ChatGPT基础知识系列之Embeddings模型 OpenAI的Embeddings(文本嵌入)测量的是文本字符串的相关性。嵌入通常用于： 搜索（根据与查询字符串的相关性对结果进行排名）聚类（其中文本字符串按相似性分组）建议（推荐具有相关文本字符串的项目）异常检测（识别出相关性很小的异常值）多样性测量（分析相似性分布）分类（其中文本字符串按其最相似的标签进行分类） 一个Embedding本质上是一个向量——多个浮点数组成的列表，也就是通过向量来表示文本，两个向量之间的距离测量它们的相 继续阅读

ChatGPT扩展系列之ChatGPT for Google Google搜索只是关键词检索，在回答问题方面，没有ChatGPT这样的文本理解能力和生成能力，而安装上了ChatGPT for Google，则可以在使用Google搜索的同时开启ChatGPT，关键词检索、文本生成都不耽误。 下面我们介绍一下如何在谷歌浏览器中快速使用ChatGPT，下面就是我们安装的两个插件 安装ChatGPT for Google 插件 ChatGPT for Google的功能是可以在正常搜索引擎 继续阅读

系列文章目录 内容翻译自：https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts，并加入自己的实践内容 1、 ChatGPT常用的提示语（prompts）系列一 2、 ChatGPT常用的提示语（prompts）系列二 文章目录系列文章目录9、充当抄袭检查器（Act as a Plagiarism Checker）10、扮演 "电影 继续阅读

ChatGPT基础知识系列之大型语言模型(LLM)初识 ChatGPT本质是一个对话模型，它可以回答日常问题、挑战不正确的前提，甚至会拒绝不适当的请求，在去除偏见和安全性上不同于以往的语言模型。ChatGPT从闲聊、回答日常问题，到文本改写、诗歌小说生成、视频脚本生成，以及编写和调试代码均展示了其令人惊叹的能力。在OpenAI公布博文和试用接口后，ChatGPT很快以令人惊叹的对话能力“引爆”网络，本文主要从技术角度，梳理ChatGPT背后涉及的技术工作LLM，来阐述其如此强大的原因；同时思考 继续阅读

参考 李宏毅老师讲解 思维导图 ChatGPT 对标 instruct GPT 本质 GPT的社会化 训练过程 1 学习文字接龙 无监督学习 大量的自我学习 生成的答案具有随机性 自己修炼 2 人类老师引导文字接龙的方向 监督学习 标注:(问题提示，答案)对，引导gpt生成人类想要的我问题 老师答案引导 3 模仿人类老师的喜好 知识蒸馏，对抗学习，监督学习 通过实际使用， 继续阅读

Chain-of-Thought Prompting：从大模型中引导出推理能力 《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf 一、简介 ​ 语言模型为自然语言处理带来了革命，而扩大语言模型规模可以提高下游任务效果、样本效率等一系列的好处。然而&#xff0c 继续阅读

FLAN: 微调语言模型是Zero-Shot学习器 《Finetuned Language Models are Zero-shot Learners》 论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.01652 一、简介 ​ 大语言模型(例如GPT-3\text{GPT-3}GPT-3)已经展现出了非常好的few-shot learning\text{few-shot learning}few-shot learning的能力。然而&#xf 继续阅读

AIGC（AI generated content），新型内容生产方式。AIGC是利用人工智能技术来生成内容，也就是，它可以用输入数据生成相同或不同类型的内容，比如输入文字、生成文字，输入文字、生成图像等。GPT-3是生成型的预训练变换模型，是一个自回归语言模型，神经网络包括1750亿个参数，在2020年5月发布论文。最新的GPT-3.5是GPT-3微调出来 继续阅读

GPT1：Imporoving Language Understanding By Generative Pre-training GPT2：Lanuage Models Are Unsupervised Multitask Learners GPT3：Language Models Are Few-shot Learners GitHub：https://github.com/openai/gpt-3 从GPT三个版本的论文名也能看出各版本模型的重点： GPT1：强调预训 继续阅读

我一直对媒体（包括社交媒体和主流媒体）围绕 AI 和 ML 发展发表的声明持怀疑态度。在过去的十年里有如此多的炒作，很多人都是。 虽然我在应用 AI 和 ML 模型方面没有深厚的背景，但我比大多数人更了解该技术的基础知识。对该领域的技术和数学成就的欣赏就是为什么我觉得很多说法都有点（如果不是完全）被夸大了。 因此，当我在过去一天开始看到有关 ChatGPT 的评论时，我觉得这些又是一种夸张。由于我有一个为 Dall-E 2 开设的 OpenAI 帐户，我想我不妨试试 ChatGPT，亲身体验 继续阅读

现在 ChatGPT 太火了，网上关于它的用法，真是五花八门，有人把它当搜索引擎，有人用它写文章写周报，有人用它写代码，有人用它做翻译。 作为在移动互联网浪潮成长起来的产品经理，我能感受到，未来几年 ChatGPT 和各种 AI 工具将改变我们的工作方式。 因此，我最近在探索如何用 ChatGPT 来提高工作效率，提升竞争力。经过一系列的尝试和实践后 继续阅读

商业价值和用例1. 什么是 ChatGPT，它是如何工作的？Chat Generative Pretrained Transformer，简称 ChatGPT，是OpenAI 于 2022 年 11 月推出的聊天机器人和生成语言工具。ChatGPT 模型在给定初始短语或“提示”时计算最可能的字母或单词集。ChatGPT 建立在 OpenAI 的 GPT-3大型语言模型系列之上，可以通过对话用户界面与模型进行交互。ChatGPT 继续阅读