调研过程小结_调研个人总结报告[通俗易懂]

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前言

博主其实并不是专门从事 LLM 方向的程序员，但 23年初 ChatGPT 横空出世的时候着实震惊了我一把，博主也算第一时间注册了账号进行体验；

事实证明这很明智，这两个月发现新账号更越难注册，界面访问也越来越不稳定了，于是乎我又化身为一个自(bei)愿(po)的付费用户，直到今天。

与 GPT 交流的时间长了，然后就一直很好奇一些问题：

• ChatGPT 是怎么演变而来的？它的内部结构是什么样子？
• ChatGPT 有智慧么？
• 为什么它有时候会胡言乱语？
• 为什么我跟它说话，它会一个字一个字往外蹦？而不是一个词一个词的回答我？

本文会从怎么使用聊起，探索它现在有什么有趣的玩法，以及它是怎么形成、怎么工作的；不过碍于篇幅，这篇文章并不会过多的啰嗦，只是一个简单的使用小结，大家可以轻松愉快的看完它。

怎么跟它对话

想要玩 ChatGPT，自然就得先访问到他们的服务嘛，那这里就分两条路了：

• 注册 ChatGPT，直接在 web 界面上使用
• 使用国内转出来的“盗版” ChatGPT

第一条路呢，网上写的注册教程铺天盖地，随便找了一个，仅供参考：ChatGPT注册教程（完整指南） · xiaoming2028/FreePAC Wiki · GitHub

重点就是：

• 解决网络问题
• 搞一个谷歌账号
• 搞一个SIM接码平台
• 官网注册

那个 sms activate 里边的号码很多都被玩坏了，尝试新注册过很多次都碰到风控了，但我同事就能一次成功，所以碰到了就多试几次，功夫不负有心人，再者小黄鱼各种平台都有卖账号的，想尝试的都能想到办法。

第二条路，国内外可用的资源就比较多了，基本上就是注册账号就能免费玩上那么一阵子，需要持久使用的话多个站点切换就行，重点是免费

搜集到一些可用的网站，可直接体验：

• 网站1，不允许推荐
• 网站2，不允许推荐
• 网站3，不允许推荐
• 网站4，不允许推荐

一些好玩的东西

角色扮演

GitHub – SillyTavern/SillyTavern: LLM Frontend for Power Users.

Welcome to Character Book! – Character.AI

通过 SillyTavern 这个工具，可以比较方便的定制自己喜欢的角色、通过 StableDiffusion 扩展描绘场景和角色，甚至让 ChatGPT 扮演文字探险游戏的 GM 来一场刺激的地牢探险

写小说

仅用自然语言，让ChatGPT输出连贯的长篇小说！苏黎世联邦理工大学提出RecurrentGPT

本质是使用 prompt 引导 GPT 思考情节，并对每次新增的内容不断的做总结（压缩），思考后续场景时把前面次总结 + 总体的大纲带上，模拟人类长期记忆过程。

开源项目地址：github.com/aiwaves-cn/…
作者开放体验地址：交互式小说生成

自建 GPT 服务

GitHub – Yidadaa/ChatGPT-Next-Web: One-Click to deploy well-designed ChatGPT web UI on Vercel. 一键拥有你自己的 ChatGPT 网页服务。

GitHub – GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT: GUI for ChatGPT API and many LLMs

这类服务最大的意义是，可以让身边感兴趣但折腾能力不足的人无缝上手，避免去注册账号、搞定网络、找网站；而且最大的一点：稳定。

不过这类服务如果自己部署的话，在注册账号免费的 API 额度过期后，需要绑定海外信用卡才可以继续使用下去。这个成本会比较高，操作也比较麻烦，有需要自行检索即可。

我尝试部署过很多个这样的服务，最终留下了 ChatGPT Next，面具和预设真的很方便，分享给别人后，聊天数据只会持久化到浏览器，隐私困扰少。

LangChain

GitHub – binary-husky/gpt_academic: 为ChatGPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，模块化设计支持自定义快捷按钮&函数插件，支持代码块表格显示，Tex公式双显示，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等

GitHub – mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain: GPT4 & LangChain Chatbot for large PDF docs

GitHub – jerryjliu/llama_index: LlamaIndex (GPT Index) is a data framework for your LLM applications

基于 LangChain 可以让 GPT 做更多的事情，比如与一篇 PDF 文档聊天、读论文等等

PS: 这张图是 gpt_academic 项目截图，底层并非使用 langchain，只有一个理解 pdf 功能与 langchain 的 combine 总结功能类似。

GitHub – FlowiseAI/Flowise: Drag & drop UI to build your customized LLM flow using LangchainJS

GitHub – hwchase17/langchain: ⚡ Building applications with LLMs through composability ⚡

更技术一点，就是可以使用工作流的方式把 LangChain 组件组合起来，为自己服务

一些底层原理

作为技术工作者，自然也需要对其原理做一下简单的了解，以明确其能力边界和特性，文字版教程推荐：人人都能看懂的 ChatGPT 原理课 – JioNLP – 掘金小册

视频版内容推荐两个 B站的教程：

训练原理科普

ChatGPT会产生意识么？

看完相关教程后，博主还整理了一个思维导图分享，供大家参考：

还有更清楚的 PDF 版本：ChatGPT原理-230602193139.pdf

总结

ChatGPT 所代表的大语言模型潜力还远远没有被挖掘出来，上面提到的都只是冰山一角，博主自我感觉连门槛都没有踏入。

博主相信随着 LLM 潜力的进一步挖掘，基于 ChatGPT 也一定会涌现出来无数高效率工具，它会如20年前的互联网一样，一步步成为我们工作生活中密不可分的一部分（参见博主写的另一篇文章：基于ChatGPT恐怖能力的高效率工具涌现意味着什么 – 九层台）。