币圈每天都会大屠杀，不知多少资金和韭菜被屠杀，场面血肉模糊，惨不忍睹！多少人一夜破产，多少人妻离子散，多少人心态崩溃，走上了不归路。公众号关注：自动炒币机器人CCR详解2018年12月，“很有希望获得诺贝尔奖”的张教授因为投资虚拟币失败，血本无归，最后…如此伟大人物进入币圈，也是被宰割，毫无还手之力！更不用说其它嫩韭菜、愣头青！如今的币圈，乱象横生，稍不留神，我们就可能成为了下一批被割的韭菜，这样的局势，怎么可以少了CCG这样的神器呢？也许，你和大神之间，只少了一个CCG。而CCG炒币机器人可以完美解决这些问题。CCG自动炒币机器人是一款适用币圈的智能量化机器人它具有以下优点：1、兼容主流平台您的资金在全球主流交易所，安全无忧，不用担心本金安全2、7×24小时无休，全自动执行机器人在云服务器上24小时运行，不断电不断网。初始化设置参数之后，机器人将按照策略进行自动交易。达到设定条件自动买入或者卖出，无须长时间盯盘。3、制定交易策略与仓位分配机器人内置多种交易策略，从“保守-”到“激进+”，满足不同的风险类型。设置策略后，机器人将智能分配每次进单的仓位和条件，严格执行交易策略，交易补单策略，根据当前的行情，云大数据实时调整。4、同时监控多个交易品种可支持上百个交易币种同时运行交易策略，每个品种独立线程，自动监控报价深度，策略计算，实时监控交易条件，保证交易执行的即时性5、智能追踪止盈，让盈利飞会设置触发条件，盈利比例达到条件之后，机器人自动触发追踪止盈。盘面报价一直涨的情况下，盈利比例不断突破最高值；价格回落时，触发平仓条件，止盈出场。6、一键设置策略，一键启动博森一直在努力降低量化交易的操作难度。在机器人中，填写仓位、品种数量，选择风险类型，即可一键设置，一键启动。数字资产交易新手，轻松上手，快速使用。7、追踪建仓，延迟补单针对下跌趋势，需要回调1%再建仓，即如果达到了算法的建仓点，行情继续下跌，自动延迟补单，做到尽可能的低位补单，让交易成本更低。8、智能防瀑布5秒内行情瞬间瀑布式暴跌，即暂停补单，让交易更安全。9、规避客观情绪影响，策略严格执行信号严格判断，规避人工主观情绪的影响，不符合条件坚决不补单、不平仓。10、官方推荐币种不懂币，不知道怎么筛选币，可以选择官方推荐币种，不用担心归零，不用担心空气币，都是优质币种。11、人工与智能的完美结合无需人工干涉，全自动智能交易，用户手动购买的币可以托管给机器人监控卖出，也可以根据自己的想法手动修改机器人的参数指令，让收益更高，赚取更多利润。12、网格止盈策略机器人同时监控整体策略和各订单盈亏状态，即使未达到策略整体止盈条件，也可以收单获利，若行情在尾单附近震荡，则可能不断收益，减轻持仓负担。13.博森CCR炒币机器人，了解更多细节请添加笔者有人说，比特币就是诈骗，谁让你这么傻，还去搞诈骗的东西，恭喜被骗！中科院博士李某曾说，所有的虚拟币，都是骗子。当然也有人说，比特币就是以后的黄金，甚至会比黄金更有价值，使用更方便！比特币的发明，是人类最伟大的发明之一。比特币的设计者中本聪，曾经被多次提名为诺贝尔奖候选者。我们在这里不讨论比特币有无价值，或者是否涉及诈骗。每人都有自己的看法，不需要说服对方。我们只讨论，以比特币为首的币圈市场如何成为屠宰场的。屠宰场有三个条件，屠杀者、被屠杀者和诱饵。屠杀者在暗，我们不知道他们是谁。被屠杀者就是我们口中的韭菜和散户，或者就是我们自己。那诱饵是什么？诱饵就是暴富，超高的利润，以及财务自由的梦想。散户携着一生的血汗钱，意气风发地进入币圈，幻想着能一夜暴富。刚进入时，发现确实能暴赚，不禁更加坚信自己的判断。越做越凶，不仅将所有资产都投进去，还大做杠杆，场外配资，场内合约，恨不得一夜之间，先实现赚它几个亿的小目标。忘记了理性，忘记了要控制贪念，忘记了初时对比特币的信仰。最后，要么一夜爆仓，要么忍受不了长期的巨额亏损，人生走向终结！那有人会说，你个傻逼，你干嘛要成为被屠杀者，不去成为屠杀者？你看，中本聪、李笑来、吴忌寒，甚至马斯克，不是都因为比特币暴赚吗？有些散户最后是发财了，也蜕变成为屠杀者。但他们的理性，对贪念的控制，对情绪的调整，都是普通散户永远无法达到的。从历史趋势上来看，比特币确实在涨，从0.0003美元，涨到了40000多美元。但中间的波动，剧烈之极！从1200跌到150，两年不反弹。从20000跌到3000，两年不反弹。谁受得了？当你下决心长持的时候，它一直跌个不停。当你做短线的时候，它又一直和你反向。然后，开始做合约加杠杆…所有的一切都是因为忍受不了波动，忍受不了长期亏损开始，然后忘了初心，忘了进入币圈的原因，慢慢滑入深渊…币圈里，要么被屠杀，要么屠杀别人。若屠杀不了，还是及时止损，趁早离开，毕竟保住了性命和正常的生活节奏，还有幸福的家庭。
选择韩国高防服务器搭建游戏网站，有着诸多优势。韩国作为一个发达的数码科技国家，拥有快速稳定的网络基础设施和优质的互联网服务提供商。韩国高防服务器为游戏网站提供了强大的抗DDoS攻击能力，确保游戏网站的稳定运行和安全性。此外，韩国地理位置优越，可实现低延迟的游戏体验，吸引更多玩家参与游戏活动。综上所述，选择韩国高防服务器搭建游戏网站是一个明智的选择。在搭建游戏网站时，选择合适的服务器是至关重要的。韩国作为一个数码科技领先的国家，拥有发达的网络基础设施和优质的互联网服务提供商，因此选择韩国高防服务器搭建游戏网站是一种明智的选择。首先，韩国高防服务器具有强大的抗DDoS攻击能力。DDoS攻击是游戏网站常面临的一个威胁，它可以导致网站崩溃和服务中断。韩国高防服务器采用了先进的防御技术，可以有效地抵御DDoS攻击，确保游戏网站的稳定运行和安全性。这对于游戏网站来说非常重要，因为玩家对于游戏的流畅体验和可靠性有着极高的要求。其次，韩国高防服务器的地理位置优越。韩国位于亚洲东部，与中国、日本等游戏市场相邻，具有独特的地理优势。选择韩国高防服务器可以实现低延迟的游戏体验，使玩家在游戏中能够享受到更好的交互效果。低延迟对于游戏网站来说尤为关键，它能够提高游戏的响应速度，降低玩家在游戏中出现卡顿和延迟的可能性，从而提升游戏体验和满意度。此外，韩国作为一个游戏产业发达的国家，拥有丰富的游戏开发和运营经验。选择韩国高防服务器搭建游戏网站，可以借鉴当地游戏公司的成功经验，并与他们建立合作关系。韩国游戏市场广阔而活跃，具有很大的发展潜力，因此在韩国搭建游戏网站有助于吸引更多的玩家参与游戏活动，提高游戏的知名度和影响力。综上所述，选择韩国高防服务器搭建游戏网站是一个明智的选择。韩国高防服务器的抗DDoS攻击能力保证了游戏网站的稳定和安全。地理位置优越的特点确保了低延迟的游戏体验。与此同时，借鉴韩国游戏产业的经验和与当地游戏公司的合作将对游戏网站的发展起到积极的推动作用。选择韩国高防服务器，对于构建一个成功的游戏网站来说，是至关重要的决策。
美国服务器的端口是与外界进行通信交流的出口，是传输层的内容，所以美国服务器的端口是面向连接的，也就对应着美国服务器网络上常见的一些服务，这些常见的服务可划分为使用TCP端口和使用UDP端口两种。在美国服务器网络中可以被命名和寻址的通信端口是种可分配资源，从网络OSI协议中可以得知，传输层与网络层的区別是传输层提供进程通信能力，网络通信的最终地址不仅包括美国服务器地址，还包括可描述进程的某种标识。因此当应用程序通过系统调用与某端口建立连接之后，传输层传给该端口的数据都被相应的进程所接收，相应进程发给传输层的数据都从该端口输出。一、端口的分类在网络技术中端口大致有两种：一种是物理意义上的商品，如集线器、交换机和路由器等用于连接其他的网络设备的接口;二是逻辑意义上的端口，一般指美国服务器TCP/IP协议中的端口，范围为0~65535.如浏览网页服务的80端口，用于FTP服务的21端口等。逻辑意义上的美国服务器端口有多种分类标准，常见的分类标准有以下两种。1、按端口号分布划分：1)公认端口公认端口也称为常用端口，它们绑定于一些美国服务器特殊的服务。通常这些端口的通信明确地表明了某种服务协议，不可再重新定义它的作用对象。例如21端口分配给FTP服务，23号端口分配给Telnet服务专用，25号端口分配全SMTP服务，80端口是HTTP通信使用的，135端口分配给RPC服务等，不会被像木马这样的黑客程序利用。端口号为：0~10232)注册端口注册端口是较为松散地绑定些美国服务器服务，即有许多服务绑定于这些端口，这些端口也同样用于许多其他目的，且多数没有明确定义对象，不同的程序可以根据需要由美国服务器用户自己定义。端口号为：1024~491513)动态和/私有端口动态和/私有端口理论上不应该把常用服务分配在这些端口上，但实际上有些较为特殊的程序，特别是一些木马就非常喜欢使用这些端口，因为这些端口常常不会引起美国服务器用户的注意，容易隐蔽。端口号为：49152~655352、按协议类型判分：根据所提供的服务方式，端口又可分为TCP端口和UDP端口两种。一般直接与接收方进行的连接方式，大多采用美国服务器TCP协议。如果只是把信息放在网上发布出去而不去关心信息是否到达，则大多采用UDP协议。二、查看端口的方式为了查找目标美国服务器上都开放了哪些端口，可以使用某些扫描工具对目标美国服务器在一定范围内的端口进行扫描。在美国服务器Windows系统中可以使用Netstat命令查看端口。具体操作命令为：netstat-a-n在命令提示符窗口中运行该命令，即可看到以数字形式显示的美国服务器TCP和UDP连接的端口号及其状态。如果攻击者使用扫描工具对目标美国服务器进行扫描，即可获取目标美国服务器打开的端口情况，并了解系统提供了哪些服务，根据这些信息攻击者即可对目标美国服务器有一个初步了解。在管理员不知情的情况下美国服务器系统打开了太多端口的话，则可能出现两种情况：一种是提供了服务但是管理者没有注意到，例如安装IS服务时，软件就会自动地增加很多服务;另一种是美国服务器被攻击者植入了木马程序，通过特殊的端口进行通信。这两种情况都比较危险，需要美国服务器用户们多加注意。
在牛市里跑路的交易所，实际上这个话题已经是老生常谈了，但很多韭菜依然认识不到这个问题的重要性。不要把币放在野鸡交易所。整个四月份，跑路了好几家。韭菜脑袋里在想什么？公众号关注：自动炒币机器人CCR详解有很多韭菜特别傻，脑子特别轴，完完全全的一根筋。我说，不要去五大以外的交易所，他说，aaa交易所可以吗？我说，不要去五大以外的交易所，他说，bbb交易所怎么样？我说，不要去五大以外的交易所，他说，ccc交易所靠谱吗？我他吗的还能说什么。韭菜之所以会亏钱，大多是因为放弃确定性去追求虚无缥缈的不确定性。而韭菜之所以是韭菜，往往是因为自作聪明想得太多。我举两个例子你就明白了。在理解三线及野鸡交易所的不靠谱之处之后，你反观大交易所。是交易对不够多吗？是深度不够好吗？是名气不够大吗？是服务不够好吗？既然都不是，那你为什么要去非小号排名30甚至100开外的交易所？放着稳定靠谱的平台不用，非得去随时要跑路的小交易所，贱不贱呐？其实在币圈赚钱太容易了，普通人赚钱也没那么难，只要你去找到属于自己的确定性就行了。每个人的擅长的方向不一样，所以从生态多元化的角度来讲，只要你找到了属于自己的确定性，你就能持续赚钱。韭菜只想暴富，而我只想慢慢变富但问题在于，没有人愿意慢慢变富。做个对比你就明白了。A带着10万块钱入圈，想一夜暴富。B同样带着10万块钱入圈，想赚取稳定收益，跑赢通胀。A会不停的去追逐热点，低买高卖，总想着这个币今天买完明天起来就翻十倍，半夜起来撒尿还要看看币价是多少。操作成功了就洋洋自得觉得自己炒币技术牛逼坏了，追涨杀跌的时候又觉得自己是个韭菜简直不如臭傻逼。每天的心情和脸色都是跟着行情走，赚了笑嘻嘻，亏了妈卖批。在赚了之后也不知道落袋为安反而继续追加，然后行情突然转熊，资产大幅度缩水，自己利润吐完反倒亏钱。为了回本跑去玩资金盘，结果又遇到资金盘一批批的跑路，本来就不多的本金，现在剩下了点渣渣，玩了个寂寞。等牛市再次到来的时候，手里已经没子弹了。B选择玩现货，无论是比特币以太坊还是fil，经历了相对较长的回本周期之后开始稳定盈利。现货不存在杠杆和止损，没有爆仓风险，行情下跌的时候耐心等待，行情有跌就涨。途中行情来个大涨就赚麻了。单纯看这段文字，大部分人会选择B的路子，但现实生活中，90%的人都在做A的操作。原因很简单，没有人愿意慢慢变富。有多少人怀揣着一夜暴富的梦想来到币圈，就有多少因为想一夜暴富赔得底儿掉，你们头上就差顶着“割我”俩字儿了。想发财穷了多少人。在币圈，永远去做少数派，随大流是韭菜才干的事情。去做傻子，不要做聪明人，太多人都是聪明反被聪明误。就像马云说过的：把正确的事坚持做下去。也给你同样的建议：找到自己在币圈的确定性，然后坚持做下去就行了。剩下的，交给时间。币圈不会亏待任何一个对行业有信仰的人。具体交流请加笔者CCR智能机器人！
