ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
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ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。
AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要
具体步骤如下：
1、创建一个OpenAI帐户，登陆chat.OpenAi.com，用电子邮件注册一个账号。您需要创建一个帐号才能登录并与ChatGPT进行互动。
2、接受ChatGPT的条款，登录OpenAI帐户后，阅读ChatGPT的条款和披露信息，然后单击下一步。
3、开始使用，接下来可以向这个语言模型询问可能遇到的任何迫切的问题，并看看可以得到什么样的答案。
ChatGPT目前是免费使用的。由于自然语言处理模型仍处于“学习”阶段，所以人们可以免费使用ChatGPT。你所需要的只是一个免费的OpenAI账户。不过，该公司确实计划在未来推出付费计划，但目前还不清楚何时会推出。还有一个新的选择，就是使用ChatGPTPlus进行无限制地访问，没有屏蔽窗口，响应速度也更快，并且至少是常规每日使用限额的两倍。使用ChatGPTPlus每月需要付费20美元。
随着ChatGPT的出现，很多原来需要人工完成的事情可以由它来取代了，比如它可以编辑文案，甚至编程。……但是ChatGPT的出现并不会完全取代底层程序员，使底层程序员失业。之所以这样说，是因为ChatGPT创新能力不足、ChatGPT编写的代码并不完善，以及ChatGPT对于重复性工作完成度较好这三方面原因。
1，ChatGPT对于重复性工作的完成度较好，因此可以取代底层程序员的部分工作。
不可否认的是，ChatGPT在完成重复性任务方面有着更高的效率和准确度。……它可以快速检索到更准确的代码，并将其编写完成，这样就极大地提高了这方面工作效率。……在这个方面，ChatGPT确实比底层程序员具备更高的效率，可以取代他们在这方面的工作。
2，ChatGPT编写的代码并不完善，因此无法完全取代底层程序员的工作。
虽然ChatGPT可以变写代码，但是目前来说它所编写的代码并不完善，甚至可以说存在着很大的问题。……具体来说，对于普通人来说，ChatGPT编写的代码很漂亮。但是对于专业人士来说，却可以发现ChatGPT编写的代码存在很多错误。因此在这个方面ChatGPT是无法完全取代底层程序员的。
3，由于ChatGPT创新能力不足，因此并不会使底层程序员失业。
需底层程序员相比，ChatGPT最大的劣势就是创新能力不足。……具体来说，它只能在已有知识的基础上完成给出的工作任务，而在创新能力方面则存在不足。这就使得ChatGPT无法完全取代底层程序员的工作，也就不会使底层程序员失业了。……但是ChatGPT部分取代底层程序员的工作任务还是完全可能的，因此底层程序员的工作状态会因为ChatGPT的出现而有所改变。
外行人总是以为程序员是写代码的，因为总是看到他们面对屏幕上的代码在敲键盘
但是真的当过一个合格程序员就会知道，写代码的时间占比也就20%。
其它80%的时间里 超过 50%是调试和修改代码，30%是沟通协调，包括讨论需求同步信息等等。
即使chatGPT很神奇，可以帮助省掉 所有的写代码时间，那么也就节省了20%的时间。
除非chatGPT可以保证代码完全没有bug可以直接发布，那么才能省掉 50%的调试修改时间，但这可能吗?
由于代码是chatGPT生成的，不是程序员自己写的，那么调试和修改时间会变长，因为调试别人写的代码首先要去读懂别人的代码。
可能综合算下来，未必节省什么时间。
除非你的项目小到只有几个函数，否则要考虑多个模块之间的代码接口设计，类型定义，编码风格统一的问题，chatGPT可不保证这个，即使需求不变它每次生成的代码都风格迥异。
你还要去调整所有的代码，来做到接口一致，类型统一，风格规范。
但是突然需求变更了，你只好重新用chatGPT生成代码，然后继续修改调试，做到接口一致，类型统一，风格规范。。。
也许你最后会发现，chatGPT也就是给你个灵感，实际代码还是自己一行行写的。
