近日，现有的ChatGPT这么火🔥，不知道大家期不期待后续版本，这个ChatGPT3和ChatGPT4已经很久了，但是总听别人说怎么怎么好，怎么怎么牛，真的不如自己去试一把。如果还没有切身体会，是真的不知道这东西真的很强大。本来这个东西就是免费的，一些博主或者星主或者众主（公众号）尝过之后就开发了各种收费版本。有些里面提供的功能就是简单的问答。我是真的不知道这个收费拿着心痛不？

如果各位看官还没有自己动手注册账号，真的要自己去试试。在这里我就不发相关的注册流程了。总之呢，推荐各位自己动手试试哈哈。网上各种注册流程，随便一搜就可以。当然了，这个东西需要魔法才可以看到，这个就靠各位自己的能力。当然了，如果遇到的注册相关任何问题，都可以评论私信，请叫我小雷锋同志，期待各位看官关注➕评论哦～

那我们就开始今天的正文篇，看下此次升级主要有哪些？

更强大的语言模型：chatGPT4.x采用了最新的自然语言处理技术，使得生成的对话更加流畅自然，让用户感觉更加真实。chatGPT4.x的模型参数更加庞大，达到了3万亿，这使得它可以处理更加复杂的对话，提高了对话的质量。此外，它还可以自动学习用户的喜好和习惯，从而更好地满足用户的需求。这种自适应的学习模式可以让chatGPT4.x更好地理解用户的意图，提供更加准确、丰富的回答。总之，chatGPT4.x是一款功能强大、性能卓越的智能对话系统，可以为用户带来更好的体验。
更加智能的对话引擎：chatGPT4.x的对话引擎得到了全面升级。这一升级意味着，chatGPT4.x的对话引擎可以更加智能地理解用户的意图和需求。它能够提供更加准确、丰富的回答，使用户的体验更加顺畅和愉悦。chatGPT4.x的对话引擎还增加了许多新的功能，例如语音识别和自然语言处理，使得它在智能化程度上更加领先于其他对话引擎。因此，我们相信chatGPT4.x的对话引擎将成为未来对话引擎领域不可或缺的一部分。
更加全面的知识图谱：chatGPT4.x采用了更加庞大、全面的知识图谱，使得它能够更加深入地理解用户提出的问题，从而提供更加准确和详细的答案。这个新的知识图谱不仅包括了更多的知识点和概念，还能够自动从互联网上爬取最新的数据和信息，从而不断更新和完善自己。此外，chatGPT4.x还包括了一些新的算法和技术，使得它能够更加高效地处理大规模的数据和信息，从而提供更加全面和深入的答案。
更加个性化的定制服务：chatGPT4.x不仅提供了定制聊天机器人的功能，还提供了更多的个性化选项，如选择不同的语言、调整聊天机器人的语速和音调等，使用户可以更好地控制自己的对话体验。此外，chatGPT4.x还提供了多种聊天场景，如闲聊、娱乐、工作等，用户可以根据自己的需求选择不同的场景，实现更加全面的对话。因此，使用chatGPT4.x可以让用户享受到更加丰富、个性化的聊天体验，更好地满足用户的需求和喜好。
其他：chatGPT4.x将推出更多的新功能和服务，包括语音输入、情感识别、多语言支持等，以助力用户更加便捷、高效地进行对话交流。相信这些新功能和服务将为用户带来更加优质、智能的对话体验，具有自动纠错、智能推荐等功能，可以帮助用户更好地表达自己的意思，避免因为拼写或语法错误而造成的交流障碍。妥妥的智能机器人的节奏啊，如果将其加入智能机械产品，再加上这个芯片，就可以打造出一个妥妥的智能私人助理。相信距离“贾维斯”或者“巴巴塔”也就不远了，小小期待一下吧。

接下来我们分析下，这个支撑chatGPT背后的东西。大家稍微想一下，会有哪些东西呢，博主不才，大致总结了下要实现一个chatGPT，包括但不限于掌握以下核心技术：

