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GUID磁碟分区表 （ GUID Partition Table ，缩写： GPT ）其含义为“全局唯一标识磁碟分区表”，是一个实体硬碟的分区表的结构布局的标准。它是可扩展固件接口（EFI）标准（被Intel用于替代个人计算机的BIOS）的一部分，被用于替代BIOS系统中的一64bits来存储逻辑块地址和大小信息的主开机纪录（MBR）分区表。
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基本介绍 中文名 ：GUID磁碟分区表 外文名 ：GUID Partition Table 含义 ：全局唯一标识磁碟分区表 定义 ：实体硬碟的分区表的结构布局标准 概念介绍,特点,传统MBR,分区表头,分区表项, 概念介绍 GUID 磁碟分区表 （ GUIDPartition Table ，缩写： GPT ）是一个实体硬碟的分区表的结构布局的标准。它是可扩展固件接口（EFI）标准（被Intel用于替代个人计算机的BIOS）的一部分，被用于替代BIOS系统中的一个扇区来存储逻辑块地址和大小信息的主开机纪录（MBR）分区表。对于那些扇区为512位元组的磁碟，MBR分区表不支持容量大于1TB（1 × 10^12位元组）的分区，然而，一些硬碟制造商（诸如希捷和西部数据）注意到了这个局限性，并且将他们的容量较大的磁碟升级到了4KB的扇区,这意味着MBR的有效容量上限提升到了16 TB。 这个看似“正确的”解决方案，在临时地降低了人们对改进磁碟分配表的需求的同时，也给市场带来了关于在有较大的块(block)的设备上从BIOS启动时，如何最佳的划分磁碟分区的困惑。GPT分配64bits给逻辑块地址，因而使得最大分区大小在2^64-1个扇区成为了可能。对于每个扇区大小为512位元组的磁碟，那意味着可以有9.4ZB(9.4 x 10^21位元组)或18 E 个512位元组（9,444,732,965,739,290,426,880位元组 或 18,446,744,073,709,551,615（2^64-1）个扇区 x 512（=2^9）位元组每扇区）。
截止至2010年，大多数作业系统对GPT均有所支持，尽管包括Mac OS X和Windows在内的一些仅支持在EFI基础上自GPT分区启动，见#作业系统支持。 GPT分区表的结构。此例中，每个逻辑块（LBA）为512位元组，每个分区的记录为128位元组。负数的LBA地址表示从最后的块开始倒数，−1表示最后一个块。 特点 在MBR硬碟中，分区信息直接存储于主引导记录（MBR）中（主引导记录中还存储著系统的引导程式）。但在GPT硬碟中，分区表的位置信息储存在GPT头中。但出于兼容性考虑，硬碟的第一个扇区仍然用作MBR，之后才是GPT头。 跟现代的MBR一样，GPT也使用逻辑区块位址（LBA）取代了早期的CHS定址方式。传统MBR信息存储于LBA 0，GPT头存储于LBA 1，接下来才是分区表本身。64位Windows作业系统使用16,384位元组（或32扇区）作为GPT分区表，接下来的LBA 34是硬碟上第一个分区的开始。 苹果公司曾经警告说：“不要假定所有设备的块大小都是512位元组。”一些现代的存储设备如固态硬碟可能使用1024位元组的块，一些磁光碟（MO）可能使用2048位元组的扇区（但是磁光碟通常是不进行分区的）。一些硬碟生产商在计画生产4096位元组一个扇区的硬碟，但截至2010年初，这种新硬碟使用固件对作业系统伪装成512位元组一个扇区。 使用英特尔架构的苹果机也使用GPT。 为了减少分区表损坏的风险，GPT在硬碟最后保存了一份分区表的副本。 传统MBR (LBA 0) 在GPT分区表的最开头，处于兼容性考虑仍然存储了一份传统的MBR，用来防止不支持GPT的硬碟管理工具错误识别并破坏硬碟中的数据，这个MBR也叫做保护MBR。在支持从GPT启动的作业系统中，这里也用于存储第一阶段的启动代码。在这个MBR中，只有一个标识为0xEE的分区，以此来表示这块硬碟使用GPT分区表。不能识别GPT硬碟的作业系统通常会识别出一个未知类型的分区，并且拒绝对硬碟进行操作，除非用户特别要求删除这个分区。这就避免了意外删除分区的危险。另外，能够识别GPT分区表的作业系统会检查保护MBR中的分区表，如果分区类型不是0xEE或者MBR分区表中有多个项，也会拒绝对硬碟进行操作。 在使用MBR/GPT混合分区表的硬碟中，这部分存储了GPT分区表的一部分分区（通常是前四个分区），可以使不支持从GPT启动的作业系统从这个MBR启动，启动后只能操作MBR分区表中的分区。如Boot Camp就是使用这种方式启动Windows。 分区表头 (LBA 1) 分区表头定义了硬碟的可用空间以及组成分区表的项的大小和数量。在使用64位Windows Server 2003的机器上，最多可以创建128个分区，即分区表中保留了128个项，其中每个都是128位元组。（EFI标准要求分区表最小要有16,384位元组，即128个分区项的大小） 分区表头还记录了这块硬碟的GUID，记录了分区表头本身的位置和大小（位置总是在LBA 1）以及备份分区表头和分区表的位置和大小（在硬碟的最后）。它还储存着它本身和分区表的CRC32校验。固件、引导程式和作业系统在启动时可以根据这个校验值来判断分区表是否出错，如果出错了，可以使用软体从硬碟最后的备份GPT中恢复整个分区表，如果备份GPT也校验错误，硬碟将不可使用。所以GPT硬碟的分区表不可以直接使用16进制编辑器修改。 主分区表和备份分区表的头分别位于硬碟的第二个扇区（LBA 1）以及硬碟的最后一个扇区。备份分区表头中的信息是关于备份分区表的。 分区表项 (LBA 2–33) GPT分区表使用简单而直接的方式表示分区。一个分区表项的前16位元组是分区类型GUID。例如，EFI系统分区的GUID类型是{C12A7328-F81F-11D2-BA4B-00A0C93EC93B}。接下来的16位元组是该分区唯一的GUID（这个GUID指的是该分区本身，而之前的GUID指的是该分区的类型）。再接下来是分区起始和末尾的64位LBA编号，以及分区的名字和属性。
