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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， 继续阅读
AIGC数字人直播 ChatGPT MDJOURNey技术学习待续 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
中国科学院自动化研究所研究员张家俊以ChatGPT中的提示与指令学习为题，从ChatGPT简要技术回顾、迈向通用性的提示学习、从提示学习到指令学习、相关探索与学习等角度和在场听众展开技术分享。大模型主要有两个方向，一个是“预训练+参数微调”，就是大模型有了之后针对下游任务进行微调，然后得到一个面向下游任务的大的模型，二是“预训练+提示学习”，预训练之后不变，用提示学习激发大模型来 继续阅读
前言 看到最近铺天盖地的 ChatGPT 相关文章👀，作为一位爱刺激&爱冒险&好奇心强烈&动手能力强的安全技术爱好者（bushi）🤭，按捺不住躁动的灵魂，决定做一个简单的容器安全风险分析工具，指定参数即可调用 ChatGPT API，通过人工智能技术提供智能对话，获得完整可行的风险修复建议。 功能实现 开源容器安全工具集 继续阅读
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI [1] 研发的聊天机器人程序 [12] ，于2022年11月30日发布 [2-3] 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成 继续阅读
AI大模型ChatGPT的兴起跟移动互联网刚起步一样，打开了一扇新的天窗，可以被看成是一个标志性的事件，即生成式AI或者叫AIGC的产业化起点。AIGC证明了在制造业之后，内容产业也有望进入一个人机协同的新时代。AI大模型初步验证了一种新范式的价值，并且打破了此前的瓶颈，目前可能90% 的创作都是人来做，剩下10% 由机器辅助，未来将反过来。我在创业GitChat内容产品的第二年201 继续阅读
边缘计算 | 液冷服务器 | GPT-4 深度学习 | AI服务器 | ChatGPT 在上周举行的发布会上，OpenAI宣布推出了GPT-4模型。与之前的版本相比，GPT-4最大的改进是其多模态（multimodal）能力——它不仅能够阅读文字，还能识别图像。值得注意的是，虽然之前有消息称GPT-4拥有100万亿个参数，但OpenAI并没有证实这个数字。与其相比，Op 继续阅读
概述 chatGPT从2022年11月份崭露头角以来，一直备受关注。他的人工智能对话颠覆了以往智能对话的刻板印象，跟chatGPT聊天，感觉就像百晓生一样，什么都懂。尤其在编程方面，chatGPT可以根据实际的业务场景需求，编写业务代码，也可以对代码进行优化，改错，本文结合目前的chatGPTBox插件，来演示，如何让chatGPT陪你一起读 继续阅读
目录 1. 引言1.1 技术的进步与自然语言处理1.2 ChatGPT的崭新概念 2. ChatGPT: 一览众山小2.1 GPT-3.5架构简介2.2 ChatGPT的学习与训练2.3 文本生成的工作原理 3. 市场上类似产品调研3.1 对话式人工智能产品分类3.2 文心一言3.3 讯飞星火 4. 应用前景与局限性展望4.1 ChatGPT的未来应用场景4.2 技术与伦理挑战4.3 隐私与安全问题的考量 1. 引言 1.1 技术的进步与自然语言处理 Chat 继续阅读
尊敬的家人朋友们，大家好！ 今年，我们不得不提的一个热门话题就是ChatGPT，这是一款基于语言模型的人机对话系统。它在工作和生活中给我们带来了极大的便利。作为一名从事IT行业的人，我深切体会到了它在技术和文本处理方面的重要性。最近，我与朋友们聊到了ChatGPT，我们注意到国内的家人们在访问ChatGPT时不仅需要拥有ChatGPT的账号，还需要对网络进行科学加速，这 继续阅读
ChatGPT 技术架构 ChatGPT是一种基于自然语言处理的神经网络模型，它使用了大量的未标注文本数据进行训练，并通过预测文本中下一个词的方式来自我监督。 文章目录 ChatGPT 技术架构自监督预训练模块预训练模型深度学习Transformer模型生成式模型微调模块注意力机制多头自注意力机制基于人类反馈的强化学习与PPO机制残差连接长短时记忆网络（LSTM）词嵌入（Embedding）多层感知器（MLP）梯度下降优化算法自注意力机制序列到序列模型 继续阅读
