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

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

目录1 背景与发展历程1.1 背景1.2 发展历程2 技术原理2.1 第一阶段：训练监督策略模型2.2 第二阶段：训练奖励模型2.3 第三阶段：采用强化学习来增强模型的能力。3 国内使用情况及应用的领域4 面临的数据安全挑战与建议4.1.1 数据泄露问题4.1.2 删除权问题4.1.3 语料库获取合规问题4.1 ChatGPT获取数据产生的问题4.2 ChatGPT恶意利用产生的问题5 结语6 参考团队博客: CSDN AI小组1 继续阅读

        ChatGPT是由OpenAI研发的一种基于人工智能技术的大型语言模型。它采用了深度学习技术，使用海量的语料库进行训练，并且可以通过对话的方式与人类进行交互。ChatGPT的出现引起了广泛的关注和热议，许多人认为它具有革命性的意义，有可能彻底改变人机交互的方式。         随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT的发展也日益成熟。OpenAI不断改进模型的训练方法和算法，使其在各个领域取 继续阅读

前言 ChatGPT基本信息&原理 ChatGPT基本信息 研发公司：OpenAI 创立年份：2015年 创立人：马斯克、Sam Altman及其他投资者 目标：造福全人类的AI技术 GPT(Generative Pre-trained Transformer):生成式预训练语言模型 GPT作用：问答，生成文章等 模型发展史 参数量(单位：亿) 预训练数据量( 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

人力资源服务行业发展历程及主要玩家、发展六大趋势、风险特征 人力资源服务行业的竞争主要存在于政府所属人力资源服务机构、国内民营人力资源服务机构及外资人力资源服务机构之间。随着行业的逐步市场化，由政策造就的国有人力资源服务机构竞争优势正逐渐消失，未来其议价能力也将随着竞争力的下降而下降。民营人力资源服务机构更具创新的后发优势，也因其所担负的历史包袱小，往往发展的起点更高。外资人力资源服务机构信息化程度较高，客户主要为高端客户& 继续阅读

之前由于ChatGpt处处受限，又没法注册的同学们有福了，我们可以在自己电脑上本地化部署一套AI语言模型，且对于电脑配置要求也不是非常高，对它就是RWKV。 关于RWKV RWKV是一个开源且允许商用的大语言模型，灵活性很高且极具发展潜力，它是一种纯 RNN 的架构，能够进行语言建模，目前最大参数规模已经做到了 14B，该模型训练由Stability赞助。本文发布时R 继续阅读

课代表：ChatGPT及大模型专题研讨会 周末应领导的要求听了一下午的直播（什么时候能不再做领导对啥感兴趣你就要每天围着什么转的牛马呢？），一打开还看到了自己本科的老师（死去的记忆突然攻击我）。既然做都做了，还是有些结果比较好，简单分享一下我的笔记和一些思考 以ChatGPT为代表的对话式大型语言模型 模型角度：具备涌现能力的模型（目前 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

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

前言近期，ChatGPT成为了全网热议的话题。ChatGPT是一种基于大规模语言模型技术（LLM， large language model）实现的人机对话工具。但是，如果我们想要训练自己的大规模语言模型，有哪些公开的资源可以提供帮助呢？在这个github项目中，人民大学的老师同学们从模型参数（Checkpoints）、语料和代码库三个方面，为 继续阅读