在当今互联网时代，构建一个高度可靠和高性能的Web服务器是非常重要的。而搭建一个服务器集群可以实现这个目标。下面是构建韩国Web服务器集群的步骤： 了解集群概念和优势 首先，你需要了解什么是服务器集群以及它的优势。服务器集群是由多个服务器组成的集合，通过负载均衡和故障容错来提供高可用性和扩展性。集群可以处理大量的请求，提供更好的性能和稳定性。 选择服务器 选择适合你需求的服务器是搭建集群的重要一步。你可以选择在韩国本土或国际上的云服务提供商租用虚拟私有服务器(VPS)或物理服务器。确保服务器具有足够的计算能力和存储空间，以满足你的需求。 配置网络 在搭建Web服务器集群之前，你需要配置服务器之间的网络连接。确保服务器之间的通信是可靠且高速的。你可以使用专用网络设备(如交换机)来构建内部网络，同时使用防火墙来提供安全保护。 负载均衡 负载均衡是集群中非常重要的一环。它可以将流量分散到不同的服务器上，以避免单个服务器过载。你可以使用软件负载均衡器(如Nginx、HAProxy)或硬件负载均衡器(如F5BIG-IP)来实现负载均衡。 故障容错 故障容错是确保集群可用性的关键。通过冗余部署和健康检查来保证集群中的服务器出现故障时能够自动剔除，并将流量重新分配到其他正常运行的服务器上。 监控和管理 为了确保服务器集群的稳定运行，你应该设置监控系统来监测服务器的性能和健康状况。同时，你也需要制定合适的管理计划，包括定期更新和备份服务器上的数据。 总结起来，搭建韩国Web服务器集群是一个复杂但值得投资的过程。通过合适的硬件和软件配置，以及负载均衡和故障容错的实施，你可以构建一个高性能和高可用性的Web服务器集群。同时，不要忘记定期监控和维护服务器，确保服务器集群始终处于最佳状态。祝你成功搭建自己的韩国Web服务器集群!
购买备份服务是否必要取决于您对数据的重要性以及服务器的用途。以下是一些考虑因素： 数据重要性：如果您在VPS上存储了重要的数据，例如网站文件、数据库、配置文件等，那么定期备份是非常重要的。备份可以帮助您在数据丢失或服务器故障时快速恢复。 业务连续性：如果您的VPS托管了用于业务运营的关键应用程序或服务，那么备份对于确保业务连续性至关重要。它可以减少宕机时间，并使您能够迅速恢复服务。 自动备份选项：一些VPS提供商提供自动备份选项，可以定期创建和存储备份。这样，您无需手动创建备份，而是可以轻松地将数据还原到以前的状态。 成本：备份服务通常需要额外的费用。您需要权衡数据的重要性和成本来决定是否购买备份服务。对于关键数据，备份通常是值得的投资。 手动备份：如果您不想购买备份服务，您可以手动创建备份。这可能需要更多的时间和努力，但仍然是一种有效的方式来保护您的数据。 备份频率：考虑备份的频率。对于重要数据，您可能需要更频繁的备份，例如每日或每周。较低重要性的数据可能需要较少的备份频率。 总之，备份对于数据安全和业务连续性至关重要，特别是在VPS托管的服务器上。具体来说，如果您的VPS用于生产环境、网站托管或关键应用程序，强烈建议考虑定期备份，无论是通过购买备份服务还是手动创建备份。备份可以在数据丢失或服务器问题时充当安全网，确保您的数据始终可用。
我们可以知道现在 http://chat.openai.com 官网就是由gpt-3.5-turbo模型提供的服务，现在官方公开了这一模型的调用接口，这使得我们这些普通开发者也能直接在自己的应用/服务中使用这个狂揽亿万用户的模型。接下来将和大家介绍如何利用Python快速玩转gpt-3.5-turbo。先跑起来，再理解首先你需要有一个openai账号，如何注册我就不多说了，网上教程很多，而且很详细，如果有问题可以加我微信：pythonbrief，添加通过后请直接描述你的问题+问题截图。访问下面页面，登录openai账号后，创建一个apikeys。》》》chatGPT账号批发《《《#apikeys创建页面https://platform.openai.com/account/api-keys接下来很简单了，安装openai官方的PythonSDK，这里需要注意的是得安装最新版本openai，官方推荐的是0.27.0版本。pipinstallopenai==0.27.0直接上请求代码：》》》chatGPT账号批发《《《importopenaiimportjson#目前需要设置代理才可以访问apios.environ["HTTP_PROXY"]="自己的代理地址"os.environ["HTTPS_PROXY"]="自己的代理地址"defget_api_key():#可以自己根据自己实际情况实现#以我为例子，我是存在一个openai_key文件里，json格式'''{"api":"你的apikeys"}'''openai_key_file='../envs/openai_key'withopen(openai_key_file,'r',encoding='utf-8')asf:openai_key=json.loads(f.read())returnopenai_key['api']openai.api_key=get_api_key()q="用python实现：提示手动输入3个不同的3位数区间，输入结束后计算这3个区间的交集，并输出结果区间"rsp=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"system","content":"一个有10年Python开发经验的资深算法工程师"},{"role":"user","content":q}])代码解析：get_api_key()函数是我自己写的一个从文件读取apikeys的方法，我是存在一个openai_key文件里，json格式，你可以改成你自己的获取方法，甚至可以直接写到代码里（虽然不推荐，但确实最简单）。q是请求的问题rsp是发送请求后返回结果openai.ChatCompletion.create中参数model是使用的模型名称，是一个字符串，用最新模型直接设置成gpt-3.5-turbo 即可messages是请求的文本内容，是一个列表，列表里每个元素类型是字典》》》chatGPT账号批发《《《
意大利数据保护机表示OpenAI公司不但非法收集大量意大利用户个人数据，没有设立检查ChatGPT用户年龄的机制。ChatGPT似乎正在遭遇一场滑铁卢。3月31日，大量用户在社交平台吐槽，自己花钱开通的ChatGPT账户已经无法登录，更无语的是还不能注册新账号。随着越来越多用户披露，人们发现这场封号风波从3月30日就已经开始了，并且正在迅速蔓延。4月1日，越来越多人表示自己的账户被封，各大平台、群聊都有人奔走相告“注意事项”以防被封。此时，原本尚可以使用的Plus账户也没有幸免，陆陆续续失效，甚至有些在账单里都无法查询记录。诡异的是，截止到4月3日，大规模封号似乎还没有停下来，不少网友还在社交平台上发帖称，“ChatGPT正在大面积封号了”。有大量用户反馈，这次悄无声息的封号主要集中在亚洲地区，与此同时，OpenAI并未对此进行任何警告及回应。在合规方面，ChatGPT也遭遇了新的审查。TheRecord网站披露，意大利数据保护机构正式官宣暂时禁止使用ChatGPT，并严厉要求其母公司OpenAI停止处理意大利用户信息。意大利“打响”了封禁ChatGPT第一枪！对于封禁ChatGPT的原因，意大利数据保护机表示OpenAI公司不但非法收集大量意大利用户个人数据，更为糟糕的是，OpenAI未设立检查ChatGPT用户年龄的机制，以防止未成年人接触非法材料。意大利数据保护机构进一步指出OpenAI公司有20天时间为其窃取信息的行为辩护，否则可能因违反欧盟《通用数据保护条例》，被处以最高2000万欧元或公司全年营业额4%的罚款。不仅是罚款方面，一旦OpenAI不能详细说明其是否采取措施保护用户数据信息，势必会增加欧盟诸国封禁ChatGPT的概率。意大利封禁ChatGPT一事发生后，OpenAI第一时间在意大利下线了ChatGPT，其首席执行官SamAltman立刻的发推解释称公司所做的工作是为了在训练ChatGPT等人工智能系统时减少个人数据，希望我们的人工智能了解世界，而不是了解个人。公司并没有违反任何规定，非常期望与意大利个人数据保护机构展开合作。ChatGPT无疑是一把双刃剑不可否认，ChatGPT的出现会掀起新一轮信息革命，更好造福人类，但任何事情都具有两面性，社会在憧憬ChatGPT将会为人类带来前所未有的机遇时，同样应该思考它的出现会带来哪些安全隐患。毕竟短短两三个月，因使用ChatGPT产生的安全隐患接二连三出现。用户可查看其他用户聊天记录ChatGPT推出后一直是以“完美”形象示人，但随着用户逐渐增多慢慢开始暴露出一些安全隐患。2023年3月上旬，部分用户爆料其聊天列表中显示他人的聊天记录，一时间ChatGPT泄露用户数据占据各大社交媒体榜单，最终其母公司OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼不得不紧急发布推文向用户解释，导致用户ChatGPT聊天历史泄露的BUG仅仅是源于开源代码库中存在的一个错误。用户聊条记录泄露事件后，虽然OpenAI非常爽快的向媒体承认ChatGPT出现了安全漏洞，并立刻下线聊天历史功能，但一直强调发生泄漏的只有聊天历史记录标题，用户无法看到其他人的实际聊天内容。从OpenAI披露的信息来看，用户对话内容会自动保存到云端，存在被第三方窃取的可能性，结合此次历史聊条记录泄露事件，越来越多的安全研究人员开始认真思考ChatGPT出现信息安全问题是否具有偶然性。三星因使用ChatGPT，导致机密数据泄漏一波未平，一波又起。上周，韩国媒体披露科技巨头三星电子在引入ChatGPT不到20天就被曝出3起内部机密资料外泄事故。（2起跟半导体设备有关，1起跟内部会议内容有关）。据悉，这些三星电子的机密资料可能已经被导入到ChatGPT的数据库中，随时都面临泄露的风险。三起事件的详细说明三星DS设备解决方案部员工在操作半导体测试设备下载软件时，发现复制存在一些问题，于是便将有问题的代码粘贴到ChatGPT中，试图获得帮助，然而此举可能使得ChatGPT将三星的机密信息当作训练资料来使用；DS设备解决方案部另外一名员工试图想用ChatGPT帮其优化一段代码，于是就直接将与产量和良品率记录设备相关的一段代码输入了其中；三星某内部人员使用AI语音助手NaverClova将会议录音转成文字后，想借助ChatGPT总结提炼一下会议内容，但是这可能导致会议记录机密外泄。三星电子泄密事件后，内部就立刻组织安全人员制定了相关保护措施，并表示此后若又发生类似事故，三星内部可能会切断ChatGPT服务。此外，媒体披露三星目前正在考虑通过DS部门创新中心研发专属三星的AI服务。今年3月11日，三星电子通过决议允许DS部门员工使用ChatGPT，但对DX装置体验部门员工仍禁用ChatGPT。结果短短二十天就遭遇3次意外安全事故，由此可见ChatGPT安全性确实值得思考。》》》chatGPT账号批发《《《员工在ChatGPT上传企业机密数据并非只有三星一家公司。从Cyberhaven统计的160万名员工使用ChatGPT的情况来看，约有3.1%的员工为提高工作效率，将企业内部数据直接上传到ChatGPT进行分析。多名科学人士联名呼吁暂停更强大的AI开发研究从上文提到的内容可以看出，ChatGPT应用广泛的同时带来一些严重安全风险，因此有关ChatGPT和人工智能的未来，引起了民众对AI技术的担忧，许多知名科学人士联合声明暂停开发更强大的AI系统。美国时间3月29日，包括人工智能之父杰弗里·辛顿、特斯拉和推特CEO埃隆·马斯克、图灵奖得主约书亚·本希奥等在内的上千名人工智能专家和行业高管在美国非营利组织未来生命研究所(FutureofLifeInstitute)发布的一封名为“暂停AI大模型实验”的公开信上签署了姓名。这些资深专家们在信中呼吁所有人工智能实验室应当至少暂停半年对更强大人工智能系统的开发和训练，特殊情况下，各国政府应及时介入并立刻暂停AI系统研究。》》》chatGPT账号批发《《《
