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本篇文章给大家带来了关于最近大火的ChatGPT的相关知识，其中主要介绍了大佬是如何一步步教你使用ChatGPT，感兴趣的朋友下面一起来看一下吧，希望对大家有帮助。
正文如下：
最近OpenAI又整了个新活儿，ChatGPT，效果惊艳的对话模型，已经快被脑洞大开的网友们玩儿坏了！闲聊、问答、写代码，你能想到的它都会！甚至有国外的网友表示，Google is done！
这里我为大家准备了一份ChatGPT的实践指南，手把手教你Chat with ChatGPT!
先说结论，个人感觉生成模型+RLHF或许能为我们带来文本生成实用化的曙光，让我们拭目以待！
本文脉络：首先简单介绍一下原理，然后手把手教大家如何注册OpenAI账号并开始与ChatGPT交流，随后会提供笔者在十个领域上与ChatGPT交流的示例，最后进行总结与展望。一起迎接AIGC的时代吧！
注：文章较长，建议选择性阅读，只想看ChatGPT效果的请直接跳转第3章，只想看注册教程的请直接跳转第2章，只想直接体验ChatGPT效果的请跳转第2章之万能的淘宝。
1.生成模型+RLHF
前两天还在有关扩散模型的帖子下面讨论着能不能将扩散模型的思想用到NLG领域（可能得做些改造或者与其他技术结合）来提升其实用性水平？
https://www.zhihu.com/question/568791838/answer/2781856167
没想到2号OpenAI又给大家整了个新活儿，ChatGPT，一个对话生成模型，效果看上去比较令人惊艳，已经被大家玩儿坏了。生成模型+Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF)，这路子感觉就很合理，人类对话基本就是这个路子啊（基于对方的反馈来对话）。我一直觉得，文本生成不仅需要新的强大的生成模型，还需要人类的反馈参与其中（尤其是对话这种交互式场景）。因为个人感觉文本生成与图像生成的最大的差异在于文本为人类专属，不具有自然界的对照，在生成效果上更难以评价，没有人类反馈的参与，无论是GAN、VAE，还是现在的扩散模型，或者是各种扩散模型的结合，再强大的生成模型在文本领域都会水土不服，只能是无根浮萍。
于是昨晚和朋友感叹到今年或许真是AIGC元年，AIGC开始从实验室水平走向实用水平，标志性的事件就是扩散模型将AI绘画带到了一个新的实用化的高度。而文本领域也开始有了像ChatGPT这样的曙光，我更加期待即将到来的GPT4了，也更加期待文本生成的实用化！
文本生成，道阻且长，大佬们赶紧卷起来啊QAQ！
20230203更新：刚写这篇文章时，我可能对RLHF的作用有所高估，目前根据网上的一些讨论来看ChatGPT惊艳的效果应该主要还是来自于背后强大的GPT3.5系列强大的语言模型（基础的生成能力），其次是SFT（），再然后才是RLHF，而RLHF可能起到的作用