随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域的chatgpt模型备受关注，吸引了愈来愈多用户的青睐。chatgpt模型不但可以用于智能客服、聊天机器人等利用场景，还可以用于文本生成、文章创作等领域。但是，很多人认为要使用chatgpt模型，一定要具有熟练的编程知识。其实不然，下面将为大家介绍一份完全的chatgpt使用手册，带你领略人工智能写作之美。

我们需要了解甚么是chatgpt模型。chatgpt是OpenAI推出的一种基于Transformer结构的语言模型，它可以通过学习大量的语言数据，自动生成与输入结果相关的语言序列。

那末，怎样使用chatgpt模型呢？首先需要准备好环境和所需工具。我们需要使用Python编程语言，和安装好相应的包和库。可以在Github上下载GPT⑵的源代码，并使用pip命令安装相应的包。

在使用chatgpt之前，我们需要先准备好数据。对初学者来讲，这部份可能会比较困难。因此，我们可使用已训练好的模型来生成文本。这些已训练好的模型，可以在训练好的模型库中找到。选择一个相应的模型文件，并使用Python加载。

接着，我们可使用Python来进行交互式的对话。下面是一个简单的例子：

```

import openai

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

prompt = "Hello, how can I help you today?"

model = 'text-davinci-002'

response = openai.Completion.create(

engine=model,

prompt=prompt,

max_tokens=100

)

print(response['choices'][0]['text'])

```

这个例子可以帮助我们进行简单的测试，以确保我们的chatgpt模型可以正常工作。我们可使用其他的prompt来测试，以取得更多的反馈。

除交互式对话外，我们还可使用Python批量生成文本。下面是一个简单的例子：

```

import openai

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

prompt = "The following is a recipe for chocolate cake."

model = 'text-davinci-002'

response = openai.Completion.create(

engine=model,

prompt=prompt,

max_tokens=500,

n=1,

stop=None,

temperature=0.5,

)

print(response['choices'][0]['text'])

```

这个例子可以生成一篇关于巧克力蛋糕的食谱，其中参数max_tokens表示最大生成的字数，n表示生成的样本数量，stop表示生成的终止符，temperature表示生成的随机程度。

使用chatgpt模型可以带来许多便利，无需基础的用户也能够快速上手。在使用的进程中，需要注意保护模型的知识产权，文本生成的内容也需要遵照社会法律法规的规定。