ChatGPT实现的技术原理 作为一种大型语言模型，ChatGPT的技术原理主要基于人工神经网络和自然语言处理技术。 ChatGPT使用了前馈神经网络（feedforward neural network）和递归神经网络（recurrent neural network）的结合来构建深度神经网络模型。这个模型包括多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。 ChatGPT的训练数据主要来自于海量的互联网文本&# 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

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

😱作者：Phi_Man模拟集成电路设计EDA (Part1 20230219)本文摘录作者与ChatGPT部分对话，对话目的主要是通过ChatGPT了解电路仿真器执行各项仿真任务的原理。本文ChatGPT回答均未进行校对与更改，请谨慎参考。Human:模拟集成电路设计EDA有哪些Assistant:模拟集成电路设计 (Analog Integrated Circuit Design) 是一种基于模拟信号的电路设计，通常涉及到 继续阅读

最近很火的ChatGPT想必大家都有所耳闻，短短数日就占据了各大热搜榜单，或许我们无法明晰商业的浪潮，也对技术原理知之甚少，但它的功能却强大到让人叹为观止。 它可以写文章，可以做预算，可以编写代码……甚至可以说是很大一部分程度上能够应付人们当前的一些重复性的工作，且效率远比人们要高出不少，在未来替代人们一部分创造性的工作也不是没有可能。 面对如此强大的功能，大家忍不住 继续阅读

前端Token技术详解 在前后端分离的开发模式中，前端需要通过一些方式来访问后端的API接口，以实现数据交互和功能实现。其中，前端Token技术就是最常用和重要的一种方式之一。本文将详细讲解前端Token技术的实现原理和具体实现方法。 一、什么是Token？ Token，又称令牌，是一种用于身份验证的方式。在前后端分离的应用中，当用户登录后，后端会生成一个Token字符串&#xf 继续阅读

chatgpt，一个火出圈的“聊天机器人”。从写作文，到写代码，似乎没有什么是它干不了的。 　　ChatGpt在工业中的应用场景有哪些? 　　在工业领域，它可以用于提高生产效率，缩短生产周期，并帮助工人解决生产过程中的问题。 　　例如，在一个工厂的生产线上，工人可以使用ChatGpt来获得快速的生产指导。它可以根据工人的问题快速识别故障点，并且提供专业的维修建议 继续阅读

‍最近咱们社群的“AI产品经理求职季”活动里，有些特别的发现和感触，近期求职的AI产品经理或AI企业需求方，值得看看——目录一、最近AIGC/ChatGPT这么火，相关的AI产品岗，真的有变多吗？二、还有哪些方向的招聘需求，相对更多一些呢？三、AI企业需求侧的整体情况四、AI产品经理人才侧的整体情况五、关于面试和职业规划【福利】81个AI产品JD（求职PM， 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

很流行一句话：“鱼和熊掌不能兼得，但穷和单身可以。” 如果问身边人，今年最想实现理想的是什么？大概90%的人都会说：一夜暴富。 但是赚钱不是说说就能到手的，哪个行业不需要技巧呢？直播需要口才、公众号要有文笔、短视频更要有技术拍摄、剪辑一样不能输……可是最近闺蜜璐璐却打破了我对赚钱的认知，钱，这么好赚的吗？ 璐璐是一位90后全职宝妈，生完孩子之后就辞职负责在家带孩子。可是她是个闲不住的性子，即便在家也时常关注一些挣钱 继续阅读

自然语言处理技术——文本生成 ChatGPT的应用领域越来越广泛，关于文本生成，我们可以使用Python中的文本生成库来实现。其中，最常用的是基于深度学习的文本生成模型，如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)。 可以使用Python中的文本生成库来生成文本，例如使用OpenAI的GPT-2模型或者使用TensorFlow的Seq2Seq模型。 模型生成文本Python代码示例 以下是一个使用GPT-2 继续阅读

引言：随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的行业受到了影响。ChatGPT作为一种领先的自然语言处理技术，在内容创作、在线客服等领域取得了显著的成果。如今，它正开始进入另一个领域——教育。本文将探讨ChatGPT如何改变教育行业，以及它为教育者和学生带来的机遇与挑战。一、教育行业的发展与挑战传统教育模式的局限：在传统的教育模式中，老师和学生之间的互动有限，个性化教育较难实现。线上教育的崛起：随着互联网技术的发展，线上教育逐渐成为趋势，但仍然面临诸如质量参差不齐、实时互动不足等挑战。二、ChatG 继续阅读