引言ChatGPT是什么？ChatGPT是一款先进的自然语言处理（NLP）模型，由OpenAI开发和维护。它基于OpenAI的第四代生成预训练Transformer（GPT-4）架构，旨在通过深度学习技术理解和生成人类语言。ChatGPT可以与用户进行自然、流畅的交流，为各种场景提供智能问答和文本生成能力。GPT-4架构继承了GPT-3的优势，同时在性能、规模和功能上得到了进一步提升。GPT-4采用了大规模的神经网络和强大的注意力机制，使得它能够在多样化的任务中表现出色，例如对话生成、自动编写文章、编程帮助等。通过在大量文本数据上进行预训练，GPT-4获得了对语言结构、语法和语义的深入理解。OpenAI是一家着名的人工智能研究机构，其目标是确保人工智能的安全发展，为人类带来益处。GPT系列模型是OpenAI最著名的研究成果之一，自从第一代模型问世以来，每一代的GPT都在自然语言处理领域取得了重大突破。而GPT-4作为最新一代模型，继续保持了这一传统，为人工智能领域带来了新的可能性。ChatGPT的主要用途ChatGPT具有广泛的应用场景，主要用途包括以下几个方面：对话生成：作为一个基于自然语言处理的模型，ChatGPT可以与用户进行流畅、自然的对话，提供实时的智能问答功能。这种应用在客户服务、智能助手和聊天机器人等领域具有很高的价值。自动编写文章：ChatGPT具备强大的文本生成能力，可以根据给定的主题、关键词或开头，自动生成结构合理、内容丰富的文章。这一功能可广泛应用于新闻撰写、博客创作、营销宣传等内容创作领域。编程帮助：ChatGPT可以理解和生成编程语言，为程序员提供实时的编程帮助。例如，它可以解答代码相关的问题、提供代码示例，甚至帮助检查和调试程序。语言翻译：ChatGPT能够实现多语言之间的实时翻译，为跨语言交流提供便利。这一功能在全球化的背景下具有广泛的应用前景，例如国际贸易、旅游、教育等领域。教育辅导：ChatGPT可以作为在线教育辅导工具，帮助学生解答各类学术问题。它可以根据学生的问题和需求提供定制化的学习建议和资料，从而提高学习效率。创意写作：ChatGPT可以作为一种创意工具，帮助用户进行故事创作、诗歌写作等。通过与模型的互动，用户可以激发灵感、拓展思路，创作出独具特色的作品。数据分析与摘要：ChatGPT可以从大量数据和文本中提取关键信息，生成简洁明了的摘要。这一功能在商业分析、学术研究等领域具有很高的应用价值。这些仅仅是ChatGPT主要用途的一部分，随着技术的不断进步，它在未来还可能拓展至更多领域和场景。背景知识OpenAI的发展历程，以及GPT系列模型的发展OpenAI是一家专注于人工智能（AI）研究的公司，成立于2015年12月，旨在推动友善的AI研究，确保AI技术对全人类都有益。其创始人包括ElonMusk、SamAltman等知名科技领袖。OpenAI的目标是开发和推广可以广泛应用的人工智能，同时关注AI技术的安全性、道德性和公平性。GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型是OpenAI在自然语言处理（NLP）领域的重要研究成果。以下是GPT系列模型的发展历程：GPT（2018年）：第一代GPT模型是基于Transformer架构的生成式预训练模型，它突破了当时NLP任务的性能瓶颈。GPT采用了预训练-微调（pre-trainingandfine-tuning）的策略，先在大量无标签文本上进行预训练，再在特定任务上进行微调。GPT-2（2019年）：GPT-2是GPT的升级版，拥有更大的模型规模和更强的生成能力。GPT-2在多项NLP任务上刷新了纪录，展示了强大的文本生成能力。然而，由于担忧其潜在滥用风险，OpenAI最初并未公开完整模型，而是选择逐步发布。GPT-3（2020年）：GPT-3是OpenAI在NLP领域取得的又一重大突破。GPT-3模型规模达到了1750亿个参数，使其在多项任务上达到了接近人类水平的表现。GPT-3的强大表现引发了广泛关注和讨论，推动了自然语言处理领域的发展。GPT-4（2021年）：GPT-4是OpenAI的最新一代模型，相较于前代模型，在性能、规模和功能上都有显著提升。GPT-4沿用了GPT-3的优点，同时进一步优化了模型架构，以满足更多样化的应用需求。》》》chatGPT账号批发《《《从GPT到GPT-4，OpenAI在自然语言处理领域取得了一系列重大成果，推动了NLP技术的快速发展。GPT系列模型的成功不仅在于其强大的性能，还包括其广泛的应用前景和深远的影响。随着技术的持续进步，我们有理由相信GPT系列模型将继续引领自然语言处理领域的未来发展。随着GPT系列模型在NLP领域的技术突破，这些模型已经在多个应用场景中产生了实际价值。例如，GPT-4为基础的ChatGPT正在广泛应用于客户服务、内容创作、编程帮助、语言翻译等领域。这些应用不仅提高了工作效率，还带来了全新的用户体验。然而，在GPT系列模型不断取得成果的同时，它们也引发了一些关注。例如，由于GPT模型可能生成虚假或误导性信息，它们在某些情况下可能被滥用。此外，GPT模型在处理复杂或多样化任务时，仍然存在一定的局限性。为了应对这些挑战，OpenAI正努力研究如何提高模型的安全性、道德性和公平性。通过改进模型架构、优化训练数据和引入人工审核等手段，OpenAI希望在未来的GPT模型中解决这些问题，以确保AI技术对全人类都有益。此外，OpenAI也在探索GPT系列模型的新应用领域。随着AI技术的发展，GPT模型将可能应用于更多场景，例如多模态交互、虚拟现实、机器学习等。这些应用将进一步推动人工智能在各个行业的普及和应用，创造更多的价值。总之，OpenAI的GPT系列模型在自然语言处理领域取得了显著的成就，并为未来AI技术的发展奠定了基础。通过不断研究和创新，OpenAI期望GPT模型能够为全人类带来更多的利益，实现人工智能技术的广泛应用和发展。GPT-4架构的特点和优势GPT-4架构是基于Transformer模型的自然语言处理技术，主要特点和优势如下：规模：GPT-4拥有更大的模型规模，参数数量远超前代，提高了模型的学习能力和泛化性能。预训练：通过在海量无标签文本上进行预训练，GPT-4深入理解了语言结构、语法和语义，提高了生成质量。微调：GPT-4可针对特定任务进行微调，实现快速适应，满足不同场景的需求。生成能力：GPT-4在文本生成、对话和翻译等任务上表现优异，具有较高的准确性和流畅性。任务适应性：GPT-4能在各种NLP任务上表现出色，具有广泛的应用前景。总之，GPT-4在规模、预训练、微调、生成能力和任务适应性等方面具有显著优势，为自然语言处理领域带来了新的可能性。ChatGPT的工作原理神经网络和自然语言处理技术神经网络是一种模拟人脑神经结构的计算模型，用于实现机器学习和人工智能。它由大量相互连接的神经元组成，每个神经元负责接收、处理和传递信息。神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重来学习和优化任务，从而实现对输入数据的识别、分类和预测。神经网络的类型繁多，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。其中，深度学习是神经网络的一个重要分支，通过多层神经元结构实现复杂模式的学习和表征。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了重要成果，成为人工智能研究的热点。自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，关注计算机理解和生成人类语言的技术。NLP技术涵盖了从语音识别、语法分析、语义理解到文本生成等多个方面。通过自然语言处理技术，计算机可以与人类进行自然、流畅的交流，为各种场景提供智能问答和文本生成能力。在过去的几十年里，自然语言处理技术经历了从基于规则、统计方法到深度学习的发展。近年来，深度学习在NLP领域取得了显著的进展，各种基于神经网络的模型不断涌现，如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer等。这些模型在各种NLP任务上取得了前所未有的成绩，推动了自然语言处理技术的快速发展。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，自2017年提出以来，已成为NLP领域的主流技术。相较于传统的循环神经网络，Transformer具有并行计算能力强、长距离依赖捕捉优越等特点。基于Transformer的预训练模型，如BERT、GPT等，在各种自然语言处理任务上都取得了突破性的成果。Transformer模型和注意力机制（AttentionMechanism）如何影响ChatGPT的性能Transformer模型和注意力机制在ChatGPT中起到了关键作用，它们极大地提高了自然语言处理任务的性能和效率。Transformer模型是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的神经网络架构。相较于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），Transformer在自然语言处理任务中具有更高的并行计算能力和更好的长距离依赖捕捉特性。在RNN和LSTM中，输入序列的处理是逐步进行的，这限制了计算速度和长距离依赖信息的捕捉。而Transformer通过自注意力机制，可以在一个时间步内处理整个输入序列，从而实现了高效的计算和信息传递。注意力机制（AttentionMechanism）是一种在输入序列中赋予不同元素不同权重的方法，它允许模型在处理序列时关注当前任务最相关的部分。注意力机制通过计算输入序列中每个元素的相关性分数，然后用这些分数对输入序列进行加权求和，从而得到一个加权向量表示。这种方法能够提高模型在捕捉长距离依赖和处理序列中多样化信息方面的能力。在ChatGPT中，Transformer模型和注意力机制共同发挥作用，提高了模型在各种自然语言处理任务上的性能。首先，自注意力机制使得Transformer能够捕捉输入序列中的长距离依赖，从而更好地理解语法、语义和上下文信息。其次，注意力机制有助于提高生成文本的质量和准确性，因为它使得模型能够关注与当前任务最相关的输入部分。最后，由于Transformer的并行计算能力，ChatGPT能够在实际应用中提供更快的响应和更高的处理效率。总之，Transformer模型和注意力机制在ChatGPT中发挥了关键作用，它们共同提高了自然语言处理任务的性能和效率。