本文主要是介绍玩转ChatGPT：图像识别（vol. 1），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、写在前面
来了来了，终于给我的账号开放图像识别功能了，话不多说，直接开测！！！
二、开始尝鲜
（1）咒语：
GPT回复：
这幅图显示了从2005年1月到2012年12月的8年时间里，每100,000人中肝炎的发病率。图中的纵轴表示肝炎的发病率（每100,000人），而横轴表示时间。
以下是对图中数据的主要观察结果：
（a）在2005年初，肝炎的发病率在10左右，随后在2005年中下降到了近5的低点。
（b）到了2007年初，肝炎的发病率急剧上升，达到了近25的高点，这是这8年里的最高发病率。
（c）在此后的时间里，肝炎的发病率呈现了波动的下降趋势，有几次明显的短期上升，但总体趋势是下降的。
（d）到2012年末，发病率回到了大约10的水平，与2005年初相似。
总体上，这幅图反映了在这8年时间里，肝炎的发病率经历了一个明显的高峰，随后整体呈现下降趋势，但在此过程中也有几次的短期反弹。
（2）咒语：
GPT回复：
这是两个图表，分别展示了某一模型在训练期间的损失和准确率。横轴表示训练的迭代次数，即Epochs，而纵轴在左图表示损失（Loss），在右图表示准确率（Accuracy）。
（a）训练损失 vs 验证损失 （左图）：
训练损失（用蓝色线表示）从一个较高的值开始，并随着迭代次数的增加逐渐下降。这表明模型在训练数据上的表现逐渐改善。验证损失（用橙色线表示）也显示了类似的趋势，但在后期似乎略微平稳，与训练损失趋近。在整个训练过程中，训练损失和验证损失都呈现下降趋势，且二者非常接近，表明模型没有出现过拟合现象。
（b）训练准确率 vs 验证准确率 （右图）：
训练准确率（用蓝色线表示）从一个较低的值开始，并随着迭代次数的增加逐渐上升。验证准确率（用橙色线表示）也呈现上升趋势，但在后期似乎略微平稳。在大约40个迭代后，训练准确率似乎略高于验证准确率，这可能是轻微的过拟合迹象，但差异不大。
总体来说，这些图表展示了模型在训练和验证数据集上的性能随着时间的变化。模型在损失上的表现逐渐改善，同时准确率也逐渐增加，这表明模型正在学习并优化其性能。不过，考虑到训练和验证之间的差异较小，这个模型似乎达到了一个良好的平衡，没有明显的过拟合或欠拟合现象。
（3）咒语：
GPT回复：
这些图像展示了两个混淆矩阵，用于评估模型在分类任务上的性能。在这种情境下，模型的任务是预测是否为“结核病”(Tuberculosis)或“正常”(Normal)。
第一个混淆矩阵：
真正例 (True Positive, TP)：预测为结核病并且实际上是结核病的样本数量是128。
真负例 (True Negative, TN)：预测为正常并且实际上是正常的样本数量是171。
假正例 (False Positive, FP)：预测为结核病但实际上是正常的样本数量是9。
假负例 (False Negative, FN)：预测为正常但实际上是结核病的样本数量是12。
第二个混淆矩阵：
TP：预测为结核病并且实际上是结核病的样本数量是452。
TN：预测为正常并且实际上是正常的样本数量是610。
FP：预测为结核病但实际上是正常的样本数量是110。
FN：预测为正常但实际上是结核病的样本数量是108。
此外，图像顶部还显示了一些关键指标的数值：
训练数据的平均损失值、验证数据的平均损失值、训练数据的准确率、验证数据的准确率等。
还给出了某些特定的评估指标，如预测结核病时的精确度、预测正常时的精确度、预测结核病时的召回率、预测正常时的召回率等。
总的来说，这些图表和指标为我们提供了关于模型在分类任务上性能的深入了解。从混淆矩阵中，我们可以清晰地看到模型在预测正常和结核病样本时的准确性以及它的误判情况。
（4）咒语：
GPT回复：
该图展示了TUT1 mRNA的相对表达水平在正常对照组(NC)和TUT1 RNAi处理组之间的差异。从图中可以看出，在经过TUT1 RNAi处理后，TUT1 mRNA的表达水平显著下降，与正常对照组相比，其差异具有统计学意义（标记为**，表示P < 0.01）。每个柱状图上的点代表单个样本的测量值，而柱状图的高度代表平均值，错误条代表标准误。
（5）咒语：
GPT回复：
这个假说图描述了TM感染如何影响细胞内的一系列分子事件。在TM感染后，TUT1蛋白质对NCOR2前mRNA进行调控，进而促进NCOR2-013 mRNA的产生。这种mRNA进一步被翻译成NCOR2-013蛋白，在细胞核中，它与HDAC3和TBL1X1相互作用并可能调控基因的表达，尤其是与炎症相关的基因如JUNB和H3，进而影响IL-1β、TNF-α等炎症相关因子的产生。
三、写在最后
OpenAI最近推出的GPT多模态功能，尽管目前只能进行图像识别，但这一进步已经极具创新性地突显了大型语言模型的强大实力与巨大潜能。只能说遥遥领先，遥遥领先。
此外，我相信这只是冰山一角，GPT图像识别功能肯定拥有更多可能性和应用场景等待我们去探索和实现。期待在未来的时间里，细致地对其进行深入测试，并通过实践发掘其更多价值和潜力。
这篇关于玩转ChatGPT：图像识别（vol. 1）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
