GPT是一个基于深度学习的自然语言处理模型，提供了一种生成文本的方法。GPT的网页版源码需要在后端使用Python编写，并结合前端的HTML、CSS和JavaScript来构建一个完整的Web应用。
以下是一个简单的示例，展示了如何在网页上使用GPT进行对话：
后端代码（Python）：
# 引入所需的库
from flask import Flask, request
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 加载预训练的GPT模型和分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
# 创建Flask应用
app = Flask(__name__)
# 定义路由
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
# 获取前端传递的输入文本
input_text = request.form['text']
# 使用GPT生成回复文本
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
response_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 返回生成的回复文本
return response_text
# 运行应用
if __name__ == '__main__':
app.run()前端代码（HTML + JavaScript）：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>GPT Chat</title>
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script>
// 当页面加载完成时执行
$(document).ready(function() {
// 当提交按钮被点击时执行
$('#submit').click(function() {
// 获取输入文本
var inputText = $('#input-text').val();
// 发送POST请求到后端生成回复
$.post("/generate", { text: inputText }, function(data) {
// 将回复文本显示在页面上
$('#response-text').text(data);
});
});
});
</script>
</head>
<body>
<h1>GPT Chat</h1>
<textarea id="input-text" rows="5" cols="50"></textarea><br>
<button id="submit">Submit</button><br>
<p id="response-text"></p>
</body>
</html>将以上代码保存为两个文件，后端代码保存为app.py，前端代码保存为index.html，然后在终端中运行以下命令启动应用：
python app.py这样就可以在浏览器中访问http://localhost:5000，输入文本并点击提交按钮，即可获取GPT生成的回复文本。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用可能需要更多的逻辑处理和优化。
很抱歉，我无法为您提供ChatGPT网页版的源代码。OpenAI并未公开ChatGPT的源代码，因此我无法提供给您。ChatGPT是OpenAI的商业产品，如果您有兴趣使用ChatGPT，可以在OpenAI的官方网站上了解更多信息和获取访问权限。
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