关于前端:使用-ChatGPT-模型实现-JavaScript-加密解密技术

以下是一个应用 ChatGPT 模型实现混同加密解密的案例代码。该代码应用 JavaScript 编写，并且应用了 TensorFlow.js 库来加载和执行 ChatGPT 模型。代码的目标是将输出的文本进行混同和加密，并生成对应的解密文本。

javascriptCopy code// 加载 ChatGPT 模型
const model = await tf.loadGraphModel('model.json');

// 定义混同和加密函数
function encrypt(text) {
  // 将文本转换为数字序列
  const input = tf.tensor2d(text.split('').map(c => c.charCodeAt(0)), [1, text.length]);
  // 应用 ChatGPT 模型对文本进行预测
  const output = model.predict(input);
  // 将预测后果转换为字符序列
  const encrypted = Array.from(output.dataSync()).map(n => String.fromCharCode(Math.round(n * 255)));
  return encrypted.join('');
}

// 定义解密函数
function decrypt(text) {
  // 将字符序列转换为数字序列
  const input = tf.tensor2d(Array.from(text).map(c => c.charCodeAt(0) / 255), [1, text.length]);
  // 应用 ChatGPT 模型对文本进行预测
  const output = model.predict(input);
  // 将预测后果转换为字符序列
  const decrypted = Array.from(output.dataSync()).map(n => String.fromCharCode(Math.round(n * 255)));
  return decrypted.join('');
}

// 示例应用
const originalText = 'Hello, ChatGPT!';
const encryptedText = encrypt(originalText);
console.log(`Encrypted text: ${encryptedText}`);
const decryptedText = decrypt(encryptedText);
console.log(`Decrypted text: ${decryptedText}`);

该代码中，咱们首先应用 TensorFlow.js 库加载 ChatGPT 模型。而后，咱们定义了两个函数：encrypt() 和 decrypt()，用于混同和加密输出文本，并生成对应的解密文本。在这里，咱们应用 ChatGPT 模型来生成混同和加密后的文本，而后应用雷同的模型来生成解密文本。最初，咱们应用示例文本对代码进行了测试，展现了混同加密解密的成果。

这个代码只是一个简略的示例，您能够依据您的需要来批改和扩大。同时，因为 ChatGPT 模型是一个比拟大的模型，须要较高的计算资源和工夫，您可能须要在部署代码时思考这些因素。

jsjiami.com

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