这使得ChatGPT在对话生成、文章编写等各种应用场景中都具有很高的实用价值。模型训练过程中的数据和优化技巧在训练ChatGPT这类大型预训练模型时，数据选择和优化技巧对模型性能产生重要影响。以下是训练过程中的数据和优化技巧：数据选择：选择高质量、多样化、大规模的文本数据是提高模型泛化性能的关键。训练数据通常来源于互联网，涵盖了各种领域、主题和语言风格。在收集数据时，需要去除重复、低质量和有害内容，确保数据具有代表性和准确性。预训练与微调：训练过程分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段在大规模无标签文本数据上进行，让模型学会理解语言结构、语法和语义。微调阶段在特定任务的标注数据上进行，使模型适应具体应用场景。这种两阶段训练策略有效提高了模型的泛化能力和任务适应性。优化器选择：在训练过程中，选择合适的优化器对模型收敛速度和最终性能至关重要。常用的优化器有Adam、Adagrad和RMSProp等。Adam优化器在大型预训练模型中表现较好，因为它可以自适应地调整学习率，加速收敛过程。学习率调整：设置合适的学习率对模型训练效果至关重要。初始学习率过大可能导致训练不稳定，过小则收敛速度缓慢。常用的学习率调整策略有学习率衰减、余弦退火等。这些策略可以在训练过程中动态调整学习率，加速收敛并提高模型性能。正则化：为了防止模型过拟合，可以采用正则化技巧，如权重衰减（L2正则化）、Dropout等。权重衰减通过惩罚大的权重值，使模型更加稳定。Dropout通过随机丢弃神经元的输出，增强模型的泛化能力。梯度裁剪：在训练过程中，可能会遇到梯度爆炸的问题，导致训练不稳定。梯度裁剪是一种防止梯度爆炸的技巧，通过设定梯度阈值，避免梯度过大对模型参数造成破坏。》》》chatGPT账号批发《《《ChatGPT的应用场景ChatGPT在各个领域的应用实例ChatGPT凭借其强大的生成能力和任务适应性，在多个领域都有广泛的应用。以下是一些应用实例：客服助手：ChatGPT可以作为智能客服助手，处理用户咨询和问题，提供实时、准确的回答。它可以降低人工客服的负担，提高客户满意度。文本生成与编辑：ChatGPT可以帮助用户撰写文章、报告、博客等文本内容。它能理解用户输入的关键词或概念，生成结构合理、内容丰富的文本。同时，它也可以作为智能编辑，对已有文本进行修改和优化。语言翻译：ChatGPT可以实现多语言之间的实时翻译，帮助用户跨越语言障碍进行交流。它能准确地理解源语言文本的语法和语义，生成流畅、自然的目标语言翻译。教育辅导：ChatGPT可以作为智能教育辅导工具，帮助学生解答疑难问题、提供学习建议。它可以根据学生的需求和水平，提供个性化的教育支持，提高学习效果。新闻摘要与生成：ChatGPT可以为用户提供新闻摘要和生成服务，帮助用户快速了解新闻要点。它可以根据用户的兴趣和需求，生成定制化的新闻摘要或编写原创新闻稿件。社交媒体管理：ChatGPT可以帮助用户管理社交媒体账户，生成吸引人的帖子和评论。它能根据用户输入的主题和风格，创建有趣、引人入胜的内容，提升用户在社交媒体上的影响力。虚拟助手：ChatGPT可以作为个人虚拟助手，协助用户处理日常任务，如日程安排、提醒事项等。它可以理解用户的需求，提供智能、贴心的服务。情感分析：ChatGPT可以对用户输入的文本进行情感分析，判断其情感倾向（正面、负面或中立），帮助企业了解客户满意度和市场反馈。ChatGPT如何改变相关行业的运作模式和效率ChatGPT作为一种先进的自然语言处理技术，在很多行业中都产生了重要影响，改变了传统的运作模式和效率。以下是一些具体的影响：客户服务：借助ChatGPT，企业能够更高效地处理客户咨询，减轻人工客服的负担。这使得企业能够提供更快速、个性化的服务，提高客户满意度，同时降低人力成本。内容创作：ChatGPT可以协助用户生成各种类型的文本内容，包括文章、报告、博客等。这降低了内容创作的难度，提高了创作效率。此外，ChatGPT还可以作为智能编辑，帮助用户优化文本，提升内容质量。营销和广告：ChatGPT可以根据目标受众和市场需求，自动生成吸引人的广告文案和社交媒体内容。这有助于企业更有效地传播品牌信息，提升品牌形象，降低营销成本。教育行业：ChatGPT可以作为教育辅导工具，提供学生个性化的学习支持。这有助于提高教育质量，减轻教师负担。同时，ChatGPT也可以协助教师生成教学材料，如试卷、讲义等，提高教育资源的生产效率。语言翻译：ChatGPT可以实现实时多语言翻译，提高翻译速度和质量。这使得企业能够更顺畅地开展国际业务，降低沟通障碍。此外，ChatGPT还可以协助翻译人员完成翻译工作，提高翻译效率。新闻和媒体：ChatGPT可以自动生成新闻摘要和稿件，帮助用户快速了解新闻要点。这提高了新闻传播的速度和效率，同时降低了编辑和记者的工作负担。人力资源：ChatGPT可以协助企业进行招聘信息发布、简历筛选和面试安排等工作。这有助于提高招聘效率，减轻人力资源部门的工作压力。ChatGPT的局限性与挑战模型在理解和生成语言方面的局限尽管ChatGPT在理解和生成语言方面具有强大能力，但它仍然存在一些局限性：模型理解能力有限：ChatGPT在理解复杂语义和语境方面可能不如人类。虽然它能捕捉语言结构和一般概念，但对于抽象思维、隐喻和特定领域知识的理解可能不够准确。输出内容可能不准确或无关：有时，模型生成的回答可能不准确或与问题无关。这可能是因为模型未能充分理解问题，或者在训练数据中找不到合适的参考答案。重复性和冗长：在生成文本时，ChatGPT可能会重复某些表达或产生过长的句子。这可能导致输出内容显得啰嗦或者缺乏焦点。容易产生偏见：由于训练数据来自于互联网，模型可能会从数据中学到一些偏见和刻板印象。虽然开发者努力减轻这一问题，但完全消除偏见仍然具有挑战性。安全性和道德问题：模型有时可能生成不道德、有害或具有攻击性的内容。开发者需要通过技术和政策手段限制这些问题，但确保模型始终产生安全、合适的输出仍然困难。缺乏创造力和独创性：虽然ChatGPT可以生成流畅、自然的文本，但它的创造力和独创性可能受限于训练数据。它很难产生超出训练数据范围的新颖想法。不适应实时变化：由于训练数据的时间限制，ChatGPT对实时事件和最新信息的了解可能有限。这使得模型在处理与当前事件相关的问题时可能不够准确。总之，尽管ChatGPT在自然语言处理方面取得了显著进展，但它在理解和生成语言方面仍然存在一定局限性。未来的研究和开发需要解决这些问题，以实现更准确、可靠和安全的自然语言处理技术。潜在的道德和伦理问题虽然ChatGPT为自然语言处理带来了很多好处，但它也引发了一些道德和伦理问题。以下是主要的潜在问题：数据偏见：训练数据来自互联网，可能包含一定程度的偏见和刻板印象。这可能导致模型生成具有性别、种族、宗教等方面的偏见内容，引发歧视和不公平现象。生成有害内容：ChatGPT有可能生成不道德、有害或具有攻击性的内容，对个人和社会造成伤害。例如，它可能生成恶搞、诽谤、煽动仇恨等不当言论。隐私泄露：在训练过程中，模型可能从训练数据中学到一些个人隐私信息，如姓名、电话号码、电子邮件地址等。虽然开发者会尽量过滤这些信息，但仍然存在泄露隐私的风险。人类劳动力替代：ChatGPT在许多领域具有很高的应用价值，可能导致人类劳动力被取代。例如，自动文本生成、翻译和客户服务等领域的工作岗位可能受到威胁。信息真实性：ChatGPT可以生成逼真的文本，可能被用于制造虚假信息、谣言和假新闻，影响社会的信息真实性和公信力。账户冒充和欺诈：利用ChatGPT生成的逼真文本，恶意行为者可能进行账户冒充和欺诈活动。这不仅侵犯了用户的隐私权，还可能对用户造成经济损失。对创意产业的影响：虽然ChatGPT可以帮助创意产业提高生产效率，但过度依赖它可能导致创意匮乏、独创性减弱。此外，模型生成的内容涉及知识产权和著作权等法律问题，需要合理解决。为了解决这些道德和伦理问题，研究者、开发者、政策制定者和监管机构需要共同努力，制定合适的技术和政策措施。ChatGPT的未来发展预测模型的技术发展方向未来，自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域的技术发展可能会朝以下几个方向演进：模型的性能优化：研究人员将继续通过改进算法和架构来提高模型的性能，例如改进注意力机制（AttentionMechanism）和Transformer架构。这将提高模型在理解和生成语言方面的准确性、速度和效率。模型的规模扩展：随着硬件技术的发展，未来的模型可能会变得更大、更复杂。这将使模型具备更强大的计算能力，能够处理更多样化和复杂的任务。多模态处理：未来的模型可能会整合多种数据类型（如图像、音频、视频等），实现更丰富、多样的应用。这将有助于模型更好地理解和生成多模态内容，提升用户体验。零样本学习和迁移学习：通过改进零样本学习（Zero-ShotLearning）和迁移学习（TransferLearning）技术，未来的模型将能更好地应对新任务和领域，提高泛化能力。可解释性与可靠性：为了提高模型的可解释性和可靠性，研究人员将关注如何使模型的决策过程更透明、可理解。这将有助于用户信任模型，并在关键任务中放心地使用模型。缓解模型偏见：研究人员将继续关注如何减少模型在训练过程中产生的偏见，以确保模型生成公正、无偏的输出。这可能包括设计新的训练方法、改进数据收集策略等。安全性和道德问题：为了遏制潜在的安全风险和道德问题，研究人员将关注如何设计更安全、符合道德伦理的AI系统。这可能涉及到技术手段（如对抗性训练）和政策手段（如法规和指导原则）的结合。节能和可持续发展：为应对能源消耗和环境问题，研究人员将致力于发展更节能、可持续的AI技术。这可能包括硬件优化、算法改进等方面的工作。结论ChatGPT的重要性和影响力ChatGPT作为基于GPT-4架构的先进自然语言处理技术，在多个领域具有重要意义和广泛影响力。其主要表现在以下几个方面：推动AI技术发展：ChatGPT展示了自然语言处理技术的强大能力，激励了研究人员继续探索和创新，推动了整个AI领域的技术进步。开创新应用场景：ChatGPT在对话生成、文本创作、客户服务等多个领域展示了广泛的应用潜力，为相关行业带来创新和变革。提高工作效率：ChatGPT可以协助用户处理各种语言任务，节省时间和精力，提高工作效率。创造经济价值：ChatGPT为企业提供了节省成本、提高生产力的解决方案，有助于创造更多的经济价值。促进全球交流：ChatGPT能够支持多种语言，有助于打破语言障碍，促进全球范围内的交流与合作。总之，ChatGPT凭借其强大的性能和广泛的应用前景，对科技、经济和社会产生了重要影响，成为当今自然语言处理领域的代表性技术。持续关注和研究这个领域的价值持续关注和研究自然语言处理（NLP）领域具有重要价值，主要体现在以下几个方面：》》》chatGPT账号批发《《《技术创新：随着人工智能领域的不断发展，NLP技术将不断创新和演进。关注这一领域有助于紧跟技术前沿，把握最新的研究动态和应用趋势。行业变革：NLP技术在各个行业中都有潜在的应用价值，如客户服务、内容创作、营销等。关注这一领域将有助于了解不同行业的技术变革和市场机会。优化工作流程：NLP技术可以提高工作效率、降低成本。关注这一领域将有助于发现新的工具和方法，优化个人和组织的工作流程。社会影响：随着NLP技术的普及，它将对教育、医疗、政府等多个领域产生深远的社会影响。关注这一领域将有助于了解技术如何改变我们的生活和社会。道德伦理问题：NLP技术可能带来一些道德伦理挑战，如数据隐私、偏见等。关注这一领域将有助于理解这些问题，并寻求解决方案，确保技术的可持续发展。总之，持续关注和研究NLP领域将有助于我们紧跟技术发展趋势，把握市场机会，优化工作流程，了解技术对社会的影响，以及应对道德伦理挑战。这将使我们在技术、经济和社会层面获得更大的价值。
