通用的响应相比，该语言已经改变并适应了所使用的提示寄存器。就这样？一点也不。 为您提供了改进第一个答案的可能性，以防您发现它不完整或表现不让我们尝试用另一个提示改进 的答佳。
