ChatGPT 是当前最热门的话题之一，它是由 OpenAI 开发的一种基于大规模语言模型的对话系统，可以用于文本生成、机器翻译、自动问答、语音识别、情感分析、代码编写等多个任务。OpenAI发布ChatGPT后，仅用时2个月其月活跃用户数量就超过了1亿。为进一步了解ChatGPT，在本期的推文中我们将简单介绍ChatGPT的历史进程，并举例说明一些使用技巧。除此之外，我们还将介绍ChatGPT与其他工具的结合。

一、ChatGPT的介绍

（1） GPT-12018 年，OpenAI 发布了名为 “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training” 的模型，即 GPT-1。GPT-1是一个基于transformer架构的神经网络， 其架构包含了12个transformer block, 同时每个block中又含有12个self-attention, 总共有1.17亿个参数。GPT-1 的主要应用领域包括机器翻译、文本摘要、对话系统等。由于其出色的性能，GPT-1 在生成文本和机器翻译等任务中都获得了很高的成绩。（2）GPT-2

2019年，OpenAI推出了名为”Generative Pre-trained Transformer 2″(GPT-2)的模型，它是ChatGPT的第二个版本。与GPT-1不同的是，GPT-2的训练数据大约是GPT-1的10倍，同时引入了一种名为Masked Language Model(MLM)的新的无监督预训练任务。该模型旨在预测在文本序列中被遮盖(masked)的单词。通过训练MLM模型，可以使模型学习到词语间的相互关系和语言结构，从而提高其在自然语言理解、问答和文本生成等任务上的性能。

（3）GPT-3

2020年，OpenAI推出了名为“Generative Pre-training Transformer 3”(GPT-3)的模型架构，该模型架构也是一种基于Transformer的神经网络模型。但是与GPT-2相比，GPT-3在模型规模、训练数据、模型参数等方面都有了大幅提升。其中GPT-3模型的参数量达到了1.75万亿，是GPT-2的10倍以上。此外，GPT-3还支持few-shot learning，即只需要给定几个示例就能进行推理和生成任务。这意味着GPT-3可以从更少的数据中学习，并在处理新的任务时也能够获得较好的表现。

（4）GPT-42023年3月15日OpenAI 发布了最新的多模态语言模型GPT-4，其中OpenAI官方运用这样一句话“GPT-4 is OpenAI’s most advanced system, producing safer and more useful responses”来介绍GPT-4. 与之前的版本相比，GPT-4能够进行图像的输入和长文本的输入，是该版本的一个重要功能。

二、ChatGPT的使用技巧

（1）网络波动问题

点击运行后，如果出现了上述答复，则说明网络存在波动。解决方法是刷新当前页面。但需要注意的是，如果在输入框内输入了很多内容，需要先复制一下，然后再刷新页面，否则这些内容将消失不见。

（2）相同问题下可能给出不同的回答

对于一个相同的问题，在您重复运行后，ChatGPT给出的回答可能会不一样，因为它会根据上次给出的答案去调整这次的回答内容。因此，对于使用者来说，需要考虑到这一点并选择适合的答案，就像下面这些问题会给出不同的结果一样。

（3）使用过程中尽可能详细地描述您的问题

对于您想让ChatGPT帮你解决的一个问题，您描述的越详细，ChatGPT给出的结果就会越准确，这也是您个性化使用它的最好方法，让我们看一下示例。

（4）回答框的长度限制

ChatGPT回答的长度被限制在了5000词以内，超过5000词的部分不会显示出来，但对于一些答案比较长的任务来说，会出现答案不完整的情况，就比如下面的示例：

…

对于这个问题，ChatGPT在答案中间进行了截断，造成了很不好的使用体验。这里给出两种解决思路，一种是对于答案比较多的问题，您可以对ChatGPT进行调试，让它以模块的形式给出您的答案，每个模块占用1个回答框，这样就可以避免截断的问题。另一种解决办法就是Upgrade to Plus，这样您就可以使用新发布的GPT-4版本，这个版本可以支持25000词的回答。（5）需要警惕虚假答案ChatGPT在回答问题的时候，可能会出现一些不存在的东西。比如您想利用ChatGPT查阅文献，一方面它会根据您的输入内容去查阅它的数据库，另一方面它可能还会根据您的关键词去生成一些从未发表过的文献，这是需要您在使用时额外关注的一件事情。

