ChatGPT模型中的惩罚机制 上一篇文章《ChatGPT模型采样算法详解》为大家详细介绍了对文本生成效果至关重要的的2种采样方法，以及他们的控制参数temperature和top_p的作用。ChatGPT中，除了采样，还有惩罚机制也能控制文本生成的多样性和创意性。本文将详细为大家讲解ChatGPT种的两种惩罚机制，以及对应的frequency_penalty 和presence_penalty 参数。 文章目录概要frequenc 继续阅读

文章目录🐣 一、发展历程🔴 1、基本概念🟠 2、演化过程🐤 二、模型训练机制 🐣 一、发展历程 🔴 1、基本概念 ChatGPT是一个采用基于GPT-3.5（Generative Pre-trained Transformer 3.5）架构开发的大型语言模型，与InstructGPT模型是姊妹模型（sibling model&#x 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

目录 1、ChatGPT 介绍与使用简要介绍安装ChatGPT与使用想写出有效的问答吗？使用 ChatGPT 桌面应用程序使用 prompts.chat 2、ChatGPT模型140个示例充当 Linux 终端充当英语翻译和改进者担任`position`面试官充当 JavaScript 控制台充当 Excel 工作表充当英语发音帮手充当旅游指南充当抄袭检查员充当“电影/书籍/任何东西”中的“角色”作为广告商充当讲故事的人< 继续阅读

这篇对支持 ChatGPT 的机器学习模型的温和介绍，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使 GPT-3 得到训练的革命性自我注意机制，然后深入研究人类反馈的强化学习，使 ChatGPT 与众不同的新技术。  大型语言模型 ChatGPT 是一类被称为大型语言模型 (LLM) 的机器学习自然语言处理模型的外推。LLM 消化大量文本数据并推断文本中单词之间的关系。随着我们看到计算能力的进步，这些模型在过去几年中得到了发展。随 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

ChatGPT 拓展资料：AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度 本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。 首先，让我们了解一下这两个函数的作用： cosine_similarity: 计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding: 获取一个单词或短语的嵌入向量表示。 接下来，我将为你演示如何使用这两个函数： 获取单词或短语的嵌入向量表示：要获取单词或短语的嵌入向量表示，你需要 继续阅读

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 愁云引言随着 ChatGPT 的横空出世，智能对话大模型俨然已成为 AI 发展的焦点，更是在整个自然语言处理 (NLP) 领域掀起了一阵海啸。自去年席卷全球以来便引起各行各业空前的热度，数亿用户纷纷惊叹于 ChatGPT 的强大功能，思考其背后关键技术革新，也关注当前 ChatGPT 仍存在哪些缺陷，除了巨量数据资源的耗费需求，无法与时俱进关联最新信息等 继续阅读

1. 2023年AI十大展望：GPT-4领衔大模型变革，谷歌拉响警报，训练数据告急 新年伊始，大模型的话题热度不减。ChatGPT展现的惊人能力将大模型研究和应用热度推向高潮，人们激烈讨论着这个高级“物种”的推出意味着什么。 本文作者Rob Toews发布了2023年AI发展的十大预测，整体来看，大部分预测都离不开“大模型”这个关键词，具体分析也有其道理。当然，其中的 继续阅读

chatgpt的原理ChatGPT的原理是基于深度学习技术中的自然语言处理和生成模型。它使用了一种称为“变压器（Transformer）”的模型架构，该模型能够处理序列数据，并通过自注意力机制（Self-Attention）从输入中提取语义信息，然后生成文本输出。在训练过程中，ChatGPT通过处理大规模的文本数据来学习语言结构和语义知识，从而能够在回答问题、生成文本等任 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

尊敬的家人朋友们，大家好！ 今年，我们不得不提的一个热门话题就是ChatGPT，这是一款基于语言模型的人机对话系统。它在工作和生活中给我们带来了极大的便利。作为一名从事IT行业的人，我深切体会到了它在技术和文本处理方面的重要性。最近，我与朋友们聊到了ChatGPT，我们注意到国内的家人们在访问ChatGPT时不仅需要拥有ChatGPT的账号，还需要对网络进行科学加速，这 继续阅读