caht gpt全称：Chat Generative Pre-trained Transformer
1. chatGPT介绍
chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。
ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。
如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。
在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。
ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，
其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月发布后，OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后，用户数量达到1亿。
2. chatGPT如何训练数据
ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果，从而获得更为逼真的结果。
在监督学习的情况下，模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中，人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。
这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。
这种策略优化算法比信任域策略优化（trust region policy optimization）算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。
此外，OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据，这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。 允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票；在投赞成票或反对票时，他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。
ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，如BBS和Python编程语言。
关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练， 由于深度学习模型不懂编程，与所有其他基于深度学习的语言模型一样，只是在获取代码片段之间的统计相关性。
你好朋友
ChatGPT（对话生成技术）是一种机器学习技术，可以根据输入的文本，自动生成高质量的文本输出，它能够模仿人类的对话行为，使机器能够与人类进行自然的对话。ChatGPT技术的出现，确实会对底层程序员的就业有一定的影响。由于它可以自动生成高质量的文本输出，传统的底层程序员，尤其是一些编写文本信息的底层程序员，将会受到一定程度的影响。同时，ChatGPT技术也可以用来自动生成文本，这将会对某些文本编辑和撰写的底层程序员造成影响。然而，ChatGPT技术也不是完全取代底层程序员的技术。它可以模仿人类的对话行为，但也有很多不足之处，尤其是它在输出质量上的不足。因此，底层程序员仍然有必要进行校对、修改、编写等工作，以保证文本的高质量。但不会导致底层程序员全面失业。自动化技术，包括人工智能，一直以来都在改变劳动力市场，导致一些工作被自动化，而另一些工作需要更高级别的技能。因此， ChatGPT 的出现可能导致一些具体的程序员工作需求减少，但同时也会带来新的工作机会，例如人工智能开发、数据科学、以及相关的领域。此外，人工智能需要大量的高质量数据、高级算法以及深入的人工智能知识才能构建和实施。因此，即使在自动化技术的影响下，仍然需要高级程序员来开发、部署和维护人工智能系统。因此， ChatGPT 的出现不会导致底层程序员全面失业，但可能对一些具体的工作造成影响，需要程序员通过不断学习和提高自己的技能来应对这些变化。此外，ChatGPT技术并不能完全取代底层程序员的所有工作，而只能取代其中的一部分，因此它不会导致底层程序员的大规模失业。总而言之，ChatGPT技术确实会对底层程序员的就业有一定的影响，但是不会导致底层程序员大规模失业。底层程序员仍然需要运用其他技能，进行校对、一方面，ChatGPT可以帮助底层程序员完成重复性的任务，减少他们花在这些任务上的时间，使他们有更多的时间和精力去完成更加复杂、更有挑战性的任务。另一方面，ChatGPT也可以为底层程序员提供支持，帮助他们快速解决问题，使得项目的开发效率大大提升，为企业的发展做出积极贡献。此外，借助ChatGPT，底层程序员可以更加容易地接触到新技术，从而更好地掌握专业知识，提高职业技能水平，为企业带来更多的利益。总之，ChatGPT的出现不会导致底层程序员失业，反而会给他们带来更丰富的工作内容。修改、编写等工作。只有在把握好自身优势，拥抱新技术，才能让底层程序员有更多的发展机会。
ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。
ChatGPT使用方法和注意事项:
支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。
AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要