大概介绍： Auth这个是django提供的一套表模型，django_admin就是默认使用的这套模型，下面我们来继承他。 第一步：models.py from django.db import models from django.contrib.auth.models import AbstractUserclass User(AbstractUser):"""用户模型类"""tel 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

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

ChatGPT 拓展资料：A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT 目录 A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT论文摘要论文目录论文简介预训练基础模型PFMs和预训练贡献与组织 基本组件2.1 Transformer for 继续阅读

下载数据： aws s3 cp s3://applied-nlp-book/data/ data --recursive --no-sign-request aws s3 cp s3://applied-nlp-book/models/ag_dataset/ models/ag_dataset --recursive --no-sign-request 上面第一份数据接近1GB，第二份接近3GB； 示例代码： import sp 继续阅读

Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models 摘要 不仅发送和接收语言，还发送和接收图像提供复杂的视觉问题或视觉编辑指令，这些问题需要多个AI模型以多步骤协作提供反馈并要求纠正结果考虑到多输入/输出模型和需要视觉反馈的模型，设计了一系列提示符将可视化模型信息注入到ChatGPT中代码地址 引言 ChatGPT建立在InstructGPT的基础上 继续阅读

微软-多模态ChatGPT来了：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models - 知乎摘要ChatGPT吸引了各个领域的兴趣，因其提供了一个跨领域的具有卓越会话能力和推理能力的语言界面。然而，由于ChatGPT是一个语言模型，目前无法处理、生成来自视觉世界的图像。同时，视觉基础模型Visual Foundatio…https 继续阅读

斯坦福ChatGPT: Prompting, Instruction Finetuning, and RLHF 目录 Prompting, Instruction Finetuning, and RLHFLarger and larger modelsBabyLM ChallengeLanguage models as world models?Language models as multitask assistants?Lecture Plan: From Language Mod 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

图文原创：亲爱的数据 “参数服务器之父” Alex Smol教授已于2023年2月从美国著名公有云厂商亚马逊云科技（AWS）离职，创办了一家名为Boson.ai的人工智能公司。 公元2023年的春天，显然也是人工智能的又一春。 Alex Smol教授重新出发并在领英公布了新目标： “scalable foundation models”（可扩展基础模型）。 这类厂商可被视为Cha 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

DeepMind的大模型Gopher 《Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher》 论文：https://arxiv.org/pdf/2112.11446.pdf 一、简介 ​ 使用自然语言进行交流是智能的核心，因为其可以在人类和人工智能系统之间有效地分享想法。语言的普遍性使我们能够使用自然语言输入来表达许多智能任务，并产生 继续阅读