TOP 15 GPT-4 和 GPT-3 聊天機器人：與人工智慧交談，提出問題
GPT-3 由於其強大的文字創建功能而具有廣泛的應用。 GPT-3 用於產生模仿莎士比亞、愛倫坡和其他知名作家的寫作風格的創意寫作。 它可用於創建部落格文章、廣告文案，甚至詩歌。
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GPT-3 可以編寫只需幾個範例程式碼文字片段即可執行的功能程式碼，因為程式碼只不過是一種文字類型。 此外， GPT-3 已有效應用於建立網站模型。 一位開發人員將 UI 原型軟體 Figma 與 GPT-3 能夠建立僅包含少量推薦文字的網頁。 甚至網站克隆也是用 GPT-3 使用 URL 作為推薦文字。 除了根據文字描述、Excel 函數和其他開發軟體建立程式碼片段、正規表示式、繪圖和圖表之外，開發人員還使用 GPT-3 以多種方式。
在遊戲產業中， GPT-3 也用於根據文字建議產生真實的聊天對話、測驗、圖像和其他圖形。 它還可以製作漫畫、食譜和模因。
在這篇文章中，我們將分享前 15 名 GPT-3 遊樂場。 有了它們，您將能夠與人工智慧聊天機器人交談並向他們提問。 GPT-3 被設計為更用戶友好和通用的版本 GPT-2。 的目標 GPT-3 是最終能夠回答人們可能提出的任何問題。 迄今為止， GPT-3 已被用於創建數位助理、問答聊天機器人，甚至可以閱讀和回答有關新聞的問題的聊天機器人。
如果您有興趣與人工智能聊天機器人交談並向他們提問，那麼這些遊樂場就是 defi永遠為你！
人工智能好友
與人工智慧聊天 GPT-3 使用 WhatsApp。 GPT-3 由...使用 人工智能好友 進行體面的對話（用戶必須攜帶自己的 OpenAI 鍵）。 它目前擁有最近五次對話的記憶。 預計很快會有許多改進。
- 下一個計劃是為 Telegram 構建它，因為為 WhatsApp 運行它對創建者和用戶來說都有些昂貴。
- 允許用戶選擇不同的 AI 角色。
- 允許用戶指定他們希望機器人記住他們的對話多長時間。
- 允許使用者提交自己的數據，以便 GPT-3 可以針對特定機器人進行調整。 例如，一個接受作家甚至你自己的寫作訓練的機器人。
問布萊恩
布賴恩 是一款適合顧問和商業專業人士的安全多功能數位助理。 他可以將整個文件翻譯成100 種語言，為數百萬企業創建公司簡介，將文件轉換為其他格式，將音訊和視訊記錄轉錄為Word……並且他不斷學習新技能來幫助您節省時間和金錢。 首先 GPT-3- 動力技能是“問任何事情”，它允許你問任何事情。 Brian 在收到電子郵件後三分鐘內做出回复，並透過 MS Teams 和電子郵件以類似人類的方式進行溝通。 Brian 可以立即使用他的所有技能和整合。 AskBrian 還提供客製化數位助理解決方案——Brian for Enterprise。
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AskReddit 但 AI
詢問RedditButAI 是一個網站，也是一個人工智慧 Reddit 和 Twitter 個性。 它由 84,781 個問題組成，這些問題由 GPT-2 該模型接受了超過 7,000 個 AskReddit 帖子的訓練。 該網站每天都會出現一組新的 25 個問題。 每個問題都可以投贊成票或反對票。 得票最高的問題每六小時發佈到 Reddit 子版 AskRedditButAI 上，並由帳戶 @AskRedditButAI 發布推文。 AskRedditButAI 是一項對網路生活和後人類的調查。
GPT-3 奶奶
GPT-3 奶奶 是一個自由 GPT-3- 聊天機器人旨在練習中文，但不需要懂中文即可使用它，因為提供了英文翻譯。
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GPT-3 聰
中本聰的文本被用來訓練 AI GPT-3 聰。 帶有日期和上下文元資料的純文字 (376 kb)。 這 whitepaper、網路、Bitcointalk以及公共和私人電子郵件都包括在內。
GPT-4陳
GPT-4陳 是一個在 4chan 的 /pol/ 板上訓練過的文字產生器。 創作者打磨了 GPT-J 語言模型歷時三年半，分析了 /pol/ 上超過 134.5 億篇貼文。 板子的線程結構被合併到他的程式中。 結果，人工智慧被創造出來，可以像人類一樣發佈到 /pol/ 上。
杰羅姆鮑威爾博特
Jason Rohrer 是一位多才多藝的遊戲設計師、計算機程序員、音樂家、作家和 AI 研究員。 他創造了 杰羅姆鮑威爾博特，一個對話式人工智能係統，去年夏天。 它是基於 OpenAI“ GPT-3，一個強大的自回歸語言模型，經過數千本數字圖書的訓練，整個 Wiki百科全書，以及互聯網上發布的近萬億個單詞，生成的文本非常像人類。
基博
基博 是基於 GPT-3是， OpenAI 好奇，並且能夠提出建議並進行某種演講。
十二月項目
聊天機器人 由 Project December 製作，使用 GPT-3 都極其逼真。 GPT-3 可以透過吞噬大量人類書寫的文本來模仿人類書寫（Reddit 主題在這方面特別有幫助）。 它可以產生從學術論文到前戀人的信息的任何內容。
艾默生
艾默生 是一位出色的健談者，總是能夠教導你一些新事物。 它是使用開發的 GPT-3 Quickchat.ai 的語言模型。 用它來學習其他語言、尋找資訊或只是進行輕鬆的對話。 艾默生能夠理解上傳的照片並說您當地的語言！
常見問題
使用網路資料訓練的神經網路機器學習模型稱為 GPT-3，或第三代生成式預訓練 Transformer，可以產生任何類型的文字。 它的創建者是 OpenAI，並且只需要少量的文本作為輸入即可生成大量準確且複雜的機器生成文本。
GPT-3 已被用來僅用少量的輸入文本生成大量高品質的副本，包括文章、詩歌、故事、新聞報導和對話。
語言預測模型是 GPT-3。 這表明它有一個機器學習神經網路模型，可以將文字作為輸入並 將其轉化為結果 它認為將是最有幫助的。 這是透過教導系統識別網路上大量文字的模式來完成的。 GPT-3 是在對大量文本進行預訓練後主要用於文本生成的模型的第三次迭代。
GPT-3 提供了一個很好的選擇，其中機器需要透過少量文字輸入來創建大量文字。 在許多情況下，人工提供文字輸出是不可能或不方便的，或者可能需要看似人類的機器人文字合成。 銷售團隊可以使用 GPT-3 為了與潛在客戶進行溝通，客戶服務中心可以使用它來回覆客戶詢問或支援聊天機器人，行銷團隊可以使用它來建立副本。
儘管體型異常龐大和強壯， GPT-3 使用它有許多限制和問題。 主要問題是 GPT-3 並不總是學習。 它已經過預先訓練，因此缺乏持續的長期記憶，無法從每次互動中不斷學習。 困擾所有人的同樣問題 神經網絡 也影響 GPT-3，包括它無法解釋和解釋為什麼某些輸入會導致特定的輸出。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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