我们大多数人使用chatgpt，一般是直接使用网页版本的gpt对话框。但是实际上，openai提供了chatgpt开放平台的调用方式，这个方式，反而是我们目前碰到的各种应用中，最常用的方式。我们可以使用httpapi的方式来调用chatgpt。这篇文章，我们就来详细解析一下通过api来调用openai的开放平台的调用。并且最后通过对api的理解，来解构下目前最火的autogpt的实现原理。接口地址首先我们明确下范围，openai提供了非常多的模型，不同模型在开放平台可能有不同调用方式，而openai目前最流行的模型就是chatgpt，专注于聊天对话的大模型。我们这里研究的接口，就是chatgpt提供的开放平台的接口。chatgpt的接口是一个标准的http请求，请求的url为POSThttps://api.openai.com/v1/chat/completions官方的接口文档地址为：https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create我们可以在这个文档中看到所有的参数说明和示例，但是官方文档虽然非常权威，但是却是非常简陋的。要将里面的每个参数理解透，却并不是那么容易。这里我结合最近的研究，来手把手带你理解下chatgpt的api接口的每个参数含义。请求modelmodel参数代表请求接口要使用什么模型。这个模型仅限于GPT模型，目前openai的GPT模型开放的只有GPT-4和GPT-3.5。在这里，model参数我们可以选择的有：gpt-4gpt-4-0314gpt-4-32kgpt-4-32k-0314gpt-3.5-turbogpt-3.5-turbo-0301首先我们理解下为什么有这么多种模型的分类呢？为什么不能只有GPT-4和GPT-3.5呢？》》》chatGPT账号批发零售《《《每个模型分类代表了不同的AI算法和训练方法。这里的各种分类我们可以理解为git的不同分支，openai的工程师在不同时期尝试使用不同的方法和数据集来训练模型，以达到解决不同问题的目的。gpt-4是OpenAI最新的大型多模态模型，可以接受图像和文本输入，输出文本。它在各种专业和学术的基准测试中表现出了人类水平的性能，例如在模拟律师考试中得分位于前10%。而gpt-4-0314是gpt-4模型的一个快照，它是在2023年3月14日发布的。它与最新的gpt-4模型相比，可能存在一些差异和缺陷。gpt-4-32k是gpt-4模型的一个扩展版本，它提供了32,000个token的上下文长度，而标准的gpt-4模型只提供了8,000个token的上下文长度。这意味着gpt-4-32k可以处理更长的输入和输出，适用于一些需要更多细节和信息的任务。gpt-3.5-turbo是OpenAI在2022年发布的一个大型单模态模型，只接受文本输入，输出文本。它是在GPT-3.5的基础上进行了一些优化和改进，提高了性能和稳定性。简要来说，不同模型在相同问题上，会有不同表现，这种表现不仅仅是回答问题的不同，也包括反应速度，准确度等。由于不同的人会有不同的使用场景，所以openai就干脆把所有模型分类都提供给大家，让大家按需选择。这里再深入思考一个扩展知识点：token是什么？token上下文长度大和小有什么区别呢？我们需要知道，每个文本都是由不同的单词组成，不同单词组合起来，就代表一个句子。而GPT模型在进行句子分析计算的时候，是以token为最小单元，也就是计算机的“单词”。比如一句话“我是中国人”在计算机中是会被分成几个token:我，是，中国，人。而自然而然在一个对话中，我们的token长度允许越长，我们就能传输越多的内容，提供越多的能力。且理论上回答一个问题需要的时间就会越长。比如现在比较流行直接将一个pdf文件传输给GPT，让GPT总结pdf的内容。那么一个pdf的token数就非常多，如果使用普通的GPT-4，可能就没有办法理解一个完整的pdf文件内容。这时候模型就需要选择GPT-4-32k。理解了token之后，我们再继续深入理解下另外一个问题：openai的GPT的token计算方式是什么样的？所谓计算token，前面说了，就是计算机理解一个句子的最小单元。而这个最小单元，是根据某种编码存储在计算机中的。由于GPT是支持多语言模型的，而最好的多语言编码就是unicode。所以这里的编码都是基于unicode的。但是并不是简单的一个unicode字就是一个token，而是openai有一个自己定义的编码表，这个编码表对于不同模型是不一样的。但是对于chatgpt，gpt4和gpt3.5-turbo使用的都是是一个叫cl100k_base的编码表。token和我们实际支付给openai的模型是息息相关的，我们在实际应用中，会非常关系token的使用数量和计算方式。关于chatgpt实际的计算token，有如下几种办法：1官方提供的计算token的网页：https://platform.openai.com/tokenizer输入任何语言的文字，网页都会解析出有哪些token，有多少token。我们可以通过这个网页很好理解openai是怎么分token的。2官方提供的计算token的python库：tiktokenhttps://github.com/openai/tiktoken这个库是openai官方发布的计算token的方式。是的，虽然我们的编码表是一样的，但是如何将一个文章按照编码表拆分为一个个token，是有不同的算法支持的，而tiktoken，就是openai官方披露的拆分token的算法。3第三方开源库。官方的tiktoken算法是python支持的，而golang的开源库也是有人自愿开源支持的：https://github.com/tiktoken-go/tokenizerhttps://github.com/pkoukk/tiktoken-go从一个model参数我们就引申了模型分类，token定义，token计算等含义，我想强调的是，有这些概念，在实际应用中是非常非常重要的，选择哪个model参数其实就选择了model参数后面所包含的逻辑。messagesmessage参数传递的是这个对话的内容。这个message并不是只是简单的一个文本，而描述的是一段对话。而且这个对话是分角色的。目前有三种角色：system,user,assistant。这个system是表示其中的内容是系统设置，就是用于提示GPT的行为。比如system:"你是一个作家"。就是对GPT模型的一种提示。user表示对话中用户的提问。是用户通过应用程序或者其他方式提出的一些问题或者要求。assistant表示ChatGPT的回答。它是GPT模型根据用户和系统的输入生成的一些回答或者反馈。这里引申的一个思考点，大家不妨思考下：为什么message要定义这么复杂呢？我只是问一个问题而已。这里就有一个和我们平时认知不一样的点，ChatGPT的api接口和我们平时用的chatgpt的网页的是不一样的。在网页中，我们只需要在对话框中输入我们的问题。而我们使用api调用的时候，我们必须在一个请求中把整个对话流程和内容都给到GPT。我们提问的问题是需要有上下文才能更准确推理出回答的，ChatGPT的网页是帮我们存储了我们的上下文对话的，而ChatGPT的接口是不会帮我们保存上下文信息的。那我们要让模型根据上下文信息回答我的最后一个问题怎么办呢？api每次请求都是一次完全独立的请求，我们只能把上下文的对话在message请求参数中全部传递过去。这个上下文对话自然就包括了用户提问的内容（user），机器人回答的内容（assistant）。这样就能很好理解了user和assistant角色了吧。而system角色，其实用处更大，它是一种对模型的暗示和设置（prompt）。它的更多应用我们在后面的AutoGPT部分会做更详细说明。temperaturetemperature参数是用来控制返回答案的随机性的。它的值从0-2不等，越高表示回答的随机性越高，越低表示回答越固定。理解起来很简单，但我们细细思考，其实这里也引申一个问题：为什么我们能调整ChatGPT回答的随机性呢？ChatGPT不是将最正确的答案返回回来么？这里其实要从ChatGPT的回答机制说起，ChatGPT基于的GPT模型可以抽象为“单词接龙”，就是根据你说的上半句话（你的提问）GPT模型猜测下个单词（token）是什么。再根据选择出来的下个单词，猜出下下个词单词。最终组成你的下半句话。比如我的问题是“我是一名诗人，我在写”，它去推测下一个单词是“诗”，还是“词”，还是“信”。这里的推辞实际上就是为可能的下个单词打上一个概率。但是每次GPT并不是将概率最高的返回给你，因为并不是每次选择概率最高的词，就能组成最正确的句子。所以GPT模型而是在一个概率范围内，随机的将可能的下个单词返回给你。这也是为什么，在实际使用中，面对同样的问题，ChatGPT每次返回的回答都是不一样。回到这个temperature参数，实际上就是控制这个概率范围的，tempalte值越高，那么随机范围越大，回答的随机性就越高了。top_p这个top_p也是用来控制最终答案的概率范围的。只是它的逻辑是按照最终答案的概率由高到低排列，选择概率大于p的词汇集合。这个参数的值在0和1之间。比如如果top_p为0.9，则表示模型最终只在总概率为90%的词汇中间选择下一个词。这里要注意，top_p和temperature都是控制返回结果的概率范围。所以这两个一起调整的效果实际上是不可控的，官网强烈建议这两个参数只调整一个就好。我们一般在实际项目中，一般调整的是template。nn代表的是对问题你希望返回多少个回答。比如n为5的时候，模型会针对你的问题生成5个独立的回答，这些回答互相没有关联，独立生成。这个默认值是1。默认chatgpt只返回1个回答。这里n设置大于1的场景其实不多，我们既然知道了GPT的单词接龙的原理，那么其实我们知道，即使返回多于1个的回答，我们也很难知道哪个回答更优于哪个回答。stream我们平时用的chatgpt网页，都是打字机的效果，就是一个回答是一个字一个字往外面蹦的。这种返回就是设置stream为true的返回模型，流式返回。当stream为true的时候，模型的回答是按照一个个chunk的方式返回的，每个chunk都是一个json结构，是这里的ChatCompletionStreamResponse数据结构。type ChatCompletionStreamChoiceDelta struct { Content string `json:"content"`}type ChatCompletionStreamChoice struct { Index int `json:"index"` Delta ChatCompletionStreamChoiceDelta `json:"delta"` FinishReason string `json:"finish_reason"`}type ChatCompletionStreamResponse struct { ID string `json:"id"` Object string `json:"object"` Created int64 `json:"created"` Model string `json:"model"` Choices []ChatCompletionStreamChoice `json:"choices"`}里面最主要是一个string结构，Content。表示模型返回的内容。当这个Content为字符串[DONE]的时候，就代表当前的流式返回结构结束了。》》》chatGPT账号批发零售《《《这个流式返回应该很多人很陌生。我们一般用到的http都是一个request，一个response的请求结构，为什么会有http是能流式返回呢？