自1950年代计算机的诞生以来，人们便开始着手研究如何使计算机能够辅助人类理解和处理自然语言，这便是自然语言处理（NLP）领域的发展目标之一，而最为著名的衡量标准即为图灵测试。
这一测试方法与如今的ChatGPT所采用的方法完全一致：通过构建一个计算机对话系统，让人类与被测试模型进行对话，若人类无法准确判断对方是机器模型还是另一位真实人类，那么该模型便通过了图灵测试，被认定具备智能。
长期以来，图灵测试一直被学术界视为难以达成的巅峰。正因如此，NLP被誉为人工智能皇冠上的明珠。然而，ChatGPT所展现出的能力已远超出传统聊天机器人的范畴，它可以根据用户指令创作文章、解答技术问题、完成数学题、进行外文翻译、参与文字游戏，再到日常生活问题的解答等等，几乎涵盖了所有领域知识。
因此，在某种程度上，ChatGPT已经不仅与之并肩，甚至已将这颗皇冠上的明珠超越。
而GPT的使用并不难，简单来说你可以把它当作一个知无不答的全领域专家，以对话引导的形式对他进行提问，模型就会做出相应的回复解答。
用户的输入与GPT的输出都是以文字的形式，当然GPT也具有一定的记忆性，可以做到稳定的多轮连续对话，当你再次输入信息的时候，它会自动联系上文对话信息进行参考，不过模型仅会保留近几轮对话的信息，此前的对话信息将被遗忘。
在使用中也可以发现，当GPT 在接收到用户的提问输入后，输出的文字回答并不是一次性完成，而是有一个逐字的流式生成过程，也称作生成式（Generative）。
例如上图，当你问它“你叫什么”的时候，GPT模型会按提问数据的文字顺序，首先先生成回复对应“你”的“我”字，然后再根据提问的下一个字跟词，结合上文信息继续思考回复。
（下图为回答过程截图，是类似打字机的逐字生成）
不过GPT的知识库更新截至自2021年9月，之后发生的事件新闻基本不知情，当然也无法获取实时信息，但是可以借助插件功能实现联网信息的获取，具体操作以及更多提问技巧会在付费专栏中更新讲解。
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