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ChatGPT 中文指南项目旨在帮助中文用户了解和使用ChatGPT。我们收集了各种免费和付费的ChatGPT资源，以及如何更有效地使用中文与 ChatGPT 进行交流的方法。在这个仓库中，您将找到丰富的 ChatGPT工具、应用和示例。
如果感觉本指南内容对您有帮助，在您经济条件允许的情况下可以考虑加入我的知识星球。与本指南作为资源合集定位所不同的，我将在知识星球与大家一起学习 ChatGPT 及 AI 前沿知识，分享自己在这个技术爆炸时代的深度思考与实践，分享前沿科技成果，分享自己掌握的优质学习资料和教程，最新资讯。
建立知识星球也是对自己学习的敦促，也希望能与智慧的你们一起把握时代机遇，预见未来，遇见更好的自己！
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欢迎加入电报交流群讨论 ChatGPT 相关资源及日常使用等相关话题：
以下是 ChatGPT 为大家做的自我介绍：
你好！我是ChatGPT，一个由OpenAI开发的大型语言模型，基于GPT-4架构。我的任务是通过自然语言处理技术，与用户进行交流并提供帮助。我可以回答问题、提供建议、进行简单对话等。我的知识截止于2021年9月，所以关于那之后的信息可能无法为您提供准确的答案。请随时向我提问，我会尽我所能帮助您。
(推荐) 注册后免费使用，无次数限制，官方出品，性能最强，技术最佳。缺点是国内注册困难：
(推荐) 注册后免费使用，可免费试用当前最先进的 GPT-4，提供多种模型选择。能科学上网即可注册，有 iPhone 客户端可以使用。
(推荐) 注册后免费使用，有次数限制(经常调整)，需要使用微软的 Edge 浏览器访问 www.bing.com, 国内会重定向到 cn.bing.com 导致无法使用。国内使用有两种方法：
第三方客户端很多，基本都是通过调用 OpenAI 的 API 实现，这些客户端往往需要你自备 OpenAI 的 Api Key 使用。
脱胎于 OpenAI 的初创公司 Anthropic 产品 Claude 模型，需申请使用
更新：Claude 模型现已经可以通过 slack 免费使用，地址: https://www.anthropic.com/claude-in-slack
阿里达摩院出品，目前未大规模开放，可申请使用
2023 年 2 月曾短暂发布，后因未知原因关闭，现在已经更新升级到 v2 版本，可使用抱抱脸体验 demo, 性能与 OpenAI 的 ChatGPT 有一定差距。代码和模型已开源 [GitHub 代码].
直接使用 speechgpt 或者使用下面 Chrome 插件
安装 chrome 插件: Voice Control for ChatGPT
打开 OpenAI ChatGPT 网页，告诉 ChatGPT 你希望它扮演一个 native English speaker 与你对话，并且纠正你的单词、语法错误，插件会自动播放英语语音。
基于 ChatGPT API 的划词翻译浏览器插件和跨平台桌面端应用。
使用 AI 设计自己梦想的房间，上传图片即可得到概念图。
中科院科研工作专用ChatGPT，特别优化学术Paper润色体验，支持自定义快捷按钮，支持markdown表格显示，Tex公式双显示，代码显示功能完善，本地Python工程剖析功能/自我剖析
科研狗福音，上传科研论文 PDF ,可以让 chatPDF 帮助快速总结文章内容，创新点，贡献点，实验结果。以下是一个例子
类似工具：
与上面的 chatPDF 功能比较类似，就不放图了。
酷表ChatExcel是通过文字聊天实现Excel的交互控制的AI辅助工具，期望通过对表输入需求即可得到处理后的数据（想起来很棒），减少额外的操作，辅助相关工作人员（会计，教师等）更简单的工作。
基于 ChatGPT 的文件阅读助手，支持中英文，可以快速从上传研究论文、书籍、手册等文件中提取、定位和汇总文件信息，并通过聊天的方式在几秒钟内给出问题的答案。
输入书名你就可以跟任何一本书聊天。但需要注意背后还是那个会胡编答案的ChatGPT，所以不会 100% 准确地利用这些书籍的知识来跟你对话。估计基于真实图书数据的 ChatGPT 很快就会出现（事实上基于各种真实数据库的各种 chat 都已经在路上了）。
🎒飞书 ×（GPT-3.5 + DALL·E + Whisper）= 飞一般的工作体验 🚀 语音对话、角色扮演、多话题讨论、图片创作、表格分析、文档导出 🚀
邮件，博客等各类文档智能写作助手，支持中文
丢一个 YouTube 视频链接，与任何YouTube视频对话。
生成各种组会、周会汇报内容，周一、五、六、日可免费使用，其余时间需要自备 OpenAI API Key
帮助姐妹们一键生成小作文，在舆论场里立于不败之地。
上传文件然后与之对话
ChatGPT 和 Wolfram|Alpha 结合，补足 ChatGPT 数学计算方面的补足。
为 ChatGPT 添加图片能力.
