[基础使用] 什么是GPT，如何简单的理解GPT和Chatgpt的关系

Gpt是一种处理数据的生成式模型。它即学习大量的知识又有多样性的处理和生成方式。

它的状态就是一个超级大脑，它学习了人类大概70%的知识，那么如何运用这个超级大脑、将它置于何种场景中以及规定它的运作方式，就看开发者如何去设定。

Openai在考虑如何运用他们的gpt模型时打造出了 Chatgpt这个产品，它的设定就是可以让用户通过自然语言这种最简单的输入方式来运行gpt模型，这种使用方式很直观的体现出了gpt的数据处理能力，这包括接收信息、理解信息、检索知识库、生成回复。



Chatgpt适用于知识问答和简单的任务处理，这就是它的产品定位 。面对更为负责的任务Openai提供了其他的产品线，例如api可以用来集成到外部应用的某些环节中，实现自动化，无限量的输入和输出。

考虑到企业用户的业务场景Openai还提供了微调大模型，可以基于基座模型的技术框架来训练自己的私有数据，以及设定处理方式，从而做到特殊场景的业务运行。

对于小团体他们还提供了Gpts 用于数据量小的业务场景，与之对应的还有助手api用于外部调用。

需要清楚一点，所有基于基座模型打造的应用它的输入与输出都是根据开发者的设定而决定的，chatgpt的设定就很完美，它可以很清晰的理解我们的输入和对应的输出。

如果你没有进行设定单独调用gpt3.5 4.0 这些模型的api直接使用并不能和chatgpt有同样的表现，因为你调用的是基座模型。

除了设定外还有很多增强和辅助的模块，如RAG的技术，用于检索数据，在处理数据的环节几乎是必不可少的，在调用外部知识时rag技术可以在庞大的知识库中提供辅助数据为基座模型参考，如果基座模型是生成作用，rag则是检索和提供信息。

在清楚的理解概念后我们才能够更好的利用它，理解Openai的产品线和定位后我们才能选择适合的产品集成到工作环境中。

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