此篇文章介绍如下内容

1.关于和它的功能简介

2.注册步骤

3.使用的案例演示,包括代码编写

是什么?

是开发的一种自然语言处理模型,它是基于GPT-3.5架构训练的一种大型语言模型。

它可以用来自然地与人交流,回答各种问题,解决各种任务,包括语言翻译、对话生成、文章创作等等。

使用了人工神经网络技术和深度学习算法来进行训练,可以根据大量的语言数据自动提取和学习语言的规律和模式,从而更好地理解人类语言,完成各种自然语言处理任务。

可以用来做什么?

是一个自然语言处理模型,可以进行各种任务,例如:

对话:可以进行智能对话,回答用户提出的问题,提供信息和建议,并以友好的方式与用户互动。文本生成:可以生成文章、故事、诗歌、电子邮件等各种类型的文本,可以在多个领域中发挥作用,例如自动写作、自动回复等。翻译:可以翻译多种语言之间的文本,支持包括但不限于英语、中文、日语、韩语、法语、西班牙语、德语等语言之间的翻译。情感分析:可以分析文本的情感色彩,例如正面、负面、中性,可以用于情感分析、品牌监测、声誉管理等领域。文本分类:可以对文本进行分类,例如新闻、娱乐、科技、体育等分类,可以用于自动化的信息归档和分类等领域。

除了以上列举的应用之外,还可以用于语音合成、知识图谱构建、信息检索、搜索引擎优化、机器翻译等领域。

以上是自己的回答,至于为什么不让国内用户接入,也给出了一个官方答复。

注册过程

注册之前,请做好如下准备:

1.科学上网(翻墙)的工具:

有惊喜,感谢某些同学的无私奉献

或者在自行搜索~

2.注册使用的邮箱,建议用国外邮箱,比如gmail。

3.用来接收注册激活短信的外国号码(下方有案例)

第一步,首先需要有一个网络环境,例如美国。(翻墙解决)

网络环境不能是某些地区,不然会提示如下页面。

第二步,注册 账号

1.打开 页面中的“ Sign up ”进行注册。

2.输入邮箱地址,注意国内邮箱可能会提示注册暂停的信息,换个国外邮箱即可。输入邮箱后,跳转邮箱,点击认证邮件进行验证。

3.填写个人信息。

4.填写号码,进行验证。提前准备好国外的号码接收短信(下方有教程)。

很多人都卡在这一步,不支持国内手机号,可以去接码平台购买一个临时的来接收验证码。

5.注册成功后,就可以使用了。

接码平台使用流程:

1.打开网站,使用邮箱进行注册,需要科学上网。

账号和密码注册_chatgpt注册账号密码要求_注册时密码问题怎么填

2.充值,支持支付宝

3.选择服务

4.挑选号码,我选了最便宜的

5.进入激活页面,将页面里的号码贴到的注册页面,注意去掉国家号码前缀,然后点击“Send Code”

6.大概1分钟左右,即可在激活页面看到返回的短信,将验证码填写到平台即可。

**注意:**有效期是20分钟,需要快速操作,若两三分钟没有收到短信验证码,可点击旁边的删除按钮,然后再次选择别的手机号码,没有收到验证码不会扣费。

风险提示:

因目前不对中国开放,使用有一定风险,比如不稳定,封号等。

可以用于学习,切记不可商用。

会封禁国内IP(包含香港澳门)的用户,使用时注意翻墙工具的代理IP。

下面是和聊的几个话题,还是很惊艳的。

由于是免费账号,还有网络环境的原因,时不时就卡壳了。

升级账号大概是20美元/月

另外,可以安装浏览器插件 for ,搜索时即可获得答复:

有编程能力的,可以使用API方式调用。

下面是给出的示例代码:

接入 API 的接口代码,可以使用官方提供的 SDK,或者直接使用 HTTP 请求。

SDK

使用 SDK 可以更加方便地调用 API,具体步骤如下:

安装 SDK

pip install openai

设置 API 密钥

在 API 的网站上注册账号,并生成 API 密钥。然后在 中设置 API 密钥:

import openai_secret_manager
assert "openai" in openai_secret_manager.get_services()
secrets = openai_secret_manager.get_secret("openai")
# Set OpenAI API key
openai.api_key = secrets["api_key"]

调用 API

以下是一个调用 GPT-3 生成文本的示例代码:

import openai
model_engine = "text-davinci-002"  # 根据需要设置模型
prompt = "Once upon a time"
completions = openai.Completion.create(
   engine=model_engine,
   prompt=prompt,
   max_tokens=50
)
# 获取生成的文本
generated_text = completions.choices[0].text
print(generated_text)