4月17日，医疗软件公司Epic Systems Corp.芝加哥举行的 HIMSS 会议上发表声明称，它正在将GTP-4 等 OpenAI LP 服务整合到其电子医疗记录中。以帮助医护人员回复患者信息和分析医疗记录。 来源：siliconANGLE 微软 AI 平台公司副总裁 Eric Boyd 表示，“GPT-4可以自动化解决复杂的工作流程和更有效地从医疗记录中收集反馈，帮助医生进行更明智的决策并提供更个性化的帮助，比如，GPT-4可以为Epic的数据探索工具SlicerDicer带来自然语言查询和“数据分析”功能，有了它，医生将能够以更直观、对话的方式探索数据。” Epic Systems Corp. 是一家医疗信息技术公司,总部位于美国威斯康星州。该公司主要面向大型综合医院以及医疗网络，开发和销售医院和诊所使用的电子健康档案系统。 Epic 的主要产品是一套集成的电子健康档案软件,可以管理病人的医疗信息,包括:病历记录 和电子处方、 门诊和住院治疗、手术室管理等。Epic 的电子健康档案系统被全美大约 250 多家医院和大型医疗机构使用,其中许多排名全美前 100 强。该公司

润色方向 根据自己的需求调整润色方式。以下列举了一些常用词汇，可与后文的示例结合使用。 更精确的措辞（More precise）：选择更精确的词汇，例如使用“generate”代替“produce” 或“analyze”代替“look at”。 更简练的表达（More concise）：消除不必要的词语和短语，使句子更加清晰、直接。 更客观的语言（More objective）：删除主观性语言，以中立的方式呈现信息。 更具体的描述（More specific）：提供更具体的细节，以支持论点或想法。 更连贯的表达（More coherent）：确保句子组织良好，逻辑流畅。 更一致的风格（More consistent）：确保句子所使用的语言和风格与论文的其余部分一致。 更符合学术风格（More academic）：使用学术写作中常用的术语和短语，例如 “furthermore”和“thus”。 更正式的语法（More formal grammar）：使用正确的语法和句法，例如避免句子碎片或跑题的 句子。 更具细节的描述（More nuanced）：通过使用词语或短语来传达更复杂或微妙的含

2023年4月演讲PPT

ChatGPT was launched by OpenAI on 30/Nov/2022. Its foundation engine, GPT-3, was pretrained for the equivalent of ~300 years, at a cost of ~$5M, on around 750GB of data from academic papers to Wikipedia and beyond. ChatGPT is essentially ‘frozen’, and cannot learn new things. During training, ChatGPT made billions of connections between trillions of words, and is able to statistically predict the next word for any ‘prompt’ (like a query or question)

ChatGPT在科研中的应用 个人给研一学生上课PPT，内含ChatGPT国内外发展历程、各种使用技巧以及在科研中的应用案例。 同时包含3个国内开源镜像，本人亲测截止2023年5月14号可用。 仅需替换校徽图标即可作为学术分享PPT使用。

ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)，是OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布，短短5天注册用户数超过100万，两个月后月活用户突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用（没有之一）。ChatGPT是人工智能技术驱动的NLP(Natural Language Processing)自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。 ChatGPT在健康医疗领域可以有哪些方面的应用，带给我们怎样的思考呢？

ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

# 深入分析ChatGPT原理以及GPT-4自然语言处理技术的实现 ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，通过对大量的语料进行训练，可以生成具有自然流畅度的文本。GPT-4是ChatGPT的下一代版本，相比前一代，它在语言模型的建模能力、文本生成质量和上下文理解等方面都有所提升。 ## ChatGPT的原理分析 ChatGPT的原理是基于Transformer模型的，它是一种自注意力机制，可以将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，从而实现上下文建模。在ChatGPT中，输入序列是一段自然语言文本，输出序列是一个具有自然流畅度的文本。 ChatGPT的训练过程可以分为两个阶段。第一阶段是基于无标注语料的预训练，它使用大量的数据来学习语言模型的参数。在这个阶段，ChatGPT的目标是预测下一个词语的概率分布。第二阶段是基于有标注数据的微调，它使用特定的任务来对语言模型进行微调。在这个阶段，ChatGPT的目标是最小化任务特定的损失函数。 ## GPT-4自然语言处理技术的实现 GPT-4的实现与ChatGPT类似，但是它在模型结构和训练方法上都有所改进。GPT

内容概要：本文旨在对ChatGPT的深度原理进行分析，包括其算法、架构、优化策略等方面。 适用人群：所有对ChatGPT感兴趣的用户和开发者，特别是那些想要深入了解ChatGPT的工作原理的用户和开发者。 使用场景及目标：深入了解ChatGPT的工作原理，从而更好地应用它。在以下场景中可以应用本文的知识： 对于聊天机器人开发者，可以根据本文的分析方法，全面了解ChatGPT的算法和实现方式，以便更好地进行聊天机器人的开发。 对于自然语言处理领域的研究者，可以通过本文的分析，更加深入地研究ChatGPT所采用的算法和架构，从而为该领域的发展做出贡献。 对于普通用户，可以通过本文了解到ChatGPT是如何工作的，从而更好地享受它带来的便利和乐趣。 其他说明：本文主要涵盖以下内容： GPT算法原理 ChatGPT架构设计 优化策略 使用场景与功能 现有局限与未来发展