怎么用chatgpt写文献总结
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ChatGPT还可以读文献，英语不好也不用怕了。
大家都知道，读论文太累了，尤其是英语不好的人。就算英语还不错，想要很快的了解一篇论文讲了什么也不是那么容易的。
现在有了文聊网，就可以很方便了，而且是全免费的。
比如这样一篇论文，读起来要多长时间呢？而加上【【微信】】的帮助，就可以事半功倍。
先看一下效果图:
文聊网
ChatGPT使用嵌入技术来将自然语言转换为计算机可以理解的向量表示形式。
具体而言，ChatGPT使用Transformer模型和预训练的语言模型来学习输入文本转换为向量表示，我们可以把整篇论文按照句子转化为向量形式，这样比原始文本更能让计算机理解。
在回答问题时，ChatGPT首先将问题文本作为输入传递给Transformer模型，得到问题的向量。
这是匹配和问题向量相近的论文文本向量，一起作为输入传递给ChatGPT，最后生成我们想要的答案。
总结就是，ChatGPT利用嵌入技术将自然语言转换为计算机可以理解的向量表示形式，并使用预训练的语言模型来生成回答文本。
技术路线：
使用的是python来实现的，虽然性能可以为人诟病，但是开发是真的很快。
使用了云函数和云存储，这使得我们专注于编写代码而不必担心服务器的配置和维护问题。云函数还可以按需付费，只需要支付实际执行的代码所需的计算资源，而无需预先购买或租用整个服务器或虚拟。云函数还可以自动扩展以满足高峰期的需求，所以我们才选择了使用这样的云方案。
总结：
越来越多的领域和个人开始使用如ChatGPT这样的人工智能，未来大家可以从繁琐的工作中解放，专注于创造力的释放。
ChatGPT调研综述。哈工大最新出品！手慢无！！
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ChatGPT真正成功的原因，除了openai，外界可能很少有人知道。各个大公司和科研机构纷纷入场，为逐渐衰退的AI热潮又添了一把火。
我这里给粉丝们带来一篇干货，哈工大研究团队的《ChatGPT调研报告》，文章对ChatGPT带来的影响，核心算法，大模型与训练和部署，相关数据集，评价方法还有未来发展方向，都做了详细的分析。
相信无论对于NLP从业者还是想了解ChatGPT的人，都会有所帮助。关注同名公众号后回复"【【微信】】" 获取pdf文档。
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样章如下：
ChatGPT 的出现，给自然语言处理领域带来了巨大的影响。首先，大规模语言模型中已经蕴含了如分词、词性标注、句法分析等传统自然语言处理任务能提供的信息，因此在当下基于大模型的自然语言处理时代，已经不再需要对这些任务进行专门的研究了。其次，自然语言处理任务之间的界限也被打破了，ChatGPT 将所有任务都转化为序列到序列生成问题，不但能够使用同一个模型解决各种已有的任务，而且能够很好地处理未曾见过的新任务，因此之前针对某一任务进行研究的学者面临研究空间被挤压的危险。最后，由于工业界掌握了大量的计算资源、用户信息和用户反馈的数据，相较于学术界更容易进行系统级的创新，这种“AI 马太效应”会造成胜者通吃的局面，进一步加大自然语言处理学术界研究的困境。
后面就不贴了，大家看pdf吧。
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万水千山总是情，点个“在看”行不行