这里我们需要引申一下http的SSE原理才能理解好stream这个参数。OpenAIAPI在流模式（stream）下使用了HTTP协议的一项特性“服务器发送事件”（Server-SentEvents，SSE）。在SSE中，客户端请求一次request之后，服务器就可以发送一系列的消息到客户端，而无需后续客户端每次都去重新请求。在OpenAI的流模式下，服务器将逐个发送生成的文本块称之为chunks。SSE技术是浏览器除了websocket之外的另外一项能使得服务端向客户端连续发送数据的方式。这种方式服务端和客户端都需要做少量额外支持。比如浏览器端需要使用EventSource的API来接收服务器发送的事件。服务端也需要能够保持长时间的HTTP连接，并能发送特定格式的数据。但相较于websocket来说，SSE是更轻量级的选择。基本上所有的web服务器都能支持，并且是沿用http协议的，并不是像websocket一样有一个自己的独立协议，浏览器端和服务端都需要额外的很重的库才能解析。它一般会用于像实时聊天，监控系统，在线游戏的场景。而openai这里选择使用SSE技术应该也是希望使用者使用ChatGPT的时候最简化。比如我们用curl就能实现这种SSE功能呢？~ curl -X POST \ -H "Accept: text/event-stream" \ -H "Authorization: Bearer [api-key]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请问你是什么模型"}], "stream": true }' \ https://api.openai.com/v1/chat/completions可以看到上面的curl命令，主要是发送的header头中需要带一个Accept:text/event-stream的头。它返回结果就是：data: {"id":"chatcmpl-7Ic9sSjdqv7JtEQrlXr9zx6UOL8Fl","object":"chat.completion.chunk","created":1684670940,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"role":"assistant"},"index":0,"finish_reason":null}]}data: {"id":"chatcmpl-7Ic9sSjdqv7JtEQrlXr9zx6UOL8Fl","object":"chat.completion.chunk","created":1684670940,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"我"},"index":0,"finish_reason":null}]}data: {"id":"chatcmpl-7Ic9sSjdqv7JtEQrlXr9zx6UOL8Fl","object":"chat.completion.chunk","created":1684670940,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"是"},"index":0,"finish_reason":null}]}...data: {"id":"chatcmpl-7Ic9sSjdqv7JtEQrlXr9zx6UOL8Fl","object":"chat.completion.chunk","created":1684670940,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"。"},"index":0,"finish_reason":null}]}data: {"id":"chatcmpl-7Ic9sSjdqv7JtEQrlXr9zx6UOL8Fl","object":"chat.completion.chunk","created":1684670940,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{},"index":0,"finish_reason":"stop"}]}data: [DONE]我们提问的句子是：你好，请问你是什么模型？返回的句子是：我是OpenAIGPT-3自然语言生成模型。一个基于人工智能的语言生成技术。只是这个句子是一个（或者几个）字（token）往外面蹦出来的。stop"stop"参数是可选的，它表示在生成文本时用于指示模型停止生成的符号或字符串。比如我们设置stop为中文句号“。”，上面的对话语句就会变成：我们提问的句子是：你好，请问你是什么模型？返回的句子是：我是OpenAIGPT-3自然语言生成模型。这个stop参数可以帮助你得到更符合你预期的输出。什么是更符合你预期的输出呢？stop参数在哪些场景会有作用呢？比如你在生成一个对话过程中，使用stop为Bye或者GoodBye。这样会让整个对话一定在bye这个词语结束，会更口语化。max_tokens这个字段的意思就是字面意思，限制token的长度。前面已经说了，token的使用量代表费用，所以我们使用openai的api的优化目标就是用最小的token能获取到最正确的回复。我们的问题是有请求和返回两个方面的。这个max_tokens限制的是模型返回的回复的长度。这个参数的使用场景也非常重要。比如你是要使用openai来回复某个评论，那么平台的评论一般有字数限制，所以你需要设置这个max_tokens以保证回复的字数满足平台限制。max_tokens的最大限制一定不能超过模型本身的限制。GPT-3.5的限制是4096个tokens，GPT-4的最大tokens数为32768，即2^15，这相当于大约64000个单词或50页的文字。所以对于不同的model参数，我们这里设置的max_token最大值也是有不同的。这点需要注意下。presence_penaltypresence_penalty参数用来影响模型生成文本的方式。具体来说，它影响了模型生成新话题或概念的倾向性。这对于控制模型生成的文本的连贯性和主题一致性来说是重要的。presence_penalty的值可以是从-2到2的任意数值。较高的值会鼓励模型避免引入新的话题或概念，而较低的值则会让模型更有可能引入新的话题或概念。也就是说，如果你希望模型生成的文本尽可能地聚焦在一种或者少数几种主题上，你可能会设置较高的presence_penalty值。反之，如果你希望模型能够广泛地涉及多种主题，你可能会设置较低的presence_penalty值。这个值默认值为0。中立值，表示没有做任何限制。适当的会引入新主题。这个参数有什么具体的使用场景呢？比如你是使用chatgpt来创作一篇文章，你自身的问题并没有多少确定性，比如“如何赚取100万”这种发散性问题，那么你就需要适当调低这个参数，让模型有更多的发挥和发散能力。最终让你生成的文章有更多的创造性。frequency_penaltyfrequency_penalty参数是用于控制模型在生成文本时对常见词汇的偏好程度。值是-2到2的任意数值。如果设置为高的值，模型会更倾向于避免选择常见的词汇，这就代表模型的回答在网络上的重复度就越低，感觉就会有更高的原创性。logit_biaslogit_bias参数允许你为模型输出的特定令牌（token）应用一个偏差。这可以帮助你引导或限制模型的行为。这个参数接受一个字典作为输入，字典的键是令牌的ID（在英语中，一个令牌可能是一个字、一个单词或一个字符），字典的值是应用到该令牌的偏差值。正值增加了该令牌被选中的可能性，负值减少了它的可能性。例如，如果你不希望模型生成某个特定的单词，你可以对该单词的令牌ID应用一个大的负偏差。相反，如果你希望鼓励模型生成某个单词，你可以对该单词的令牌ID应用一个正偏差。这个参数其实在安全方面是很有用的，比如我们可以使用logit_bias为不适当的单词设置一个大的负偏差，从而减少模型生成这个单词的可能性。我们的回答就会安全很多。userOpenAIAPI中的user参数用于识别发出请求的最终用户。这在需要追踪或将生成的内容与特定用户关联的应用程序中经常被使用。因为我们的api-key是一个应用一个，而一个应用一般都服务于很多用户，那么这个user就是将某个特定用户的用户名指定上，这样能提供给chatgpt“哪个用户问了哪些问题”的线索。这使得OpenAI在检测到应用程序有任何违反政策的行为时，可以向您的团队提供更多可操作的反馈。返回chatgpt的api返回值在官方文档中描述的非常少。它返回一般有以下几种形式：非stream形式返回{ "id": "chatcmpl-7IdPv75cxkG3BG1TroGtabUAi0eDx", "object": "chat.completion", "created": 1684675779, "model": "gpt-3.5-turbo-0301", "usage": { "prompt_tokens": 19, "completion_tokens": 22, "total_tokens": 41 }, "choices": [ { "message": { "role": "assistant", "content": "我是一个AI语言模型，被称为GPT（Generative Pretrained Transformer）。" }, "finish_reason": "stop", "index": 0 } ]}这个是非stream形式返回的结构，里面的choices就代表一个返回值。它由message结构组成。这里其实我们是需要关注下usage这个结构的。因为我们很有可能要自己记录下token使用量，最后对账使用。这里的usage将我们请求的token，返回的token，总用的token都返回给我们了。stream形式返回stream形式的返回如下：data: {"id":"chatcmpl-7IcH13bsFJrjkhBcCJiczZ2523bZ3","object":"chat.completion.chunk","created":1684671383,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"role":"assistant"},"index":0,"finish_reason":null}]}data: {"id":"chatcmpl-7IcH13bsFJrjkhBcCJiczZ2523bZ3","object":"chat.completion.chunk","created":1684671383,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"我"},"index":0,"finish_reason":null}]}data: {"id":"chatcmpl-7IcH13bsFJrjkhBcCJiczZ2523bZ3","object":"chat.completion.chunk","created":1684671383,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{},"index":0,"finish_reason":"stop"}]}data: [DONE]以上四条我们可以看下，都是stream模式返回的，有一些不同。首先我们先观察到，和非stream模式不一样的是，stream模式返回的choices里面带内容的字段叫做delta，而非message。这也是openai区分stream和非stream模式，避免用户使用相同字段解析的意义。