ChatGPT 点燃了科技行业的明灯，GPT-4 能燎原吗？ 谁能革得了 ChatGPT 的命？现在看来还是 OpenAI 自己。 人们一直在探讨AI下一步的发展方向是什么，特别是在ChatGPT引爆科技领域之后。许多学者认为，多模态技术将成为未来AI发展的重要方向。不出所料，在等待的时间不会太久。今天凌晨，OpenAI宣布发布了多模态预训练大模型GPT-4。这一消息对于AI领域来说具有重大的意 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

在ChatGPT的训练过程中，使用了Docker等容器技术来支持实现训练过程中不同组件之间的隔离，并且使部署和运行更加快速和可靠。 Docker是一种开源的容器化平台，可以创建、部署和运行应用程序的容器。使用Docker技术，可以先将训练任务需要的环境和软件组件打包到容器镜像中，然后在不同的系统和环境中使用该容器镜像，使系统间的组件隔离，降低不同组件之间产生干扰和冲突的概率，保证训练 继续阅读

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 继续阅读

目录ChatGPT的技术路线基于 GPT-3.5，GPT-4 预计提升更明显GPT、Bert 均源自 Transformer 模型领先的 NLP 模型RLHF 与 TAMER 是重要架构支撑 ChatGPT的技术路线 基于 GPT-3.5，GPT-4 预计提升更明显 ChatGPT 是基于 GPT-3.5 的主力模型。在互联网开源数据集上进行训练，引入人工数据标注和强化学习两项功能，实现“从人类反馈中强化学习”。相比之前的模 继续阅读

‍数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智 · 改变商业ChatGPT引发了一次AI发展的高潮，并一定程度上让AI实现了破圈。目前，ChatGPT的全球用户已经超过1亿，在整个社会层面都引起了广泛的讨论。但同时，落地困难这个AI的老大难的问题，ChatGPT一样需要面对。探索垂直行业的应用场景，是ChatGPT实现商业化突破的一个重要方向。一方面，ChatGPT产品需要强大的底层大规模预训练模型技术&# 继续阅读

最近春招和暑期实习招聘又陆续开始了，疫情之下，今年的就业形势相较以往肯定会更加严峻。但机会是留给有准备的人的！稳住不慌！这篇文章和视频就是来帮助你快速成长为一个Offer收割机的！ 前期为大家分享了很多技术文章和面试汇总，但大都是落实到知识细节上的。随着实习、春招以及2021秋招预热的开始，越来越多的小伙伴会找我内推或者私信我一些找工作相关的问题。最近正好借着本科导员找我为学弟学妹们分享校招经验的 继续阅读

最近这段时间，ChatGPT真的是太火了！各平台都在铺天盖地式的宣传，相信在这么些天的宣传中，大家也对ChatGPT有了一个大概的了解，我们这边也就简单介绍一下。据ChatGPT自我介绍，它是一款预训练语言模型，具有高度的自然语言处理能力，能够生成人类语言和回答问题。ChatGPT可以通过从数百万个网站收集信息，以对话式、人性化的方式生成独特的答案，为用户提 继续阅读

     人脸识别技术作为计算机视觉领域的一项重要技术，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能交通、人脸支付等领域。如何提高人脸识别模型的质量，是人脸识别技术研究的重要方向之一。下面将从数据预处理、模型架构、损失函数等方面来探讨提高人脸识别模型质量的方法。       一、数据预处理       数据在机器学习中占有至关重要的地位，数据预处理对于提高人脸识别模型的准确率非常重要。以下是一些常见的数据预处理方法：       1、图像增强 继续阅读

一、Chat GPT是什么？ChatGPT是一个基于大规模预训练语言模型的对话系统，由OpenAI开发。它的核心技术是GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，是一种基于深度学习的自然语言处理技术。GPT模型采用Transformer架构，利用无监督学习从大规模语料库中学习语言知识，具有强大的语言理解和 继续阅读

【ChatGPT前世今生】前置知识Seq2Seq入门理解1、环境准备与依赖包安装2、数据集准备3、数据集预处理与读取4、定义Seq2Seq模型的基础类5、预处理训练数据集6、定义训练过程7、定义验证过程8、执行训练与验证过程9、展示模型的结果，进行进一步分析 最近一段时间，ChatGPT非常热门，但是，要理解ChatGPT的工作原理，得追溯至Transformer、Seq2Seq、Word2Vec这些早期的自然语言处理 继续阅读

近年来，基于自然语言处理技术的对话系统逐渐成为了人工智能领域的热门研究方向。其中，ChatGPT作为一种基于预训练的生成式对话模型，因其在生成高质量回复方面的表现而备受关注。在本篇博客中，我们将详细介绍ChatGPT的技术原理和应用场景。   一、技术原理 Transformer架构 Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它能够学习到输入序列中不同位置之间的依赖关系。相较于传统的循环神经网络&# 继续阅读