如何用chatGPT,如何用chapgat,如何用chatGPT洗稿,如何用chatGPT写ppt

chatgpt最近火的不能再火了，股票市场也是炒了一波又一波，实在控制不住好奇，找了一款国内类chatgpt软件，随机出了一道作文题，“用辩证的方法，对坚持就是胜利进行解读，写一篇不少于500字的文章”，没想到真的把我惊住了，我把全文粘贴到了下方，请各位上眼：

【“坚持就是胜利”这句话，被广泛应用于各个领域，是一种激励人们不断奋斗、不轻言放弃的口号。然而，从辩证的角度来看，这句话并不是一个简单的真理，而是一个值得深入探讨的命题。

首先，从肯定的角度来看，“坚持就是胜利”这句话的确有其合理性。毫无疑问，坚持是成功的必要条件之一。任何一项事业，都需要人们持之以恒地付出努力，才能在最终面临的困难和挑战面前不屈不挠、取得胜利。一个人只有坚持不懈地追求自己的目标，才有可能最终实现自己的梦想，获得成功和胜利。

然而，从否定的角度来看，“坚持就是胜利”这句话也存在着一些问题。首先，坚持并不能保证一定会获得胜利。事实上，有些人明明坚持了很长时间，却最终以失败告终。这是因为，坚持并不是唯一的因素，成功还需要其他更多的条件，如智慧、机遇、胆略等等。如果只是一味地坚持而忽视了其他因素，成功的机会就会大大降低。其次，坚持也不意味着固步自封。在面对变化多端的世界和竞争激烈的环境时，如果一味地坚持原有的想法和做法，可能会使自己陷入困境。因此，在坚持的同时，我们也需要不断地学习、创新和改进，才能保持竞争力。

综上所述，我们可以得出一个结论：坚持是成功的必要条件之一，但并不是唯一的因素。我们需要在坚持的基础上，不断地学习、创新和改进，才能在竞争激烈的环境中获得胜利。因此，我们应该更加注重坚持与变革的平衡，既要有“坚守阵地”的毅力，也要有“顺应变化”的智慧，才能在不断变化的世界中更好地生存和发展。】

以上就是AI的作答内容，读完之后，我感觉这文字水平简直超乎想象，无论结构、内容、表述没挑出太大毛病，各位，这AI的文字水平，您能打几分？？

各位老铁想出什么题为难一下AI么？或者对类chatgpt软件感兴趣的话，就请您留个言吧，我会第一时间回复！

人手一个专属ChatGPT？微软开源“傻瓜式”工具 训练速度提升15倍｜微软｜gpu

一人专属什么意思

　　当地时间4月12日，微软宣布开源DeepSpeed-Chat，帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型，人人都有望拥有专属ChatGPT。

　　OpenAI之前明确表示拒绝开源GPT-4，也收获了无数“OpenAI并不open”的吐槽。而AI开源社区已推出LLaMa、【【微信】】、Alpaca等多个模型，帮助开发者开发类ChatGPT模型。

　　即便如此，现有解决方案下训练数千亿参数的最先进类ChatGPT模型依旧困难，主要瓶颈便在于缺乏RLHF训练普及――而微软本次开源的DeepSpeed-Chat，便补齐了最后这一块“短板”，帮助在模型训练中加入完整RLHF流程的系统框架。

　　仅需一个脚本，便可以完成RLHF训练的全部三个阶段，类ChatGPT大语言模型生成唾手可得，堪称“傻瓜式操作”。

　　这还不是DeepSpeed-Chat唯一的优势，微软提供了中、英、日三语文档，作出了详细介绍。总体来说，其核心功能与性能包括：

　　1. 简化类ChatGPT模型训练、强化推理体验。

　　2. DeepSpeed-RLHF模块复刻了InstructGPT论文中的训练模式。同时，DeepSpeed将训练引擎与推理引擎共同整合到了一个统一混合引擎用于RLHF训练。

　　3. 高效性和经济性：可将训练速度提升15倍以上，并大幅度降低成本。例如，DeepSpeed-HE若在Azure云上训练一个OPT-30B模型，仅需18小时、花费不到300美元。

　　4. 卓越的扩展性：可支持训练数千亿参数模型，并在多节点多GPU系统上扩展性突出，只需1.25小时就可完成训练一个130亿参数模型。

　　5. 实现RLHF训练普及化：仅凭单个GPU，DeepSpeed-HE就能支持训练超过130亿参数的模型。因此无法使用多GPU系统的数据科学家和研究者，不仅能创建轻量级RLHF模型，还能创建大型且功能强大的模型。

　　此外，与Colossal-AI、HuggingFace等其他RLHF系统相比，DeepSpeed-RLHF在系统性能和模型可扩展性方面表现出色：

　　就吞吐量而言，DeepSpeed在单个GPU上的RLHF训练中实现10倍以上改进；多GPU设置中，则比Colossal-AI快6-19倍，比HuggingFace DDP快1.4-10.5倍。

　　就模型可扩展性而言，Colossal-AI可在单个GPU上运行最大1.3B的模型，在单个A100 40G 节点上运行6.7B的模型，而在相同的硬件上，DeepSpeed-HE可分别运行6.5B和50B模型，实现高达7.5倍提升。

　　因此，凭借超过一个数量级的更高吞吐量，DeepSpeed-RLHF比Colossal-AI、HuggingFace，可在相同时间预算下训练更大的actor模型，或以1/10的成本训练类似大小的模型。

　　（文章来源：财联社）