1. 背景 在2022年11月中旬，chatgpt这个问答AI开始爆火，由于chatgpt目前仅限于官网网页版访问使用，登录也麻烦。于是有些作者在解析网页后做了可供第三方使用的插件等等，但是这一切在12月13日OpenAI官方加了cf认证后基本告一段落。因此，有些作者转而使用官网提供的低配版chatgpt，也就是用text-davinci-003模型代替的弱化版chatgpt，而OpenAI官网提 继续阅读

ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习 策略梯度算法及Actor_Critic算法 策略梯度算法是一类基于梯度的优化算法，用于求解强化学习中的策略函数，即输入状态，输出行动的函数。相对于其他的强化学习算法，策略梯度算法更加适合处理连续行动和高维状态空间的问题。 策略梯度算法的基本思想是通过迭代优化策略函数的参数，来最大化期望回报。在策略梯度算法中，每次迭代中都会收集一些经验数据，例如某一状态下采取某一行动所获得的回报值等，然后使用这些经验数据来计算策略函数的梯度。策略梯度算法的目标就是最大 继续阅读

30分钟快速入门使用ChatGPT——使用策略和API数据使用策略Usage policies使用策略Disallowed usage of our models 禁止使用我们的模型API data usage policies API数据使用策略Frequently asked questions 常见问题其它资料下载 Usage policies使用策略 Updated March 17, 2023 更新于2023年3月17日 We’ve recently updated our 继续阅读

文章目录 1.概述1.1.简述策略模式 2.实现方法2.1.实现思路2.2.实现代码2.3.策略拓展2.4.执行调用 3.总结 1.概述 本篇文章主要会描述SpringBoot与策略模式的结合使用，因为不涉及到理论部分，所以在阅读本篇之前，需要对策略模式的理论已经有了一个基本的了解。 1.1.简述策略模式 策略模式有3种角色，分别为：选择器、抽象策略、策略实例。 其中选择器selector又被称为上下文c 继续阅读

最近openAI发布了目前chatGPT所使用的模型gpt-3.5-Turbo，之前使用了text-davinci-003模型做了一个galgame的AI女友对话的demo。这次趁着新接口的发布，对这个demo也同步更新了模型调用的代码。本篇文章将分享一下，如何在unity里使用UnityWebRequest实现与openAI的接口调用以及信息处理的示例，希望能够帮助到有需要的朋友。一、gpt-3.5-Turbo官方示例分析①首先我们需要 继续阅读

❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️ 👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈 【跟着ChatGPT学深度学习】系列 第零弹——ChatGPT介绍以及一些使用案例第一弹——ChatGPT带我入 继续阅读

ChatGPT初体验与Android的集成使用前言创建自己的API KEYAndroid端的集成代码总结 前言 ChatGPT凭借着强大的AI功能火的一塌糊涂，由于其官网在国内不能访问，很多小伙伴不能很友好的体验及使用，现在就来分享一下其简单的集成使用，最后附上在Android端的集成代码。 (温馨提示:以下部分网址需要代理访问) 创建自己的API KEY 首先打开ChatGPT的官网，在此就不在赘述其注册及登录 继续阅读

人工智能里程碑ChatGPT之最全详解图解1. ChatGPT的前世今生1.1 ChatGPT演化路线1.2技术推进路线2.ChatGPT主要功能及应用领域2.1 主要功能2.2 应用领域3.1ChatGPT原理3.2.1 训练监督策略模型3.2.2 训练奖励模型3.2.3 使用强化学习来增强模型的能力3.1.1Transformer结构图3.1.2 Transformer结构图3.1 ChatGPT基石之Transformer* 关于Transformer的详细原理请关注我的文章3.2 Cha 继续阅读

ChatGPT使用案例之自然语言处理 自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”，这句话就已经说明了自然语言处理在整个人工智能体系中的重要性，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种涉及计算机和人类自然语言之间交互的领域。NLP 旨在使计算机能够理解、处理、分析和生成人类自然语言。NLP 使用计算机科学、人工智能、语言学等学科的知识和技术，来实现这一目标。 自然语言处理的主要应用包括： 语音识别：将语音转化为文本，使计算机能够理解人类的口语信息。 继续阅读

30分钟开始使用ChatGPT——快速入门Quickstart 快速启动Introduction 导言1 Start with an instruction 从说明开始2 Add some examples 添加一些示例3 Adjust your settings 调整您的设置DEEP DIVE 深入了解Understanding tokens and probabilities 理解记号和概率4 Build your application 构建应用程序4.1NODE.JSSetupAdd 继续阅读

ChatGPT 使用 强化学习：Proximal Policy Optimization算法 强化学习中的PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种高效的策略优化方法，它对于许多任务来说具有很好的性能。PPO的核心思想是限制策略更新的幅度，以实现更稳定的训练过程。接下来，我将分步骤向您介绍PPO算法。 步骤1：了解强化学习基础 首先，您需要了解强化学习的基本概念，如状态（state）、动作（action）、奖励（reward）、策略（policy）和价值函 继续阅读

这一推文写于 2023 年 2 月 12 日，其中均为个人意见，仅供参考。 为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？我们应该在哪些任务上使用 GPT-3.5 或 ChatGPT？ 这篇推文将包括，我在仔细重新检查了一系列文章的细节之后给出的总结，以及对上面两个问题我个人的思考。这些文章包括且不限于：GPT-3, PaLM, BLOOM, OPT, FLAN-T5/PaLM, HELM 等。如果您有更可靠的参考资料或者更实际的经验，欢迎指正。 对于那些想要复现一个属于自己的 GP 继续阅读