羽生结弦是日本著名的花样滑冰选手，他曾取得过两次冬奥会金牌，五次世界冠军和四次大洲锦标赛冠军。他优美的滑行动作让无数人为之沉迷，特别是他再现《玫瑰人生》所展现的神话般的表现力更令众人为之冷艳。不过，今天我们不是来谈论他的花样滑冰功底，而是他如何帮助我们更好地了解和使用chatgpt。

对还没有接触过chatgpt的人来讲可能很陌生，简单地讲，chatgpt是一种模型，它能够根据用户输入的上下文来生成一些自然语言。言归正传，让我们来学习一下羽生结弦chatgpt简明教程！

1.安装并启动chatgpt

你需要在电脑上安装chatgpt，可以通过以下几种方式安装:

①通过pip install transformers安装

②通过conda install -c huggingface transformers 安装

当你安装完成后，你需要在你的终端窗口中输入以下命令:python

...

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

模型名称 = "mymusise/zheminghanwu-large-chatbot"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(模型名称)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(模型名称)

...

2. 了解输入和输出

一般的chatgpt 教程中会让你学习如何输入简单的句子，比如“你好”、“多少岁了”等等，但羽生结弦chatgpt的教程则需要你了解输入和输出。由于chatgpt是一种模型，所以你需要向它提供一定的上下文（历史消息），这样它才能够根据之前的对话及上下文生成类似回答的自然语言。下面演示羽生结弦怎样使用chatgpt进行对话：

例1：

上文：A：你喝了吗？

B：没喝，你呢？

上文的模型输入:

你喝了吗？B：

上文的模型输出:

没喝，你呢？

例2：

上文：A：你在学习甚么？

B：我在学习Python。

上文的模型输入:

你在学习甚么？B：我在学习Python。

上文的模型输出:

那很好啊，Python是一个非常实用的编程语言。

3.训练和调剂模型

为了得到更好的对话，你需要更具体地训练你的模型。但是，这其实不意味着你需要学习深度学习和大数据分析，由于你可使用基于云真个服务Provider Oasis （https://oasis.onepanel.io/）轻松完成这一进程。

Oasis 提供了从数据输入和预处理到训练，和基于TensorFlow或PyTorch的深度学习模型部署所需的所有功能。你只需要访问Provider Oasis网站，选择相应的任务，上传数据集和源代码，然后即可以享遭到模型训练、性能调剂和现代基础架构管理带来的优势。

4.检查与改良模型的输出

你需要检查你的模型的输出结果，其实不断改良你的chatgpt对话机器人。检查是很关键的，由于一些输出可能会有语法或逻辑毛病，其实不能反应出你期望得到的对话结果。在你对模型中的数据集和代码进行更改以后，在运行模型之前测试它的行动是非常必要的。

在检查和改良模型输出的进程中，提供了一些检查工具和方法：

①在训练前挑选适合的数据集

②训练落后行样本测试，调剂模型所需的超参数

③检查模型的输出结果会不会符合预期

④进行端到端测试，检查模型的硬朗性和性能

在学习chatgpt的进程中，羽生结弦提供了很好的参考，他把表达自若的舞姿带到了技术领域。所以，只要你依照这个教程顺次操作，聪明的chatgpt就会帮助你轻松弄定对话生成!