这篇对支持 ChatGPT 的机器学习模型的温和介绍，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使 GPT-3 得到训练的革命性自我注意机制，然后深入研究人类反馈的强化学习，使 ChatGPT 与众不同的新技术。  大型语言模型 ChatGPT 是一类被称为大型语言模型 (LLM) 的机器学习自然语言处理模型的外推。LLM 消化大量文本数据并推断文本中单词之间的关系。随着我们看到计算能力的进步，这些模型在过去几年中得到了发展。随 继续阅读

最近，如果要问科技圈发生了哪些大事，火爆全网的ChatGPT一定是当之无愧的“明日之星”。 ChatGPT是一款人工智能聊天机器人，自2022年11月下旬上线以来，迅速在社交媒体上走红，仅5天时间，注册用户就突破100万。在不到两个月的时间里，其注册用户已突破一亿。其用户增长速度可谓触目惊心。那么ChatGPT到底是什么？它背后有哪些小秘密呢？并一一听我说。什么是聊天GP 继续阅读

ChatGPT能否取代Google、百度这样的传统搜索引擎？为什么中国不能很快做出ChatGPT？当前，对这些问题的探讨大多囿于大型语言模型（LLM）的技术可行性，忽略或者非常粗糙地估计了实现这些目标背后的经济成本，从而造成对LLM的开发和应用偏离实际的误判。 本文作者从经济学切入，详细推导了类ChatGPT模型搜索的成本、训练GPT-3以及绘制LLM成本轨迹的通用框架&#xff0 继续阅读

Machine Learning A-Z™: AI, Python & R + ChatGPT Bonus [2023] | 破解资源网 | Udemy 付费课程下载 | 机器学习课程下载 TheItzy 向两位数据科学专家学习使用 Python 和 R 创建机器学习算法。包括代码模板。 你将会学到的 掌握 Python 和 R 上的机器学习 对许多机器学习模型有很好的直觉 做出准确的预测 进行有力的分析 建立强大的机器学习模型 为您的企业创造强大的附加值 继续阅读

本文在 3 月 29 日首发于我的“职场圈”知识星球：本文是 ChatGPT 微信机器人的第三篇付费文章。之前的两篇付费文章为：手把手带你搭建 ChatGPT 微信机器人！把 ChatGPT 微信机器人一键部署到免费服务器！后续的付费文章包括但不限于：ChatGPT 微信机器人背后的原理解析（二）：微信机器人框架 Wechaty以及更多 ChatGPT 的资讯和交流你可以选择在微信公众 继续阅读

Python机器学习实践：测试驱动的开发方法，由机械工业出版社在2017-11-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 马修·柯克（Matthew Kirk） 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787111581666，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16，纸张采为胶版纸，全书共有未知页，字数万字，值得推荐。 此书内容摘要本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。 然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学 继续阅读

* 导读OpenAI近期发布聊天机器人模型ChatGPT，迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动，可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验，圈内外都纷纷惊呼。为什么有如此高的评价？理论支撑是什么？背后的技术原理是什么？待解决的问题和方案有哪些？资本怎么看待这件事&a 继续阅读

这本Python机器学习算法图书，是2017-07-01月由电子工业出版社所出版的，著作者信息： 赵志勇 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787121313196，品牌：博文视点, 这本书的包装是16平装，所用纸张为胶版纸，全书页数364，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍 继续阅读

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，能够更快地实现深度学习的任务。 MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。可以轻松地导入和处理大规模数据集，利用批量导入和Datastore类函数高效地进行 继续阅读

推荐编程书籍：机器学习即服务：将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 [Monetizing Machine Learning: Quickly Turn Python M]，由机械工业出版社2019-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：[美] 曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui） 著，刘世民，山金孝，史天，肖力 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111627036，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张 继续阅读

文章目录一、前言二、主要内容 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、前言 探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。 作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。以下是一些 ChatGPT 可以做的事情： 提供基础知识：ChatGP 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读