在现今的信息技术领域，人工智能技术已开始进入人们的视野。不管是语音辨认、图象处理或者自然语言处理等领域，都有了许多基于深度学习技术的新兴利用。而智能问答系统就是其中的一个十分实用的利用。

计算机毕设讲授chatgpt：如何利用深度学习构建智能问答系统？

让我们从chatgpt的概念开始吧。chatgpt是一类基于深度学习模型的自然语言处理工具，经常使用于对话系统，可以实现人机对话并可以通过其训练生成逼真的文本结果。

chatgpt是使用自注意力机制构建的端到端文本生成器。这个模型有1750亿个参数。正如你所想像的，这个大范围语言模型有非常强的预测能力，它可以处理各种复杂且有趣的任务，例如：问答系统，机器翻译，自动生成描写文字和对话引擎等。

通过使用chatgpt模型，我们可以训练我们自己的智能问答系统。这样的问答系统明显是很实用的，可以用于许多利用场景，例如智能客服，知识库查询等等。所以，接下来，我将向您介绍利用深度学习构建智能问答系统的步骤。

第一步，我们需要准备数据。对问答系统来讲，训练数据通常是一些问答对，其中一些为真实的问题和标准答案，而其余则为负类问题和随机的无意义问题。数据准备的好坏将直接决定模型的性能。在准备数据的时候，我们需要注意以下因素有哪些：

1.数据质量要高，尽可能减少噪声数据的出现，例如重复的问题或不公道的问题；

2.应当尽可能搜集常见和典型的问题和答案，以便模型能更好地应对用户发问；

3.数据分为训练集和测试集进行训练和测试。测试集中应包括正确和毛病回答和毛病的问题。

第二步，建立chatgpt模型。在建立模型时，我们需要选择一些参数配置，例如模型复杂度、训练轮数等等。对非专业人士而言，选择模型的复杂度比较困难，因此建议使用开源的chatgpt模型来进行模型的搭建和训练。

第三步，对模型进行训练。在进行训练时，我们需要选择适合的优化器来对模型进行训练，同时设置训练数据的batch size等参数。

第四步，模型测试和优化。模型训练完成以后，需要对模型进行测试以检测模型性能的好坏，同时可以根据测试数据的结果来进行模型的优化。

在建立chatgpt模型的进程中，需要注意一些技能，来提高模型的性能：

1.增加文本长度的限制条件（例如1,024个tokens）；

2.使用启发式搜索方法（Beam Search）来查找几率最高的解，为了更好地平衡推理和多样性；

3.使用规范化的温度（temperature）调剂模型输出中词的选择几率，以便平衡生成的多样性和准确性。

总结：

通过以上几个步骤，我们就能够搭建出一个智能问答系统。计算机毕设讲授chatgpt：如何利用深度学习构建智能问答系统在当前无处不在的人工智能时期中，智能问答系统的利用价值日趋凸显。对希望在毕业设计中触及人工智能的同学们来讲，鉴戒chatgpt构建智能问答系统的思路和方法将有助于他们展开毕设和研究。