学到了吗（论文checklist）论文et al，基于Chat GPT的学术论文写作神器chatgpt_academic使用指南，

chatgpt_academic是一类如前所述GPT-2的闲聊机器，著眼于学术研究应用领域的概要。

chatgpt_academic的标识符能从下列镜像以获取：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/language_model/gpt/chatgpt_academic

那个github工程项目是以PaddleNLP为此基础的Chatbot，但chatgpt_academic.py文档采用了PyTorch的库，该文档用作学术研究概要。浏览并运转该文档须要事先浏览GPT-2的PyTorch数学模型。

下列是采用chatgpt_academic的基本上关键步骤：

1. 保证你早已加装了Python自然环境和PyTorch库。假如没，请先加装。

2. 浏览chatgpt_academic数学模型文档并FAT。数学模型文档十分大，提议采用非官方提供更多的玒盘镜像展开浏览。

3. 引入数学模型并建立chatbot示例。具体来说须要引入适当的组件，并读取数学模型文档。

```

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2-medium)

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(./chatgpt_academic)

device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)

model.to(device)

chatbot = Chatbot(model, tokenizer, device)

```

在建立chatbot示例时，须要指定数学模型、tokenizer和device。Chatbot类是自定义的一个类，包含了chatgpt_academic的核心功能，即输入问题并以获取回答。例如：

```

response = chatbot.get_response("What is the greenhouse effect?")

print(response)

```

下列是Chatbot类的示例标识符，你能在其中添加自己的逻辑和功能：

```

class Chatbot:

def __init__(self, model, tokenizer, device):

self.model = model

self.tokenizer = tokenizer

self.device = device

def get_response(self, input_text):

# 将文本编码为ids

input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors=pt).to(self.device)

# 生成回答

sample_outputs = self.model.generate(input_ids,

do_sample=True,

max_length=512,

top_k=50,

top_p=0.95,

temperature=1.0)

# 解码回答文本

response = self.tokenizer.decode(sample_outputs[0], skip_special_tokens=True)

return response

更详细的采用指南，给出下列关键步骤和注意事项：

关键步骤1：加装Python自然环境和PyTorch库。保证你早已具备了采用Python的基本上知识，并加装了Python自然环境和PyTorch库。

关键步骤2：浏览chatgpt_academic数学模型文档。该数学模型文档十分大，提议采用非官方提供更多的玒盘镜像展开浏览。浏览完成后，FAT文档。

关键步骤3：引入数学模型并建立Chatbot示例。在Python中采用chatgpt_academic数学模型，须要引入torch和transformers组件，然后从GPT2Tokenizer和GPT2LMHeadModel类中读取适当的tokenizer和model。然后建立Chatbot类的示例，并指定数学模型、tokenizer和device。下列是示例标识符：

```

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2-medium)

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(./chatgpt_academic)

device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)

model.to(device)

class Chatbot:

def __init__(self, model, tokenizer, device):

self.model = model

self.tokenizer = tokenizer

self.device = device

def get_response(self, input_text):

input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors=pt).to(self.device)

sample_outputs = self.model.generate(input_ids, do_sample=True, max_length=512, top_k=50, top_p=0.95, temperature=1.0)

response = self.tokenizer.decode(sample_outputs[0], skip_special_tokens=True)

return response

chatbot = Chatbot(model, tokenizer, device)

```

注意：model和tokenizer的读取可能须要一些时间，在Python解释器中显示的输出可能会很多。为了防止这些输出干扰到Chatbot类和get_response()函数，提议将它们包装为try-except块或放在启动脚本中。

关键步骤4：采用Chatbot类以获取机器回答。现在你早已建立了一个能回答学术研究问题的闲聊机器，能采用Chatbot类的get_response()方法来以获取回答。下列是一个示例标识符，它将机器的回答打印到控制台中：

```

while True:

# 从控制台以获取输入

input_text = input(> You: )

