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

本月初，ChatGPT 以惊人的速度问世，在技术圈中引起了广泛讨论。在 GitHub 上近期还诞生了多个 ChatGPT 相关的开源项目，数量之多令人瞠目结舌，甚至 ChatGPT 独霸了大半个 GitHub Trending，那么，它究竟有什么样的魅力，让诸多开发者如此激动不已呢？让我们一起来探究一下。注册目前& 继续阅读

【ChatGPT前世今生】前置知识Seq2Seq入门理解1、环境准备与依赖包安装2、数据集准备3、数据集预处理与读取4、定义Seq2Seq模型的基础类5、预处理训练数据集6、定义训练过程7、定义验证过程8、执行训练与验证过程9、展示模型的结果，进行进一步分析 最近一段时间，ChatGPT非常热门，但是，要理解ChatGPT的工作原理，得追溯至Transformer、Seq2Seq、Word2Vec这些早期的自然语言处理 继续阅读

什么是ChatGPT ChatGPT能做什么？ ChatGPT能做的不仅仅是更好的聊天，还可以切实的输出一些我们想要的知识成果。 比如，根据我们的要求写一段代码，写一首歌词，写一个营销方案，甚至写一篇论文。很多朋友反馈，这些知识成果，几乎可以直接使用。 这不免让很多人产生了焦虑，作为知识工作者，会不会因此而失业？我们应该做哪些应对& 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

达到GPT4百分之90性能的小羊驼Vicuna 文章目录达到GPT4百分之90性能的小羊驼Vicuna一、小羊驼Vicuna介绍二、使用效果测评三、小羊驼Vicuna安装webui linux部署教程总结踩坑经验 随着chatgpt大火，很多人都开始学习chatgpt相关知识，本文就介绍一下最近很火的小羊驼Vicuna项目。 一、小羊驼Vicuna介绍 一群来自UCB（主导这个项目）、CMU、Stanford、 继续阅读

一、消息中间件相关知识     1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。       2、消息中间件的组成       2.1 Broker   消息服务器&#xff0c 继续阅读

与传统搜索引擎不同的是，ChatGPT不是机械罗列出相关网页结果，而是将答案进行整理、优化，以对话形式呈现给用户，还能很快根据上下文互动！甚至有人用它辅助自己写论文、完成文字性作业……▍抢跑早规划 入门AI不迷茫AI体系化学习如何入门？爆火的ChatGPT背后都需要掌握哪些AI知识？国际TOP科技公司AI算法工程师团队来为你支招！「微软ATP」Microsoft AI Talent P 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

标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题 既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。 代码仓库地址 document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案 下面图片是整个流程： 导入知识库数据 利用openai的向量接口生成向量数据，然后导入到向量数据库qdrant 这段代码会将指定目录下的所有文件读取出来， 继续阅读

声明 本篇文章的相关图片来源于论文：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models 论文链接如下：https://arxiv.org/pdf/2303.04671.pdf 碍于本人的知识水平所限，本篇文章的总结可能存在不妥之处，如： 作为参考，请谨慎推理内容的真实性（人某种意义上与chatg 继续阅读

第7章ChatGPT-知识图谱 7.1知识图谱的定义与发展 知识图谱（Knowledge Graph）是指用于描述现实世界中实体和概念之间关系的图形化知识表示方式。它是一种基于语义的数据模型，可以为计算机程序提供更加丰富、准确的语义信息，以及更加智能的推理和分析能力。知识图谱可以被应用于语音助手、智能客服、搜索引擎、虚拟助手等各种场景中。 知识图谱的发展始于2007年，由Google公司首次提出。此后，众多科研机构和企业相继加入研究和应用。2012年，Google推出了其知识图谱服务“Kn 继续阅读