自然语言处理（NLP）：需要使用NLP技术来处理用户输入的自然语言文本。NLP技术包括分词、词性标注、实体识别、情感分析等。这些技术可以让机器人更好地理解自然语言，从而更好地回答用户的问题。此外，NLP技术还可以用于机器翻译、信息提取、自动摘要和自动分类等方面，说的再直白一些，包括ES的所有功能，但不仅限于分词、标注、识别、查询相关文献、合并、展示，还有一些其他的技术支撑，博主文笔有限，就不耍大刀了。
深度学习：它基于深度学习的人工智能技术，可以视为一种神经网络，通过处理大量的数据集来学习和理解自然语言。要进行训练和优化，需要使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和相关算法（如循环神经网络、注意力机制）。这使机器人能够更好地学习和理解自然语言，从而能够更好地回答用户的问题。深度学习框架是开发chatGPT所必需的技术。TensorFlow和PyTorch是两个知名的深度学习框架，它们提供了一系列的API和工具，使得开发者能够快速地搭建和训练神经网络。循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的重要算法，是chatGPT的核心技术之一。RNN可以处理序列数据，通过记忆之前的状态来预测下一个输出，而Attention Mechanism可以帮助机器更好地理解输入中的重要信息。如果您也想开发类似的东西，就需要掌握深度学习框架和相关算法。这样就可以更好地理解chatGPT的工作原理。当然，为了让chatGPT更好地回答用户的问题，还需要对自然语言处理和信息检索等相关技术进行深入学习和研究。这些技术可以帮助chatGPT更准确地理解用户的意图和问题，从而提供更好和更人性化的答案。循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的重要算法，是chatGPT的核心技术之一。RNN可以处理序列数据，通过记忆之前的状态来预测下一个输出，而Attention Mechanism可以帮助机器更好地理解输入中的重要信息。
数据挖掘和数据清洗：每一款AI产品或技术都需要大量的数据作为训练集，chatGPT拥有海量的知识数据集和代码集，但这些东西都需要提前清洗和筛选。因此，我们需要掌握数据挖掘和数据清洗技术，以获取高质量的数据集。这些技术可以帮助机器人更好地理解自然语言，从而能够更好地回答用户的问题。
计算机视觉（CV）：不知道大家有没有使用过这个功能哈，AI 绘画，据说有时候可以发挥出大师的级别，原谅博主没有艺术细菌，理解不了，我最多也就生成了一个头像，它可以配合计算机视觉技术，实现更加智能的聊天，AI绘画呢，可以配合计算机视觉技术，实现更加智能的聊天。它可以识别用户上传的图片，并根据图片内容回复用户。这些技术可以让机器人更好地理解用户的语境，从而能够更好地回答用户的问题。此外，这样的技术也可以让机器人更好地察觉用户的情感，为用户提供更好的服务。如果用户上传的图片中包含着一只可爱的小猫咪，那么chatGPT可以通过计算机视觉技术智能地识别出这只小猫咪，并回复用户一些与猫咪相关的有趣信息，比如猫咪的种类、猫咪的习性等等。这样一来，用户不仅可以得到自己想要的答案，还可以得到一些有趣的知识，增加自己的阅历和知识面，既长见识还能发现些趣闻，岂不美哉，哈哈
云计算和分布式系统：所谓强大的系统，都离不开资源的支撑，chatGPT则更甚，它需要强大的计算力支持，需要将模型部署在云端，并使用分布式系统来加速模型训练和推理，数据越多，类别越多，就能识别的越准确和生动，更加贴合人类。

除了这些核心点，chatGPT的扩展能力有所欠缺，如果没有事实依据的半仙推算能力，那还是算了，我自己猜可能也很准，哈哈，接下来我举几个小例子佐证一下：

1、我提出一个编程的问题，我希望ChatGPT不仅可以回答这个问题，还可以类比一些文献或知名企业或者地方使用到了，或许我们更加希望可以学到思想，学到精髓，不仅限于知晓答案，类似于多轮对话（是不是在面试中遇到的很多啊，一个套一个，哈哈）不知道你有没有Get到。

2、我们可以将真实的历史文献交给ChatGPT进行推理，并且提供几个当时背景下的未解之谜，让它在搜索当时的历史，在当前背景下推演当时的情况，做出客观的评价。或许这个未解之谜就真的解密了也说不定，哈哈
....未完待续.....

这些例子只是ChatGPT可以做的众多事情之一。但是，我们更希望它为更好的未来服务。同时，我们也希望官方能够重视安全问题，防止一些不法之人获取到全世界最新的资料，万一要造一个boon，不就完犊子了，我们要一切为了和平与团结，向我们熟知的“世界人民大团结万岁”一样。