yzfly / awesome-chatgpt-zh
- пятница, 31 марта 2023 г. в 00:14:18
ChatGPT 中文指南,指令指南,精选资源清单,更好的使用 chatGPT 让你的生产力 up up up!
GitHub 持续更新,欢迎关注,欢迎 star , 欢迎贡献~
ChatGPT 中文指南项目旨在帮助中文用户了解和使用ChatGPT。我们收集了各种免费和付费的ChatGPT资源,以及如何更有效地使用中文与 ChatGPT 进行交流的方法。在这个仓库中,您将找到丰富的 ChatGPT工具、应用和示例。
以下是 ChatGPT 为大家做的自我介绍:
你好!我是ChatGPT,一个由OpenAI开发的大型语言模型,基于GPT-4架构。我的任务是通过自然语言处理技术,与用户进行交流并提供帮助。我可以回答问题、提供建议、进行简单对话等。我的知识截止于2021年9月,所以关于那之后的信息可能无法为您提供准确的答案。请随时向我提问,我会尽我所能帮助您。
(推荐) 注册后免费使用,无次数限制,官方出品,性能最强,技术最佳。缺点是国内注册困难:
(推荐) 注册后免费使用,可免费试用当前最先进的 GPT-4,提供多种模型选择。能科学上网即可注册,有 iPhone 客户端可以使用。
(推荐) 注册后免费使用,有次数限制(经常调整),需要使用微软的 Edge 浏览器访问 www.bing.com, 国内会重定向到 cn.bing.com 导致无法使用。国内使用有两种方法:
2023 年 2 月曾短暂发布,后因未知原因关闭,现在已经更新升级到 v2 版本,可使用抱抱脸体验 demo, 性能与 OpenAI 的 ChatGPT 有一定差距。代码和模型已开源 [GitHub 代码].
安装 chrome 插件: Voice Control for ChatGPT
打开 OpenAI ChatGPT 网页,告诉 ChatGPT 你希望它扮演一个 native English speaker 与你对话,并且纠正你的单词、语法错误,插件会自动播放英语语音。
基于 ChatGPT API 的划词翻译浏览器插件和跨平台桌面端应用。
使用 AI 设计自己梦想的房间,上传图片即可得到概念图。
中科院科研工作专用ChatGPT,特别优化学术Paper润色体验,支持自定义快捷按钮,支持markdown表格显示,Tex公式双显示,代码显示功能完善,本地Python工程剖析功能/自我剖析
科研狗福音,上传科研论文 PDF ,可以让 chatPDF 帮助快速总结文章内容,创新点,贡献点,实验结果。以下是一个例子
类似工具:
与上面的 chatPDF 功能比较类似,就不放图了。
酷表ChatExcel是通过文字聊天实现Excel的交互控制的AI辅助工具,期望通过对表输入需求即可得到处理后的数据(想起来很棒),减少额外的操作,辅助相关工作人员(会计,教师等)更简单的工作。
基于 ChatGPT 的文件阅读助手,支持中英文,可以快速从上传研究论文、书籍、手册等文件中提取、定位和汇总文件信息,并通过聊天的方式在几秒钟内给出问题的答案。
输入书名你就可以跟任何一本书聊天。但需要注意背后还是那个会胡编答案的ChatGPT,所以不会 100% 准确地利用这些书籍的知识来跟你对话。估计基于真实图书数据的 ChatGPT 很快就会出现(事实上基于各种真实数据库的各种 chat 都已经在路上了)。
邮件,博客等各类文档智能写作助手,支持中文
丢一个 YouTube 视频链接,与任何YouTube视频对话。
生成各种组会、周会汇报内容,周一、五、六、日可免费使用,其余时间需要自备 OpenAI API Key
帮助姐妹们一键生成小作文,在舆论场里立于不败之地。
ChatGPT 和 Wolfram|Alpha 结合,补足 ChatGPT 数学计算方面的补足。
为 ChatGPT 添加图片能力.
[论文:Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models
] [GitHub 代码]
将OpenAI GPT与视觉和音频连接起来。您现在可以使用OpenAI API密钥发送图像、音频记录和pdf文档,并获得文本和图像格式的响应。目前正在增加对视频的支持。
Genmo Chat 是一款多模态聊天机器人,可以提供文本、图像、视频的内容生成服务,简单来说可以用它来做一些图片和视频编辑工作。
Copilot Hub 是一个帮助你基于私有数据创建智能知识库 & 人格化 AI 的平台。你可以基于文档、网站、Notion database 或其他数据源在几分钟内创建一个自定义的 ChatGPT。
立即使用海量的 ChatGPT 应用,或在几秒钟内创建属于自己的应用。
个人使用免费,有 vscode 插件,github copilot 平替
GPT-4 驱动的一款强大代码编辑器,可以辅助程序员进行日常的编码,目前免费。
简单描述项目简介即可快速生成 GitHub README 内容
CodiumAI这个项目构建了一个名为TestGPT的语言模型,是一个专注于软件测试方面的AI,用它通过对话式来生成代码分析、测试计划和测试代码。目前有vscode和jetbrains的插件可供使用。
目前可申请内测
Portal是一款传输工具,旨在将ChatGPT的能力整合到用户的工作流程中。它把整个操作系统当成自己的舞台,可以在任意软件上操作ChatGPT。
Chat-GPT 超级挂件,以侧边窗口的形式提供服务,可以在阅读书籍时划选文本点击按钮给你解释,总结和提取;也可以在使用笔记软件时为笔记润色,翻译和补充.....
