查询到最新的12条

一键免费部署你的私人 ChatGPT 网站

Hello,大家好,我是程序员树先生。今天手把手教大家如何“免费”部署一个私人专属的 ChatGPT 网站,即使你不懂编程,跟着本文也可以完成搭建,非常简单。 为什么要部署私人 ChatGPT 网站 ? 国内市场上已经有很多 ChatGPT 镜像网站,那么为什么我们还要重复造轮子呢?原因不外乎以下几点: 市场上很多 ChatGPT 限制了大家使用次数, 继续阅读

ChatGPT为什么使用强化学习

最近出现很多ChatGPT相关论文,但基本都是讨论其使用场景和伦理问题,至于其原理,ChatGPT在其主页上介绍,它使用来自人类反馈的强化学习训练模型,方法与InstructGPT相同,只在数据收集上有细微的差别。 那么,InstructGPT和ChatGPT为什么使用强化学习呢?先看个示例: 先不论答案是否正确,回答依赖之前的对话&#xff0c 继续阅读

私有化网页版ChatGPT和new bing部署

一、准备工作 首先下载开源项目Pandora AI 后端: https://github.com/waylaidwanderer/node-chatgpt-api 前端: https://github.com/waylaidwanderer/PandoraAI 或者百度云 链接:https://pan.baidu.com/s/16qoy62i0jM5T_8gE4UvHhQ?pwd=d0a2 提取码:d0a2 确定本机安装了N 继续阅读

没有ChatGPT和new bing ?加入文心一言!

前言:  话虽说ChatGPT和newbing已经席卷网络AI语言,当了现在ai的头号老大,但是那两个都是需要梯子才能使用,ChatGPT还需要付费,所以还是有很多童鞋是没有加入使用ai大军的,那我们不妨看一下这个:文心一言。 步入正题: ai嘛,少一个不如多一个,毕竟又不需要钱,而且还不需要魔法,是吧 pc端和移动端都可以用哈,这里就用移动端为例了 继续阅读

ChatGPT 数据集之谜

半个月以来,ChatGPT这把火越烧越旺。国内很多大厂相继声称要做中文版ChatGPT,还公布了上线时间表,不少科技圈已功成名就的大佬也按捺不住,携巨资下场,要创建“中国版OpenAI”。 不过,看看过去半个月在群众眼里稍显窘迫的Meta的Galactica,以及Google紧急发布的Bard,就知道在短期内打造一个比肩甚至超越ChatGPT效果的模型没那么简单。 让很多人 继续阅读

日本首相会见奥特曼,考虑引入 ChatGPT 技术

卖萌屋日本4月12日电,日本国第101任首相,日本自民党总裁岸田文雄4月10日于东京会见了奥特曼先生,二人就 ChatGPT 引入日本的可能性问题交换了意见并进行了深入的讨论。奥特曼先生表示,希望为日本人创造伟大的东西,让 ChatGPT 在日本变得更好。首相先生指出,以 ChatGPT 为代表的人工智能技术是数字产业发展的基础,是未来国民经济发展的关键领域,也是经济转型升级的重要驱动 继续阅读

国内用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型,使得人人都能拥有自己的ChatGPT!

4月12日,微软宣布开源了Deep Speed Chat,帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型,使得人人都能拥有自己的ChatGPT!(国内chatgpt平台阿猫智能机器人项目合作地址:3AMaoGptChat, AI, APIhttp://1search.top/  据悉,Deep Speed Chat是基于微软Deep Speed深度学习优化库开发而成,具备训练、强化推理 继续阅读

1个Prompt框架+4个公式,讲清产品经理如何用ChatGPT让工作效率翻倍

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

为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”,它的回答会有效得多?(二)...

“ 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

ChatGPT 拓展资料:AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度

ChatGPT 拓展资料:AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度 本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。 首先,让我们了解一下这两个函数的作用: cosine_similarity: 计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding: 获取一个单词或短语的嵌入向量表示。 接下来,我将为你演示如何使用这两个函数: 获取单词或短语的嵌入向量表示:要获取单词或短语的嵌入向量表示,你需要 继续阅读