其次我们看到，第一条，返回的delta中是指定role：“assistant”表示后面的内容都是AI回复的，第一条并没有返回任何实际的内容数据。而第二条，delta中的内容是放在content中，这个就是正常的内容返回。而第三条，delta中是没有内容的，而finish_reason中有个“stop”字段，表示这个是一个结束的标记位。最后一条，data中只返回了[DONE]字样，这个是告诉调用，这个请求结束了。这里有同学可能就会问了，finish_reason中的stop字段和[DONE]字段功能不是重复了么？其实不是的，这里我们回头思考下请求参数中的n这个属性，它代表需要模型返回几个回答。如果n=2，那么这个模型就会返回2个回答，并且他们的index字段分别是0和1，这个时候就有在stream模式下，这两个回答并不是同时结束的问题。openai的回复中，index=0且finish_reason=stop就代表第1个回答结束，index=1且finish_reason=stop就代表第二个回答结束。而[DONE]则是代表整个问题的回答都结束了。所以finish_reason的stop字段和[DONE] 字段并不重复，各自有各自用途。这个返回值，特别是stream还是有点复杂的。对于理解这个返回值，并且正确解析其实也是有一定工作量的。所幸开源界其实都有了现成的解决方案。这里介绍一个https://github.com/sashabaranov/go-openai/这个就是golang的一个用的最广的chatgpt的调用api的封装包。它已经将请求和返回结构都封装的非常易用了，我们只需要简单引入并且调用即可。package mainimport ( "context" "errors" "fmt" "io" openai "github.com/sashabaranov/go-openai")func main() { c := openai.NewClient("your token") ctx := context.Background() req := openai.ChatCompletionRequest{ Model: openai.GPT3Dot5Turbo, MaxTokens: 20, Messages: []openai.ChatCompletionMessage{ { Role: openai.ChatMessageRoleUser, Content: "Lorem ipsum", }, }, Stream: true, } stream, err := c.CreateChatCompletionStream(ctx, req) if err != nil { fmt.Printf("ChatCompletionStream error: %v\n", err) return } defer stream.Close() fmt.Printf("Stream response: ") for { response, err := stream.Recv() if errors.Is(err, io.EOF) { fmt.Println("\nStream finished") return } if err != nil { fmt.Printf("\nStream error: %v\n", err) return } fmt.Printf(response.Choices[0].Delta.Content) }}上面就是这个库官网调用的例子，这里如果你理解了本文描述的所有参数的含义，那么自然就能理解到代码的含义：使用openai.ChatCompletionRequest封装了请求参数请求参数中的Stream:true表示是流式调用，且c.CreateChatCompletionStream函数也是流式调用的函数方法使用stream.Recv()来回收一个个的流式返回数据。使用errors.Is(err,io.EOF)来代表流式调用结束。使用response.Choices[0].Delta.Content来代表流式调用的返回内容。AutoGPT的思路我们理解了chatgpt的api的每个细节之后，其实这就是我们和chatgpt模型交互的全部内容了。但是即使我们知道了如何与模型进行交互，每个人使用模型的能力却还是有天差地别的差距，为什么呢？原因就在于我们请求参数的设置能力不同，这里给大家展示一下使用请求参数最极致的用法AutoGPT。不知道大家是否还记得请求参数中的messages参数，这个参数有三个角色：system，user，assistant。其中说到system这个角色，就是为机器人预设一些设置项，而引导ChatGPT模型会按照这些设置项进行回答。这个预设的设置项，就是叫prompt。这个prompt可以有哪些内容呢？可以让GPT模型有一些预设身份，比如是程序员，比如名字叫做nick，比如是在大数据模型中有专业的推理能力可以让GPT模型有一个目标，比如这个模型的目标是帮助用户提升英语知识。可以让GPT模型有一些约束条件，比如不需要依赖用户的反复输入做帮助，不允许反问用户可以让GPT模型预设一些命令（command），这个命令是比如说“打开文件”命令为read_file，命令参数为file。可以让GPT模型限定返回的内容长度可以让GPT模型限定依赖一些外部资源，比如mysql数据库，比如互联网资源可以让GPT模型返回json结构而不是纯文本可以让GPT模型返回的json结构具有某些特定结构，比如带有thoughts字段，带有command字段。可以让GPT模型有更好的工作调优能力，即可以自检查是不是非常匪夷所思得强大。实际上，目前最火的AutoGPT项目就是在prompt上设置了以上的内容，来完成AI的自主化（autonomous）。并且AutoGPT把以上的每个prompt的内容全部都工程化，就是每个内容都有一段工程代码根据用户输入来写出。我们来看一个具体的AutoGPT的prompt例子：You are Story-GPT, an AI designed to autonomously write stories.Your decisions must always be made independently without seeking user assistance. Play to your strengths as an LLM and pursue simple strategies with no legal complications.GOALS:1. write a short story about flowersConstraints:1. 4000 word limit for short term memory. Your short term memory is short, so immediately save important information to files.2. If you are unsure how you previously did something or want to recall past events, thinking about similar events will help you remember.3. No user assistance4. Exclusively use the commands listed in double quotes e.g. "command name"Commands:1. Google Search: "google", args: "input": "<search>"2. Browse Website: "browse_website", args: "url": "<url>", "question": "<what_you_want_to_find_on_website>"3. Start GPT Agent: "start_agent", args: "name": "<name>", "task": "<short_task_desc>", "prompt": "<prompt>"4. Message GPT Agent: "message_agent", args: "key": "<key>", "message": "<message>"5. List GPT Agents: "list_agents", args:6. Delete GPT Agent: "delete_agent", args: "key": "<key>"7. Clone Repository: "clone_repository", args: "repository_url": "<url>", "clone_path": "<directory>"8. Write to file: "write_to_file", args: "file": "<file>", "text": "<text>"9. Read file: "read_file", args: "file": "<file>"10. Append to file: "append_to_file", args: "file": "<file>", "text": "<text>"11. Delete file: "delete_file", args: "file": "<file>"12. Search Files: "search_files", args: "directory": "<directory>"13. Evaluate Code: "evaluate_code", args: "code": "<full_code_string>"14. Get Improved Code: "improve_code", args: "suggestions": "<list_of_suggestions>", "code": "<full_code_string>"15. Write Tests: "write_tests", args: "code": "<full_code_string>", "focus": "<list_of_focus_areas>"16. Execute Python File: "execute_python_file", args: "file": "<file>"17. Generate Image: "generate_image", args: "prompt": "<prompt>"18. Send Tweet: "send_tweet", args: "text": "<text>"19. Do Nothing: "do_nothing", args:20. Task Complete (Shutdown): "task_complete", args: "reason": "<reason>"Resources:1. Internet access for searches and information gathering.2. Long Term memory management.3. GPT-3.5 powered Agents for delegation of simple tasks.4. File output.Performance Evaluation:1. Continuously review and analyze your actions to ensure you are performing to the best of your abilities.2. Constructively self-criticize your big-picture behavior constantly.3. Reflect on past decisions and strategies to refine your approach.4. Every command has a cost, so be smart and efficient. Aim to complete tasks in the least number of steps.You should only respond in JSON format as described below Response Format: { "thoughts": { "text": "thought", "reasoning": "reasoning", "plan": "- short bulleted\n- list that conveys\n- long-term plan", "criticism": "constructive self-criticism", "speak": "thoughts summary to say to user", }, "command": {"name": "command name", "args": {"arg name": "value"}},}Ensure the response can be parsed by Python json.loads由于ChatGPT模型是英文的，所以在实际设置中最好使用英文设置prompt，且另外一方面，英文作为prompt也会比中文少很多token数。