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ChatGPT 3.5 5美元$5刀api-key-独享稳定-官网直链不限速

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 ChatGPT 3.5 5美元$5刀api-key-独享稳定-官网直链不限速

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【商品清单】chatgpt3.5  api key*1  本商品含5美元余额,5美元有效期三个月 此批账号是6月份到期。

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3.5带账号5美元的,现在都过期了,新的都是自己充值的,现在调整价格。带账号和api,50元一个。性价比不高,不推荐买。

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5美元$5刀api-key使用计费说明:按回答内容计费

(API调用计费方式,总消耗=提问消耗+答案消耗)  价格:$0.00200/1K tokens K tokens 大约750个英文单词,375个汉字 账号体验金大约能回答中文100万汉字,英文200万单词

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chatgpt基础知识:

  1、ChatGPT简介

  首先,ChatGPT 是由 OpenAI 开发的自然语言处理(NLP)模型,基于 GPT-3 及之后的架构,并专门优化了与人类用户的交互对话。我们可以将其分解为:

  Chat:聊天,意味着模型主要用于与人类用户进行互动对话。

  GPT:代表 "Generative Pre-trained Transformer",即模型的核心架构。

  G(Generative):生成式,表示模型能生成新内容,如文本、答案等。

  P(Pre-trained):预训练,意味着模型在大量文本数据上进行了预训练,能理解和生成自然语言。

  T(Transformer):转换器,一种用于自然语言处理任务的神经网络架构。它在2017年的一篇论文中被提出,被OpenAI应用于GPT模型。该架构具有强大的并行处理和注意力机制。

  综上,ChatGPT 是一个生成式预训练转换器模型,经过优化实现与人对话。目前,谷歌的BERT模型也使用了Transformer架构,这是当前NLP领域最主流的模型架构,也是大型模型训练的基础。

  2、GPT模型的发展历程

  GPT模型自2018年问世以来,参数规模不断扩大。最新的GPT-4比第一代参数量提升了近4000倍(1.2亿vs5000亿),这使得GPT模型的能力显著提升。现在的成果让研究人员惊艳,有点像大脑中神经元数量增加后,某种智能和意识涌现出来。作为参照,人类大脑的神经元突触连接数量约为100万亿-1000万亿,老鼠约为450亿-600亿,狗大约是10万亿。

  GPT:于2018年6月发布,是OpenAI基于Transformer架构的首个模型,采用生成式和预训练方法。它在自然语言理解和生成任务上取得了显著成功。

  GPT-2:于2019年2月发布,模型参数从上一代的1.2亿增长到了15亿。这使得GPT-2在多种NLP任务上取得显著性能提升,如阅读理解、机器翻译和摘要生成等。

  GPT-3:于2020年6月发布,第三个版本,拥有超过1750亿参数,比第一代提高了1000倍。此时,GPT模型在各种自然语言处理任务上表现已表现出色,并能生成极具说服力的文本。GPT-3的一个重要特点是它能在没有显式微调的情况下,通过调整输入和输出格式实现零样本学习(zero-shot learning)和少样本学习(few-shot learning)。正因如此,GPT具备了从零开始与人进行对话的能力,第一个版本的ChatGPT就是基于GPT-3。

  GPT-3.5:于2022年11月发布,是GPT-3的改进版本,模型参数规模达到了2000亿。这个版本的GPT使用了强化学习从人类反馈中学习(RLHF),在各种自然语言处理任务上都有所提升,特别是在对话方面,它能生成更自然、更流畅、更有趣的文本。

  GPT-4:于2023年2月发布,是目前最先进的自然语言生成模型,拥有超过5000亿参数。这个版本的GPT最核心的新增能力是支持多模态输入和输出(如图像、音频、视频等),这是个革命性的变化,相当于经过改造,ChatGPT能「听见」和「看见」现实世界。

