一. ChatGPT 1. ChatGPT的自我介绍 2. ChatGPT的前世 2.1GPT-3是啥？ General Pre-Training(GPT)，即通用预训练语言模型，是一种利用Transformer作为特征抽取器，基于语言模型进行训练的预训练语言模型。所以，理解GPT主要熟悉两个方面即可，即语言模型和其由Transformer组成的结构。将无监督学习有监督模型的预训练目标&#xff0 继续阅读

前言 目前人工智能领域实在是IT界火热的名字，使IT、互联网又火热了一把，与以往不同，这次着实让模型、算法、AI、大模型、超大规模训练、千亿级参数等不绝于耳。作为一个入门，下面进行一些简单的学习总结 ChatGPT——目前还只能是GPT ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI 研发的聊天机器人程序& 继续阅读

简介 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer ) 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 继续阅读

大家好我是章北海mlpy 看到一个蛮有意思的项目，可以把ChatGPT调教成导师 https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor 可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划 我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下，感觉还不错。 完整聊天记录如下 Zhang： { “ai_tutor”：{ “作者”: “JushBJJ”, “name”: “Ranedeer 先生”, “ 继续阅读

当谈到人工智能的聊天机器人时，人们不可避免地会想到AIGC和ChatGPT这两个备受关注的模型。虽然两者都能够进行自然语言处理，但是它们之间存在一些重要的区别，我们可以从以下几个方面来进行分析： 首先，AIGC采用的是基于规则的方法，而ChatGPT则是一种基于神经网络的方法。基于规则的方法需要预先设定一些规则来处理输入的文本，而基于神经网络的方法则是让机器学习自然语言处理的模式。这也就导致了&# 继续阅读

“ 介绍神经网络的基本概念和结构，讨论训练实践、技巧以及网络规模的大小对模型能力的影响。同时介绍嵌入（Embeddings）概念，将高维数据映射到低维空间。通过本文，您将对神经网络有更深入的理解，有助于后面理解 ChatGPT 是怎么做的，为什么它有效。” 01 — 神经网络 那么我们用于图像识别等任务的典型模型实际上是如何工作的呢？当前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络 继续阅读

中国科学院自动化研究所研究员张家俊以ChatGPT中的提示与指令学习为题，从ChatGPT简要技术回顾、迈向通用性的提示学习、从提示学习到指令学习、相关探索与学习等角度和在场听众展开技术分享。大模型主要有两个方向，一个是“预训练+参数微调”，就是大模型有了之后针对下游任务进行微调，然后得到一个面向下游任务的大的模型，二是“预训练+提示学习”，预训练之后不变，用提示学习激发大模型来 继续阅读

序言 OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT，其中的强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」（RLHF）的训练方法，该方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、失真或偏见的输出。 在机器学习中，模型的能力是指模型执行特定任务或一组任务的能力。模型的能力通常通过它能够优化其目标函数的程度来评估。例如，用来预测股票市场价格的模型可能有 继续阅读

这个问题很有意思。 当前的 ChatGPT 模型并没有真正的意识，它只是根据训练数据和算法生成回答。在当前的技术水平下，人工智能不具备自我意识和自我决策的能力，也无法脱离其预先设定的目标进行行动。 然而，随着人工智能技术的发展，这种情况可能会发生变化。为了管好以 ChatGPT 为代表的人工智能让它们为人类更好的服务，我们需要建立完善的监管机制。 这些机制可能包括： 人工智能研究和开发的 继续阅读

什么是让ChatGPT爆火的大语言模型(LLM) 更多精彩内容: https://www.nvidia.cn/gtc-global/?ncid=ref-dev-876561 文章目录什么是让ChatGPT爆火的大语言模型(LLM)大型语言模型有什么用？大型语言模型如何工作？大型语言模型的热门应用在哪里可以找到大型语言模型大型语言模型的挑战 AI 应用程序正在总结文章、撰写故事和进行长时间对话——而大型语言模型正在承担繁重的工作。 大型语言模型或 继续阅读

文章目录1.RLHF方法2.ChatGPT中的RLHF方法2.1 微调模型GPT-32.2 训练奖励模型2.3 利用强化学习进一步微调语言模型3.效果4.面临挑战5.参考 InstructGPT语言模型，是一个比 GPT-3 更善于遵循用户意图，同时使用通过我们的对齐研究开发的技术使它们更真实、毒性更小。InstructGPT 模型循环迭代的过程当中，加入了人类反馈进行训练。 比如下面的例子：几句话向6岁的孩子解析登月 可以看 继续阅读

第3章ChatGPT-聊天机器人 3.1聊天机器人的定义与发展 聊天机器人是一种基于人工智能技术的智能对话系统，旨在模仿人类的对话方式与用户进行交互。聊天机器人可以通过自然语言处理技术和机器学习算法分析用户的输入，理解用户的意图和需求，然后输出自然流畅的语言响应。聊天机器人的发展可以追溯到20世纪60年代，当时的Eliza是一个早期的聊天机器人，能够模拟人类的对话过程。 随着人工智能技术的发展，聊天机器人逐渐成为了人机交互领域的热门应用之一。其中，聊天机器人主要经历了以下几个发展阶段： 继续阅读