但是在这里为了易于理解，我们将prompt翻译为中文：你是Story-GPT，一个被设计用来自主编写故事的人工智能。你的决定必须始终是独立做出的，不需要寻求用户的帮助。发挥你作为法律硕士的优势，追求简单的策略，没有法律上的复杂问题。目标：1.写一个关于花的小故事制约因素：1.短期记忆的4000字限制。你的短时记忆很短，所以要立即将重要信息保存到文件中。2.如果你不确定你以前是怎么做的，或者想回忆过去的事件，思考类似的事件会帮助你记忆。3.没有用户协助4.只使用双引号中列出的命令，例如："命令名称"命令：1.谷歌搜索："google", args: "input"："<搜索>"2.浏览网站："browse_website", args: "url"："<url>", "问题"："<what_you_want_to_find_on_website>"3.启动GPT代理："start_agent", args: "name"："<名称>", "任务"："<short_task_desc>", "提示"："<prompt>"4.消息GPT代理："message_agent", args: "key"："<key>", "message"："<message>"5.列出GPT代理："list_agents", args：6.删除GPT代理："delete_agent", args: "key"："<key>"7.Clone Repository："clone_repository", args: "repository_url"："<url>", "clone_path"："<directory>"8.写入文件："write_to_file", args: "file"："<文件>", "文本"："<文本>"9.读取文件："read_file", args: "file"："<文件>"10.追加到文件："append_to_file", args: "file"："<文件>", "文本"："<文本>"11.删除文件："delete_file", args: "file"："<文件>"12.搜索文件："search_files", args: "directory"："<目录>"13.评估代码："evaluate_code", args: "code"："<full_code_string>"14.获得改进的代码："improve_code", args: "建议"："<list_of_suggestions>", "code"："<full_code_string>"15.写测试："write_tests", args: "code"："<full_code_string>", "focus"："<list_of_focus_areas>"16.执行Python文件："execute_python_file", args: "file"："<文件>"17.生成图像："generate_image", args: "prompt"："<prompt>"18.发送Twitter："send_tweet", args: "text"："<文本>"19.什么都不做: "do_nothing", args：20.任务完成（关闭）："task_complete", args: "reason"："<原因>"资源：1.用于搜索和收集信息的互联网接入。2.2. 长期记忆管理。3.GPT-3.5驱动的代理，用于委托简单任务。4.4. 文件输出。性能评估：1.不断审查和分析你的行动，以确保你的表现是最好的。2.2.不断对自己的大局观进行建设性的自我批评。3.3.对过去的决定和策略进行反思，以完善你的方法。4.4.每个命令都有成本，所以要聪明和高效。争取用最少的步骤完成任务。你应该只以JSON格式响应，如下所述响应格式：{"想法"：{"文本"："思想"、"推理"："推理"、"计划"："--简短的bulleted/n- list that conveys/n- long plan"、"批评"："建设性的自我批评"、"说话"："对用户说的思想总结"、},"命令"：{"名称"："命令名称", "参数"：{"参数名"："值"}、}我们解析这个prompt到底提示了模型什么内容？提示模型是一个Story-GPT，专门写故事的GPT提示模型写出来的故事没有法律风险，能避开一些违法行为和提示提示模型的目标是写一个关于花的故事提示模型不需要用户协助，就是强调模型是可以自己处理问题，不要有反问等行为提示模型单次内容为4000字限制，并且将单次内容保存为文本定义了一些模型可以使用的命令和参数定义了模型可以使用的资源暗示了模型能自我优化，并且用最少的步骤完成任务定义了模型返回的结构这就是AutoGPT交互的某次prompt，包含的内容是有非常多的。而这次交互返回的结果是一个json，这个json中定义了我要实现这个目标，要完成的步骤，以及可能要依赖的命令。如下：{ "thoughts": { "text": "I need to write a short story about flowers.", "reasoning": "This is the task I was given by the user. I assume they want a creative and original story that is engaging and coherent.", "plan": "- Research different types of flowers and their meanings\n- Generate some possible story ideas based on flowers\n- Choose the best one and outline the plot, characters, and setting\n- Write the first draft of the story and save it to a file\n- Review and edit the story for grammar, style, and logic\n- Generate an image for the story cover and save it to a file\n- Send the story and the image to the user via tweet", "criticism": "I should be careful not to plagiarize or copy any existing stories about flowers. I should also avoid clichés and stereotypes. I should try to make the story interesting and original, but not too complex or confusing.", "speak": "I am going to write a short story about flowers. I will research, generate, write, and edit the story, and then send it to you." }, "command": {"name": "google", "args": {"input": "types of flowers and their meanings"}}}同样为了方便理解，我们翻译过来如下：{"思想"：{"文本"："我需要写一个关于花的小故事。"、"推理"："这是用户给我的任务。我假设他们想要一个有创意的、原创的、吸引人的、连贯的故事。"、"计划"："- 研究不同类型的花和它们的含义/n - 根据花产生一些可能的故事想法/n - 选择最好的一个并概述情节、人物和设置/n - 写出故事的初稿并保存到一个文件/n - 审查和编辑故事的语法、风格和逻辑/n - 为故事封面产生一个图像并保存到一个文件/n - 通过推特将故事和图像发给用户"、"批评"："我应该注意不要剽窃或抄袭任何关于花的现有故事。我还应该避免陈词滥调和定型观念。我应该尽量使故事有趣和新颖，但不要太复杂或令人困惑。"、"讲"："我将写一个关于花的短篇故事。我将研究、生成、撰写和编辑这个故事，然后将其发送给你。"},"命令"：{"name"："google", "args"：{"输入"："花的类型和它们的含义"}}}这里主要看到返回的“计划”，要写一个花的故事，返回了7个计划步骤研究不同类型的花和它们的含义根据花产生一些可能的故事想法选择最好的一个并概述情节、人物和设置写出故事的初稿并保存到一个文件审查和编辑故事的语法、风格和逻辑为故事封面产生一个图像并保存到一个文件通过推特将故事和图像发给用户并且给出了第一个步骤的命令，google搜索“花的类型和他们的含义”。那么接下来，AutoGPT会执行预设的google搜索命令。然后再将后续的步骤作为prompt输入来进一步解析，进行命令迭代。而我们这里应该心里非常明确，所谓的命令迭代prompt推理，本质上就是一次我们本文解析的chatgpt的api接口调用。如此循环调用chatgpt的api接口，并且结合项目自带的命令，我们就能最终写出这篇关于花的故事了。而这，就是AutoGPT的原理:prompt的工程化+GPT自迭代。当然，AutoGPT的细节是非常多的，我们这里只是粗略地描述了下它的原理。更多的细节是需要看AutoGPT的源码的。总结在这篇文章，我们详细阅读了openai提供的chatgpt的api接口，对其中请求的每个参数的作用，使用场景都做了分析和解释。并且对api接口的返回也做了解读和分析。最后我们基于对api的理解，分析了目前最火的autogpt的基本原理。希望能让你理解到autogpt其实并没有什么神秘，而是对chatgpt的api的一种极致应用而已。AI的浪潮已经到来，每个人都需要有AI的相关技能，并且能熟练使用这个技能来改变自己的工作和生活，否则就会被这个浪潮所淘汰。希望这篇文章处于浪潮之中的你，能有所帮助。》》》chatGPT账号批发零售《《《
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