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ChatGPT本身是一个自然语言处理模型，其主要作用是接收输入的自然语言文本，并输出模型预测的自然语言文本。它并不直接支持编写和执行脚本。
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不过，您可以通过将ChatGPT与其他工具或框架集成，以实现脚本化的功能。例如，您可以将ChatGPT与Python编程语言相结合，使用Python编写脚本，在脚本中调用ChatGPT API接口，实现对自然语言文本的处理。具体来说，您可以使用Python的requests库或者其他HTTP客户端库，向ChatGPT的API接口发送请求，获取返回的自然语言文本结果，然后进行进一步的处理。
此外，一些开源的自然语言处理工具和框架，例如spaCy、NLTK等，也可以与ChatGPT相结合，实现更加丰富的自然语言处理功能和脚本化的操作。
"ChatGPT"是一种由OpenAI开发的语言生成模型，其主要用于自然语言处理（NLP）任务，如问答、对话生成等。它是一种通过学习大量文本来生成新的文本的模型。ChatGPT的名称源于“Chat Generative Pretrained Transformer”的缩写，描述了该模型的基本特征。
ChatGPT是基于Transformer算法的，这是一种用于序列到序列（seq2seq）任务的深度学习技术。Transformer算法通过注意力机制（attention mechanism）来捕捉输入序列中的相关性，并使用多层的全连接神经网络来生成输出序列。
ChatGPT是预训练（pretrained）模型，这意味着它已经在大量的文本数据上进行了训练，以了解语言语法和语义。因此，ChatGPT可以快速识别语言模式并生成相应的回答。它是一种在许多NLP任务中非常有效的模型，并且可以通过微调（finetuning）调整以适应特定任务的需求。
猫老一
从大学教授，到Stack Overflow，可谓是苦ChatGPT久矣。现在，无论是老师看到学生提交的论文，还是码农看到网上的代码，都不敢确定作者是人还是AI。
OpenAI发布ChatGPT检测器
它是一个经过微调的GPT模型，可以推断一段文本由AI产生的可能性。
有趣的是，ChatGPT也是基于GPT模型，用这个分类器检测ChatGPT，堪称左右互搏。
在训练上，这个模型采用的是同一主题下的人类手写和AI生成的文本对。
用到的素材来自于维基百科数据集、2019年收集的WebText数据集，以及在训练InstructGPT时收集的一组人类演示。
体验地址：
但是吧，这个正确率着实不高……
在评估「挑战集」中的英语文本时，分类器只将26%的AI生成文本正确地归类为「可能是AI写的」（真阳性）。
此外，它还通过了美国医学执照考试、沃顿商学院MBA考试和4门法学院的考试，能力简直要通天；美版「头条」BuzzFeed宣布要用ChatGPT写文的消息后，股价疯狂暴涨119%。
而妙笔生花的文采，也让ChatGPT被很多小哥奉为「撩妹神器」。

虽然做数学题不太灵，但想要让它写下一篇文采斐然、深情款款的情书，那可真是so easy。
虽然但是，可以看出，ChatGPT的文采相当不错。论文、情书、小说，ChatGPT都不在话下。难怪大家都在疯狂用ChatGPT「造文」。
针对程序员会被取代这个问题，我问了一下 ChatGPT ，它是这样说的：
每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代？”
程序员实惨！职业威胁一直就没停息过。
所以，ChatGPT可以编程？这似乎很让人匪夷所思。
ChatGPT介绍一下！！是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。
ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:
l 代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。
l 代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。
l 故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。
l 文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。
l 自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。
l 数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。
不过需要注意的是，ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。
ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。
通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！
作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。
而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。
而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心。