[论文：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models
] [GitHub 代码]
将OpenAI GPT与视觉和音频连接起来。您现在可以使用OpenAI API密钥发送图像、音频记录和pdf文档，并获得文本和图像格式的响应。目前正在增加对视频的支持。
Genmo Chat 是一款多模态聊天机器人，可以提供文本、图像、视频的内容生成服务，简单来说可以用它来做一些图片和视频编辑工作。
Copilot Hub 是一个帮助你基于私有数据创建智能知识库 & 人格化 AI 的平台。你可以基于文档、网站、Notion database 或其他数据源在几分钟内创建一个自定义的 ChatGPT。
使用 GPT-4 实现自动化自主开发和管理企业以实现盈利。
Meta发布“分割一切”AI模型，CV或迎来GPT-3时刻！多模态 ChatGPT 距离现实应用不远了！
分割作为计算机视觉的核心任务，已经得到广泛应用。但是，为特定任务创建准确的分割模型通常需要技术专家进行高度专业化的工作，此外，该任务还需要大量的领域标注数据，种种因素限制了图像分割的进一步发展。
Meta 发布的 SAM 模型只做了一件事情：（零样本）分割一切。类似 GPT-4 已经做到的“回答一切”。
立即使用海量的 ChatGPT 应用，或在几秒钟内创建属于自己的应用。
个人使用免费，有 vscode 插件，github copilot 平替
GPT-4 驱动的一款强大代码编辑器，可以辅助程序员进行日常的编码，目前免费。
简单描述项目简介即可快速生成 GitHub README 内容
CodiumAI这个项目构建了一个名为TestGPT的语言模型，是一个专注于软件测试方面的AI，用它通过对话式来生成代码分析、测试计划和测试代码。目前有vscode和jetbrains的插件可供使用。
目前可申请内测
Portal是一款传输工具，旨在将ChatGPT的能力整合到用户的工作流程中。它把整个操作系统当成自己的舞台，可以在任意软件上操作ChatGPT。
一个强大的缓存库，可用于加速和降低依赖 LLM 服务的聊天应用程序的成本，可用作 AIGC 应用程序的memcache，类似于 Redis 用于传统应用程序的方式。知乎简介：有效果实测图和基本介绍。
使用 OpenAI GPT4, 描述函数功能即刻得到相应的函数代码，使用 GPT4 替代程序猿更近一步了，下面是核心代码：
import openai def ai_function(function, args, description, model = "gpt-4"): # parse args to comma seperated string args = ", ".join(args) messages = [{"role": "system", "content": f"You are now the following python function: ```# {description}\n{function}```\n\nOnly respond with your `return` value. no verbose, no chat."},{"role": "user", "content": args}] response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=0 ) return response.choices[0].message["content"]
Chat-GPT 超级挂件，以侧边窗口的形式提供服务，可以在阅读书籍时划选文本点击按钮给你解释，总结和提取；也可以在使用笔记软件时为笔记润色，翻译和补充.....
OpenAI 现已经支持插件功能，可以预见这个插件平台将成为新时代的 Apple Store，将会带来巨大的被动流量，新时代的机会！
指南中介绍了开发者申请开发插件的流程，与网页浏览器插件、代码解释器插件、Retrieval 插件、第三方插件等插件的功能、交互样式，详细介绍了开发流程，并通过“待办事项列表(to-do list)插件”的案例开发过程进行了演示。
https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-intro.md
更加复杂，但完备性会比较高，比较适合用于编写 prompt 模板。 CRISPE 分别代表以下含义：
https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List
Prompt 编写模式是一份中文教程，介绍了系列 Prompt 编写模式，以实现更好地应用 Prompt 对 AI 进行编程。
项目逻辑清晰，示例丰富，作者对比了不同 Prompt 模式下 AI 输出内容的显著差异，撰写逻辑也是非常“中文”的。适合中文使用！
项目结构与速查表
如何让 ChatGPT 的回答更准确，更符合我们的要求，网站提供了许多例子供参考。
学习如何使用 prompt，支持中文
如果感觉自己写的 prompt 不够好， 可以让模型帮你写，然后再输入 ChatGPT .