# 以获取机器的回答

response = chatbot.get_response(input_text)

# 将答案打印到控制台上

print(> AI: + response)

```

注意事项：

1. chatgpt_academic采用的是GPT-2数学模型，因此在采用时提议采用GPU，否则速度会十分慢。

2. 在采用示例标识符时，应将chatgpt_academic所在的路径替换为你的实际路径。

3. chatgpt_academic的性能受到多种因素的影响，包括输入问题的类型、语言、长度和复杂度，以及计算设备的性能。在采用时应注意调整相关参数。

以上就是采用chatgpt_academic的基本上关键步骤和示例标识符。须要注意的是，chatgpt_academic仅仅是一个学术研究概要机器的核心，还须要针对具体的应用场景展开二次开发，添加更多功能和逻辑。

三、科学论文辅助诗歌创作实战

1、下列是采用chatgpt_academic数学模型生成诗歌创作科学论文的实际案例：

题目：社交媒体营销的利弊分析

1. 引言

社交媒体营销是指利用各种社交媒体平台展示和推销产品、服务和品牌的一类营销方式。社交媒体广泛应用作当今的商业营销中，并在许多方面取得了成功，但同时也带来了一些负面影响。因此，本篇科学论文将对社交媒体营销的利弊展开分析。

2. 社交媒体营销的优势

1)大众性：社交媒体平台能让营销者接触到全世界各个地区的用户，而且不限于年龄、地域、肤色等因素，无论是消费者还是生产商，都能采用社交媒体达到其目标用户。

2)传播速度快：在社交媒体上发布营销信息，由于信息的便利性和传播性，在几个小时内可能会被数百万人阅读。

3)多样性和互动性：社交媒体营销能通过各种形式展开，例如图片、视频、音频、博客等，营销内容也能直接与用户互动，增强与用户的互动和粘性。

3. 社交媒体营销的劣势

1)精准度：由于社交媒体平台的大众化和开放性，导致许多与营销目标无关的用户也会被推销信息打扰，无法实现真正的高精准度营销。

2)不可控性：社交媒体平台对于不同的推销者都有不同的规定和标准，导致它们不一定始终掌握平台的变化，或者无法适应新规则和政策。

3)数据安全：社交媒体营销会涉及到用户的个人信息和隐私，一旦用户的个人信息被泄露或被滥用，就会对消费者和企业带来潜在的风险和损失。

4. 结论

社交媒体营销作为一类新兴的营销方式，在商业应用领域的应用越来越广泛，但它也存在一些不足之处。因此，在展开社交媒体营销时，企业应该根据实际情况制定符合自己的营销策略，同时注重对用户隐私和数据安全的保护。

2、科学论文修改润色实战案例

下列是一个具体修改润色科学论文的实际案例：

假设你的科学论文中有一个句子：“Our study shows that the model has achieved high accuracy rates in prediction.”

假如须要润色那个句子，能考虑下列几个方面展开修改：

1. 缩短句子长度。上面的句子偏长，可能难以阅读。能尝试将其缩短，同时保持意思不变。比如，“Our model shows high accuracy rates.”。

2. 替换词汇。句子中的一些词汇可能能替换为更准确、更恰当的词汇。比如，“shows”能替换为“demonstrates”、“illustrates”等。假如选择更恰当的词汇，能让句子更具有说服力。

3. 增加具体细节。句子中能增加一些具体的细节，以便读者更好地理解科学论文。比如，“Our study shows that the model has achieved high accuracy rates in prediction, with an average accuracy rate of 95% over 1000 test cases.”

4. 翻译语言，以更通俗的语言描述研究。根据科学论文的读者群，可能须要将专业的术语或研究描述转化为更通俗的语言，从而更容易理解。

综上所述，修改后的句子能是这样的：“Our model demonstrates high accuracy rates, with an average accuracy rate of 95% over 1000 test cases.”。