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RLHF:基于人类反馈(Human Feedback)对语言模型进行强化学习【Reinforcement Le

HuggingFace发表了一篇博客,详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——RLHF。 笔者读过之后,觉得讲解的还是蛮清晰的,因此提炼了一下核心脉络,希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。 此外,文末整理了几篇关于 RLHF 最热门的12篇必读论文,卖萌酱打包好挂在公众号后台了,感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋”后台回复【1212】领取。 在过去几年里&#xff0 继续阅读

2023-02-18 什么是chatGPT?如何使用chatGPT?chatGPT可以胜任人类当前哪些工作?.

文章目录1.什么是chatGPT?2.如何使用chatGPT?3.chatGPT可以胜任人类当前哪些工作?4.什么是openAI?5,使用示例一:旅游攻略6.使用示例二:AI绘画 1.什么是chatGPT? chatGPT本质上是一个应用在对话场景中的语言模型,它是基于GPT3.5(Generative Pre-trained Transformer,是指一种深度学习模型),通过人类反馈的强化学习微调而来, 它能够回答用户的后续问题,理解自然语言,像人类一样回答问题,与人类进行自然语言 继续阅读

ChatGPT怎么突然变得这么强?华人博士万字长文深度拆解GPT-3.5能力起源

文章目录一、2020 版初代 GPT-3 与大规模预训练二、从 2020 版 GPT-3 到 2022 版 ChatGPT三、Code-Davinci-002和 Text-Davinci-002,在代码上训练,在指令上微调四、text-davinci-003 和 ChatGPT,基于人类反馈的强化学习的威力五、总结当前阶段 GPT-3.5 的进化历程六、GPT-3.5 目前不能做什么七、结论 最近OpenAI发布的ChatGPT给人工智能领域注入了 继续阅读

ChatGPT频频发疯!马斯克警告:AI将毁灭人类

作者| Mr.K   编辑| Emma来源| 技术领导力(ID:jishulingdaoli)2018年图灵奖得主、AI领域最顶尖权威的科学家之一Yann LeCun(杨立昆)对自回归LLM(大型语言模型),有一个著名的观点,认为它们的回复是被动的,没有规划也不主动推理。而且,有时候胡编乱造,或者只靠检索就回复了,这一点可以通过人类的反馈来改善 继续阅读

人工智能交互革命:探索ChatGPT的无限可能 第12章 ChatGPT与人类交互的未来

第12章ChatGPT与人类交互的未来 12.1ChatGPT在与人类交互中的优势和局限 近年来,自然语言处理技术的快速发展使得ChatGPT(Generative Pretrained Transformer)这样的自然语言生成模型在人工智能领域中受到广泛关注。作为一种具有自主思考和创造力的智能机器人,ChatGPT在与人类交互方面有着显著的优势和一些局限性。本节将深入探讨ChatGPT在与人类交互方面的优势和局限性。 语言理解和生成的能力 ChatGPT是一种基于预训练的自然语言生成 继续阅读

体验ChatGPT后,陷入沉思...

1 前言最近 chatGPT 爆火网络,ChatGPT 到底是什么,今天就一起了解和体验一下。ChatGPT 是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序,该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过基于人类反馈强化学习进行训练。模型在Microsoft Azure的超级计算机上训练,并通过近端策略优化算法(proximal policy optimization)进行微调。这种策略优化算法比信任域策 继续阅读

ChatGPT简要解读(一) - 原理分析与性能提升篇

文章目录🐣 一、ChatGPT简要介绍🐤 二、ChatGPT有哪些改进?🐥 三、ChatGPT性能提升🟥 2.1 Transformer结构区别🟧 2.2 模型量级提升🟨 2.3 基于人类反馈的强化学习🔴 1、性能表现🟠 2、实现路径🐔 四、OpenAI追求特点 继续阅读

ChatGPT的技术路线

目录ChatGPT的技术路线基于 GPT-3.5,GPT-4 预计提升更明显GPT、Bert 均源自 Transformer 模型领先的 NLP 模型RLHF 与 TAMER 是重要架构支撑 ChatGPT的技术路线 基于 GPT-3.5,GPT-4 预计提升更明显 ChatGPT 是基于 GPT-3.5 的主力模型。在互联网开源数据集上进行训练,引入人工数据标注和强化学习两项功能,实现“从人类反馈中强化学习”。相比之前的模 继续阅读

【人工智能】ChatGPT 技术架构与相关技术栈清单

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

人工智能交互革命:探索ChatGPT的无限可能 第12章 ChatGPT与人类交互的未来

第12章ChatGPT与人类交互的未来 12.1ChatGPT在与人类交互中的优势和局限 近年来,自然语言处理技术的快速发展使得ChatGPT(Generative Pretrained Transformer)这样的自然语言生成模型在人工智能领域中受到广泛关注。作为一种具有自主思考和创造力的智能机器人,ChatGPT在与人类交互方面有着显著的优势和一些局限性。本节将深入探讨ChatGPT在与人类交互方面的优势和局限性。 语言理解和生成的能力 ChatGPT是一种基于预训练的自然语言生成 继续阅读

基于深度学习FasterRCNN模型Restnet50 的生活垃圾智能分类(准确率达84%)-含python工

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境1. 硬件环境2. Python 环境 模块实现1. 数据预处理2. 数据加载3. 模型构建4. 模型训练及保存5. 模型加载与调用 系统测试1. 模型准确率2. 分类别准确率 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目基于Faster R-CNN模型,通过RPN网络(Region Proposal Network)获取图片中的候选区域,并利用RestNet50模型提取 继续阅读

STM32--基于固件库(Library Faction)的流水灯、静态数码管

目录 一、GPIO介绍   二、基于固件库(Library Faction)的流水灯 三、基于固件库(Library Faction)的静态数码管  一、GPIO介绍 GPIO库函数,对GPIO可进行一些,读写控制的操作,本文章应用的就是GPIO_Write   GPIO接在APB2(高速总线)上,          AHB/APB 继续阅读