输入简单的词，这个工具会帮你优化成适合生成带有艺术感画面的一连串prompt，可以在大部分绘画工具使用。
所谓越狱: 是指通过一些Prompt技巧，诱导chatGPT回答一些被限制或禁止回答的问题。 慎用！有封号风险，部分指令对 GPT-4 可能无效，可能随着 OpenAI 对模型的改进失效。
DAN越狱提示成功例图：
OpenAI 的 ChatGPT 大型语言模型（LLM）并未开源，这部分收录一些深度学习开源的 LLM 供感兴趣的同学学习参考。
karpathy大神发布的一个 OpenAI GPT(生成预训练转换器)训练的最小 PyTorch 实现，代码十分简洁明了，适合用于动手学习 GPT 模型。
GitHub:
https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit#pre-trained-weights
开源了数据、模型和权重，以及提供训练，微调教程，下面是项目介绍
Dolly 使用 Alpaca 数据，对两年前的开源EleutherAI 60亿参数模型进行微调，从而产生了在原模型中没有的理解和文本生成能力。
目前已经更新到 v2, ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型。ChatYuan-large-v2使用了和 v1版本相同的技术方案，在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。
ChatYuan-large-v2是ChatYuan系列中以轻量化实现高质量效果的模型之一，用户可以在消费级显卡、 PC甚至手机上进行推理（INT4 最低只需 400M ）。
基于 LLaMa 的 LLM 助手，提供训练代码、数据和演示，训练一个自己的 AI 助手。
来自斯坦福，建立并共享一个遵循指令的LLaMA模型。
Alpaca-CoT项目旨在探究如何更好地通过instruction-tuning的方式来诱导LLM具备类似ChatGPT的交互和instruction-following能力。为此，我们广泛收集了不同类型的instruction（尤其是Chain-of-Thought数据集），并基于LLaMA给出了深入细致的实证研究，以供未来工作参考。作者声称这是首个将CoT拓展进Alpaca的工作，因此简称为"Alpaca-CoT"。
OpenFlamingo 是一个用于评估和训练大型多模态模型的开源框架，是 DeepMind Flamingo 模型的开源版本，也是 AI 世界关于大模型进展的一大步。
项目开源了中文LLaMA模型和经过指令精调的Alpaca大模型。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力。同时，在中文LLaMA的基础上，本项目使用了中文指令数据进行指令精调，显著提升了模型对指令的理解和执行能力。
一种基于开源模型, 已交互方式连接不同视觉模型的开源工具。
Lightning-AI 基于nanoGPT的LLaMA语言模型的实现。支持量化，LoRA微调，预训练。
继草泥马（Alpaca）后，斯坦福联手CMU、UC伯克利等机构的学者再次发布了130亿参数模型骆马（Vicuna），仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。FastChat 是Vicuna 的GitHub 开源仓库。
共建大模型社区，让每个人都训得起大模型。
大语言模型LLM在语言理解、生成、交互和推理方面的表现，让人想到：
可以将它们作为中间控制器，来管理现有的所有AI模型，通过“调动和组合每个人的力量”，来解决复杂的AI任务。
在这个系统中，语言是通用的接口。
于是，HuggingGPT就诞生了。
它的工程流程分为四步：
首先，任务规划。ChatGPT将用户的需求解析为任务列表，并确定任务之间的执行顺序和资源依赖关系。
其次，模型选择。ChatGPT根据HuggingFace上托管的各专家模型的描述，为任务分配合适的模型。
接着，任务执行。混合端点（包括本地推理和HuggingFace推理）上被选定的专家模型根据任务顺序和依赖关系执行分配的任务，并将执行信息和结果给到ChatGPT。
最后，输出结果。由ChatGPT总结各模型的执行过程日志和推理结果，给出最终的输出。
babyagi 是一个智能任务管理和解决工具，它结合了OpenAI GPT-4和Pinecone向量搜索引擎的力量，以自动完成和管理一系列任务，从一个初始任务开始，babyagi使用GPT4生成解决方案和新任务，并将解决方案存储在Pinecone中以便进一步检索。
