chatgpt怎麼用
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下是利用 ChatGPT 的 Custom Instruction 功能的另外一個範例，我們對設定視窗
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在生成式 Transformer 模型（如 GPT 和 PaLM）中，「幻覺」一詞指的是模型生成的資訊並不存在於訓練數據中，甚至與之無關。這些幻覺可能是顯而易見的，也可
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因為 AI 每一項風險都可能帶來破壞性的影響，執行生成或判別任務的 Transformer 存在缺陷和弱點，必須加以解決，這些風險源自 LLM 中的 Transform
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將此書的程式檔案 Encoder_decoder_transformer.ipynb 匯入 GPT-4，得到針對程式的分析如下：
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GPT-4 展示了其獨立生成並解釋程式的能力，超越了僅作為「助手」的角色，Microsoft Copilot 和 Google Colab Copilot 協助我們撰寫
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WandB 具備先進的 AI 追蹤功能，想像一下未來，假設有一天，OpenAI GPT-4 可以理解 WandB 追蹤的活動資訊，一旦 AI 能夠做到這一點，通往功能性
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針對其中一個範例，GPT-4 的回覆為：
這個例子說明了基礎模型在向功能性 AGI 發展過程中所具有的令人難以置信的潛力，對於該領域的非專家來說，困難在於信任 L
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如果不想透過 AI說書 - 從0開始 - 451 | GPT 提問與回覆紀錄於網頁的函數撰寫 來檢視結果，這裡提供結果的下載方式，供直接檢視：
!curl -L .g
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我想將 GPT-4 提問的問題與回覆紀錄於網頁中，因此撰寫以下函數：
from Ipython.core.display import display, HTML
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為了之後不必一直重複撰寫詢問 GPT 的 Query 程式，以下撰寫一函數，方便後續使用：
client = OpenAI()
gptmodel = "gpt-4"