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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
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
这个周末，先是意大利暂时封杀ChatGPT，限制OpenAI处理本国用户信息。 接着，据韩国媒体报道，三星导入ChatGPT不到20天，便曝出机密资料外泄。 还没结束，又有大量网友发现ChatGPT目前停止注册，开始大面积封号，4月2日全面封亚洲登录账号。 突然的封号，让人猝不及防 据不完全统计，已有数百万用户的账号受到了影响。 许多用户在社交 继续阅读
ChatGPT是什么ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人，它可以像人类一样与用户进行交流，帮助用户解决问题，或者与用户交谈、讨论。ChatGPT利用自然语言处理（NLP）技术，使用语义理解和自然语言生成来管理数据，以便与用户进行有意义的对话。ChatGPT原理是什么ChatGPT是一种基于GPT-3（Generative Pre-trained Transformer-3ÿ 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，一个火出圈的“聊天机器人”。从写作文，到写代码，似乎没有什么是它干不了的。 ChatGpt在工业中的应用场景有哪些? 在工业领域，它可以用于提高生产效率，缩短生产周期，并帮助工人解决生产过程中的问题。 例如，在一个工厂的生产线上，工人可以使用ChatGpt来获得快速的生产指导。它可以根据工人的问题快速识别故障点，并且提供专业的维修建议 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 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
“ 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
调整图像大小是我们许多人在日常工作中面临的一项常见任务。虽然有许多工具和库可用于调整图像大小，但创建自定义解决方案通常是一种更高效、更简化的方法。但是，如果您可以利用人工智能的力量为您生成代码呢？这就是 ChatGPT 的用武之地。ChatGPT 是一种由 OpenAI 训练的大型语言模型，可以协助处理范围广泛的自然语言处理任务。它现在能够为各种应用程序生成完整的 Python 代码，包括图像大小调整。在这篇博文中࿰ 继续阅读