OpenAI 现已经支持插件功能,可以预见这个插件平台将成为新时代的 Apple Store,将会带来巨大的被动流量,新时代的机会!
指南中介绍了开发者申请开发插件的流程,与网页浏览器插件、代码解释器插件、Retrieval 插件、第三方插件等插件的功能、交互样式,详细介绍了开发流程,并通过“待办事项列表(to-do list)插件”的案例开发过程进行了演示。
https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-intro.md
更加复杂,但完备性会比较高,比较适合用于编写 prompt 模板。 CRISPE 分别代表以下含义:
https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List
Prompt 编写模式是一份中文教程,介绍了系列 Prompt 编写模式,以实现更好地应用 Prompt 对 AI 进行编程。
项目逻辑清晰,示例丰富,作者对比了不同 Prompt 模式下 AI 输出内容的显著差异,撰写逻辑也是非常“中文”的。适合中文使用!
项目结构与速查表
如何让 ChatGPT 的回答更准确,更符合我们的要求,网站提供了许多例子供参考。
学习如何使用 prompt,支持中文
如果感觉自己写的 prompt 不够好, 可以让模型帮你写,然后再输入 ChatGPT .
所谓越狱: 是指通过一些Prompt技巧,诱导chatGPT回答一些被限制或禁止回答的问题。 慎用!有封号风险,部分指令对 GPT-4 可能无效,可能随着 OpenAI 对模型的改进失效。
OpenAI 的 ChatGPT 大型语言模型(LLM)并未开源,这部分收录一些深度学习开源的 LLM 供感兴趣的同学学习参考。
GitHub:
https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit#pre-trained-weights
开源了数据、模型和权重,以及提供训练,微调教程,下面是项目介绍
Dolly 使用 Alpaca 数据,对两年前的开源EleutherAI 60亿参数模型进行微调,从而产生了在原模型中没有的理解和文本生成能力。
目前已经更新到 v2, ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型。ChatYuan-large-v2使用了和 v1版本相同的技术方案,在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。
ChatYuan-large-v2是ChatYuan系列中以轻量化实现高质量效果的模型之一,用户可以在消费级显卡、 PC甚至手机上进行推理(INT4 最低只需 400M )。
来自斯坦福,建立并共享一个遵循指令的LLaMA模型。
Alpaca-CoT项目旨在探究如何更好地通过instruction-tuning的方式来诱导LLM具备类似ChatGPT的交互和instruction-following能力。为此,我们广泛收集了不同类型的instruction(尤其是Chain-of-Thought数据集),并基于LLaMA给出了深入细致的实证研究,以供未来工作参考。作者声称这是首个将CoT拓展进Alpaca的工作,因此简称为"Alpaca-CoT"。
OpenFlamingo 是一个用于评估和训练大型多模态模型的开源框架,是 DeepMind Flamingo 模型的开源版本,也是 AI 世界关于大模型进展的一大步。
本文来自2021年Sam Altman的博客,他在文章中写了对人工智能革命的思考。我认为他自己总结的很好,下面是观点摘要:
我在OpenAI的工作每天都在提醒我,社会经济的重大变革将会比绝大多数人认为的更快到来。越来越多人类的工作将被能够思考和学习的软件取代,更多的权力将从劳动力转移到资本上。如果我们的公共政策不做出相应的调整,最终,大多数人会比现在过得还要糟糕。
我们需要设计一种制度拥抱这种技术化的未来,然后对构成未来世界大部分价值的资产(公司和土地)征税,以便公平地分配由此产生的财富。这样做可以使未来社会的分裂性大大降低,并使每个人都能参与收益分配。
未来五年,会思考的计算机程序将可以阅读法律文件,并提供医疗建议;在接下来的十年里,它们将可以从事流水线工作,甚至可能成为人类的同伴;而在之后的几十年里,它们几乎可以做所有的事情,包括探索新的科学发现,扩大我们对”一切”的概念。
这场技术革命势不可挡。当这些智能机器又可以帮助我们制造更智能的机器时,创新的循环往复将加快这场革命的步伐。随之而来的是三个至关重要的后果:
这场革命将创造惊人的财富。一旦有足够强大的人工智能「加入劳动大军」,很多种劳动力的价格(驱动商品和服务的成本)将逐渐归零。
世界将发生翻天覆地的变化,因此我们需要同样颠覆性的政策变化来分配财富,从而使更多的人可以追求自己想要的生活。
如果我们把这两方面的工作做好了,就能将人类的生活水平提高到前所未有的状态。
由于我们正处于巨变的开端,因此人类有一个难能可贵的机会去打造未来。这种设计不会简单地解决当前人类面临的社会和政治问题,人类需要着眼于不久的将来,设计一套截然不同的政策体系。
如果我们在制定政策时不着眼于未来,那人类即将面临重大的考验,就像我们把前农耕社会或封建社会的组织原则应用到当今社会,必然会导致失败一样。
文章节选+翻译了本月最重要的一篇论文的内容,《通用人工智能的火花:GPT-4早期实验》
该论文是一篇长达154页的对 GPT-4 的测试。微软的研究院在很早期就接触到了 GPT-4 的非多模态版本,并进行了详尽的测试。
这篇论文不管是测试方法还是测试结论都非常精彩,强烈推荐看一遍,传送门在此 。https://arxiv.org/pdf/2303.12712v1.pdf
中文翻译全文在此: 《GPT-4 ,通⽤⼈⼯智能的⽕花》
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