Chain-of-Thought Prompting：从大模型中引导出推理能力 《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf 一、简介 ​ 语言模型为自然语言处理带来了革命，而扩大语言模型规模可以提高下游任务效果、样本效率等一系列的好处。然而&#xff0c 继续阅读

搬来了基础啊~~ 若有雷同纯属巧为了学习 多谢 讨论外勿扰 对许多人来说，贝叶斯统计仍然有些陌生。因为贝叶斯统计中会有一些主观的先验，在没有测试数据的支持下了解他的理论还是有一些困难的。本文整理的是作者最近在普林斯顿的一个研讨会上做的演讲幻灯片，这样可以阐明为什么贝叶斯方法不仅在逻辑上是合理的，而且使用起来也很简单。这里将以三种不同的方式实现相同的推理问题。 数据 我们的例子是在具有倾斜背景的噪声数据中找到峰值的问题&#xff0c 继续阅读

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。 在一些大型神经 继续阅读

pytorch模型训练 这里以pytorch平台和mobilenet v2网络为例，给出模型的训练过程。具体代码如下所示： import os import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets import torch.utils.data as data import torch import numpy as np import torchvision.mo 继续阅读

OPENAI的GPT-4都更新了哪些内容？概述1. 更强的联系上下文能力2. 更加强大的逻辑与推理能力3. 新增图片的处理能力4. 更高的专业水准5. 更强的多国语言支持6. 人工反馈与持续改进 概述 ChatGPT最近几个月成为最火的AI，没有之一，而它之前GPT-3.5的能力还只是用到了2021年，并不是最新的产品。就在 3月14日，ChatGPT的开发机构OpenAI正式发布了GPT-4，据官 继续阅读

作者| Mr.K   编辑| Emma来源| 技术领导力(ID：jishulingdaoli)2018年图灵奖得主、AI领域最顶尖权威的科学家之一Yann LeCun（杨立昆）对自回归LLM（大型语言模型），有一个著名的观点，认为它们的回复是被动的，没有规划也不主动推理。而且，有时候胡编乱造，或者只靠检索就回复了，这一点可以通过人类的反馈来改善 继续阅读

大家好，这里是 NewBeeNLP。ChatGPT 以其强大的推理能力和丰富知识搅动了最近几个月的 AI 社群。作为跟进和反思，本文简单捋一下最近一两年促成 ChatGPT 的 NLP 研究变化，力求解读出表象背后的逻辑，并提供一些未来发展方向的预测。本文以主线梳理和抛砖引玉的观点为主，不会对基础知识做太多铺垫，欢迎各位批评指教！罗马是怎么建成的ChatGPT 反映的是近几年来 NLP 领域的逐步的 继续阅读

本文直接采用VanillaNet的方案重新开始构建模型ReduceNet。按照VanillaNet的方式极限压缩网络深度至单层 前几天在知乎上看到华为提出的一个VanillaNet，其中的一个设计点和我一直想实现的功能非常类似，即训练阶段的时候模型是比较深的网络，推理的时候会自动变成比较浅的网络。起初我一直想缓渐地暴力地丢掉卷积层，结果不能如愿，模型性能会在训练阶段的最后几个epoch一直退化，模型变成毫无用处 继续阅读

作者：[美]伦·巴斯等 第2章为什么软件架构重要 如果架构是答案，那么问题是什么？ 本章主要从技术角度讨论为什么架构重要。我们将研究13个重要原因。你可以利用它们来推动新架构的创建，或者对已有系统架构进行分析和优化。 1)架构可以抑制或支持系统的质量属性。 2)在架构中做出的决策允许你根据系统的发展进行推理和变更管理。 3)对架构的分析能够提前预测系统的质量。 4)文档化的架构增强了利益相关者之间的沟通。 5)架构是最早的， 继续阅读

声明 本篇文章的相关图片来源于论文：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models 论文链接如下：https://arxiv.org/pdf/2303.04671.pdf 碍于本人的知识水平所限，本篇文章的总结可能存在不妥之处，如： 作为参考，请谨慎推理内容的真实性（人某种意义上与chatg 继续阅读

第7章ChatGPT-知识图谱 7.1知识图谱的定义与发展 知识图谱（Knowledge Graph）是指用于描述现实世界中实体和概念之间关系的图形化知识表示方式。它是一种基于语义的数据模型，可以为计算机程序提供更加丰富、准确的语义信息，以及更加智能的推理和分析能力。知识图谱可以被应用于语音助手、智能客服、搜索引擎、虚拟助手等各种场景中。 知识图谱的发展始于2007年，由Google公司首次提出。此后，众多科研机构和企业相继加入研究和应用。2012年，Google推出了其知识图谱服务“Kn 继续阅读

ChatGPT 是一个基于 OpenAI 的大型语言模型，采用GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）架构。GPT-4 是继 GPT-3 之后的一个更先进的自然语言处理模型，它在许多任务中表现出更高的性能和能力。 ChatGPT 有很多应用场景，主要包括：文本生成、问答系统、智能对话、文本摘要、语言翻译、语法纠错、情感分析、自然语言推理、数据抽取和文本分类等。 尽管 ChatGPT 在许多任务上表现出惊人的性能，但它仍然有局限性。例如，它可能在某 继续阅读