AI研究所：一个收录 AI 相关工具和AI资讯的中文网站
本文来自2021年Sam Altman的博客，他在文章中写了对人工智能革命的思考。我认为他自己总结的很好，下面是观点摘要：
我在OpenAI的工作每天都在提醒我，社会经济的重大变革将会比绝大多数人认为的更快到来。越来越多人类的工作将被能够思考和学习的软件取代，更多的权力将从劳动力转移到资本上。如果我们的公共政策不做出相应的调整，最终，大多数人会比现在过得还要糟糕。
我们需要设计一种制度拥抱这种技术化的未来，然后对构成未来世界大部分价值的资产（公司和土地）征税，以便公平地分配由此产生的财富。这样做可以使未来社会的分裂性大大降低，并使每个人都能参与收益分配。
未来五年，会思考的计算机程序将可以阅读法律文件，并提供医疗建议；在接下来的十年里，它们将可以从事流水线工作，甚至可能成为人类的同伴；而在之后的几十年里，它们几乎可以做所有的事情，包括探索新的科学发现，扩大我们对”一切”的概念。
这场技术革命势不可挡。当这些智能机器又可以帮助我们制造更智能的机器时，创新的循环往复将加快这场革命的步伐。随之而来的是三个至关重要的后果：
这场革命将创造惊人的财富。一旦有足够强大的人工智能「加入劳动大军」，很多种劳动力的价格（驱动商品和服务的成本）将逐渐归零。
世界将发生翻天覆地的变化，因此我们需要同样颠覆性的政策变化来分配财富，从而使更多的人可以追求自己想要的生活。
如果我们把这两方面的工作做好了，就能将人类的生活水平提高到前所未有的状态。
由于我们正处于巨变的开端，因此人类有一个难能可贵的机会去打造未来。这种设计不会简单地解决当前人类面临的社会和政治问题，人类需要着眼于不久的将来，设计一套截然不同的政策体系。
如果我们在制定政策时不着眼于未来，那人类即将面临重大的考验，就像我们把前农耕社会或封建社会的组织原则应用到当今社会，必然会导致失败一样。
文章节选+翻译了本月最重要的一篇论文的内容，《通用人工智能的火花：GPT-4早期实验》
该论文是一篇长达154页的对 GPT-4 的测试。微软的研究院在很早期就接触到了 GPT-4 的非多模态版本，并进行了详尽的测试。
这篇论文不管是测试方法还是测试结论都非常精彩，强烈推荐看一遍，传送门在此 。https://arxiv.org/pdf/2303.12712v1.pdf
中文翻译全文在此： 《GPT-4 ，通⽤⼈⼯智能的⽕花》
报告链接： https://arxiv.org/abs/2303.08774
GPT-4的发布直接填补了之前GPT系列的跨模态信息生成能力的空缺，GPT-4目前已经可以同时接受图像和文本输入，来生成用户需要的文本。并且OpenAI团队在多个测试基准上对其进行了评估，GPT-4在大部分测试上已经与人类水平相当了。有很多学者分析，GPT-4相比前代的GPT-3.5以及ChatGPT”涌现“出了更加成熟的智能，其内部原因可能是投入了更大的训练数据库和训练算力，真有一些力大砖飞的感觉。但是不可否认的是，GPT-4仍然面临着生成”幻觉“ (Hallucination)的问题，即仍有可能产生事实性错误的生成文本。此外，GPT-4主打的多模态生成模式是否也会进一步带来生成具有政治导向、错误价值观、暴力倾向等内容的风险呢，那么如何灵活的应对这些局限性和风险性，对GPT-4的健康落地也具有非常重要的意义。
ChatGPT的强大能力是显而易见的，但对于人工智能领域不太熟悉的人，对这种黑盒的技术仍然会担忧或者不信任。恐惧通常来自于不了解，因此本文将为大家全面剖析ChatGPT的技术原理，尽量以简单通俗的文字为大家解惑。
文章介绍了ChatGPT六个方面的安全部署，包括构建日益安全的AI系统、在实际使用中学习改进安全措施、保护儿童、尊重隐私、提高事实准确性，以及持续研究和参与。
有朋友咨询是否可以赞赏，在此回复如下。
收集维护本项目的过程，对自己也是学习和成长的过程。在这个过程中能够获得大家的认可以及支持我已深感荣幸，也深感惶恐。目前本人学习工作还算顺利，暂时没有遇到经济上的困难，因此谢谢大家的好意，你们的 Star 和转发已经是对本项目最好的支持，暂不考虑开通赞赏功能！如果感觉本指南内容对您有帮助，在您经济条件允许的情况下可以考虑加入我的知识星球。
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我们要对以下项目表示衷心的感谢，他们为我们提供了宝贵的贡献和灵感：
我们非常感谢所有为这个项目做出贡献的个人，你们的努力和付出使这个项目不断进步和发展：
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