三、ChatGPT与其他工具的结合

（1） GitHub Copilot X2023年3月23日，Github推出了编程辅助工具Copilot 的全新版GitHub Copilot X[1]，该版本接入GPT-4模型，并且新增了聊天和语音功能，允许使用者利用自然语言询问如何完成特定的编程任务。Copilot X 在开发者体验中添加了聊天功能[Copilot Chat]。该功能可以识别开发人员输入的代码、显示错误消息，并将其嵌入到 IDE 中。与此同时，开发人员可以深入分析和解释代码块的用途，生成单元测试，甚至获得针对错误的建议修复。在使用该功能时，要注意其只专注于编程问题，若问题与编程无关，将迅速关闭无关内容。

（2）Microsoft 365 Copilot

2023年3月16日，微软宣布推出Microsoft 365 Copilot，再次引起广泛关注。该软件基于GPT-4技术，通过结合人工智能大型语言模型LLM模型和Microsoft 365应用中的数据，实现了将文字转化为强大的生产力工具。Microsoft 365 Copilot可以与Microsoft365的应用软件相结合，根据简单的命令，这些应用能够自动生成文档、根据文档创建演示文稿、分析Excel的表格数据等功能，提高办公效率。此外，Microsoft 365 Copilot还可以将用户数据与应用程序相关联，根据一个自然语言的提示来实现会议内容总结、文档整理等任务。例如，用户可以通过该软件整理会议笔记，将会议内容转化为一份详细的文档；或者使用该软件分析Excel表格数据，提取需要的信息，以便更好地完成工作。Microsoft 365 Copilot的出现，让人们在文字处理方面更加高效，同时也为人工智能在生产力领域的应用提供了新的思路和方向。

Copilot in Word：只需简短的提示，就可以帮助使用者创建初稿，或者在当前文档上添加内容、重写、总结。例子：

1）根据文档及[电子表格]中的数据写一份两页的项目提案

2）简练第三段内容

3）根据大纲创建一份草稿

Copilot in Excel：帮助分析数据，或者根据使用者的问题生成对应的模型。例子：

1）插入表格

2）对变量进行分析

Copilot in PowerPoint: 根据 Word 文档创建演示文稿。例子：

根据文档创建一个5页的幻灯片

参考文献

[1] https://github.com/features/preview/copilot-x.

Microsoft 365 的 Copilot 功能是一项全新的工作模式，将改变我们的工作方式。

关键词：2019 年，OpenAI 推出了名为 “Generative Pre-trained Transformer 2” (GPT-2) 的模型，即 GPT-2。它是 ChatGPT 的第二个版本，跟 GPT-1 相同之处是仍采用了transformer 的网络架构。不同之处是 GPT-2 的训练数据大约是 GPT-1 的 10 倍，同时 GPT-2 引入了一种名为Masked Language Model(MLM) 新的无监督预训练任务，该模型主要目的是预测在文本序列中被遮盖(masked)的单词。通过训练 MLM 模型，可以使模型学习到词语间的相互关系和语言结构，这有助于提高模型在自然语言理解、问答和文本生成等任务上的性能。2020 年，OpenAI 推出了名为 “Generative Pre-trained Transformer 3” (GPT-3) 的模型架构，它也是一种基于 Transformer 的神经网络模型，但是与 GPT-2 相比，GPT-3 在模型规模、训练数据、模型参数等方面都有了大幅提升，其中 GPT-3 模型的参数量达到了 1.75万亿，是 GPT-2 的 10 倍以上。此外，GPT-3 还支持 few-shot learning，即只需要给定几个示例就能进行推理和生成任务。