  总结一下,GPT模型从第一代到现在的GPT-4,经历了多次升级,参数规模不断扩大。这使得GPT模型的能力得到显著提升,能应对更多复杂的自然语言处理任务,为人们提供更智能、更自然的交互体验。

  3、ChatGPT的应用场景简述

  事实上,其实任何与「语义理解」和「语言生成」有关的所有事情都能靠ChatGPT得到很大程度的解决:

  「语义理解」:比如最简单的翻译(需要理解词语的意思),智能客服(需要理解客户的请求),文章总结,会议纪要等等;

 

  「语言生成」:这是指你的结果是需要它帮你生成一段文字或代码,这方面它能处理得很好,比如回答问题,撰写文章,写一个网页的代码等等。

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  提升与ChatGPT对话能力的七个技巧

  粗略估算,我与ChatGPT已经累计对话超过200万字了,有写文章/论文/小说/诗歌、写游戏/网站代码、定营销方案、翻译、制定旅行计划、生成MidJourney prompt关键词等数十种不同的使用场景。

  在这个过程中,我发现在不同任务下都各自有一些特殊的prompt结构可以帮我获得更好的结果。但同时,我也总结了结构化的且普适的7个技巧,基本上无论在什么需求场景下,通过这些技巧(设定角色、明确问题、提供背景信息等),都可以提升获得满意答案的几率。

  1. 设定用户角色

  让 ChatGPT 了解你的角色可以使它为你提供更贴近你需求的答案,从而提高对话相关性和满意度。

  正面案例: "我是一名软件工程师,请教你如何优化数据库性能?"

  负面案例: "如何优化数据库性能?"

  可能出现的问题: 答案可能不会针对软件工程师的技能和经验进行优化

  2. 设定 ChatGPT 的角色

  设定专业角色(如律师、医生、教练等)可以让 ChatGPT 为你提供更具专业性的意见和建议。

  正面案例: "作为一名营养师,你能推荐一些健康的零食吗?"

  负面案例: "推荐一些健康的零食"

  可能出现的问题: 答案可能缺乏专业角度和建议

  3. 明确问题

  尽量让问题更具体和明确,这样 ChatGPT 可以为你提供更准确和相关的回答。

  正面案例: "如何在 Python 中将字典转换为 JSON 字符串?"

  负面案例: "如何处理字典?"

  可能出现的问题: 答案可能包含与期望问题无关的信息

  4. 提供背景信息

  在提问时,提供一定的背景信息和上下文,可以帮助 ChatGPT 更好地理解你的问题和需求。

  正面案例: "我正在为初学者编写一篇 Python 教程,如何解释变量?"

  负面案例: "如何解释变量?"

  可能出现的问题: 答案可能不符合初学者的需求和理解水平

  5. 采用开放式问题

  尝试使用开放式问题来引导对话,这将鼓励 ChatGPT 为你提供更丰富的信息和见解。

  正面案例: "如何成为一名成功的企业家?"

  负面案例: "成为企业家容易吗?"

  可能出现的问题: 答案可能不会提供有关成功企业家所需的技能和策略

  6. 分阶段提问

  如果你有一个复杂的问题,可以先提一个简单的问题作为开端,然后逐步深入。

  正面案例: "什么是机器学习?" -> "谈谈监督学习和非监督学习的区别"

  负面案例: "机器学习是什么,监督学习和非监督学习的区别是什么?"

  可能出现的问题: 答案可能在解释某一部分时显得仓促,导致理解不全面

  7. 请求示例和解释

  如果你对某个答案不太理解或需要更多信息,可以要求 ChatGPT 提供具体示例或进一步解释。

  正面案例: "能否提供一个 Python 中使用 for 循环的示例?"

  负面案例: "什么是 for 循环?"

  可能出现的问题: 答案可能缺乏具体示例,导致难以理解

 

  通过遵循上述 7 个技巧,你可以更有效地与 ChatGPT 交流,获得更满意的答案。