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大模型开发工程师的成长路径(此篇文章持续更新)

导言:现在大模型如日中天,引起广大技术圈的强烈关注,现在投身于大模型开发,就是第一批的大模型开发工程师,必然能享受到行业内的先行者优势和红利。 我就是个俗人,工资待遇这么高,肯定要转行啊!我整理并撰写这系列文章,一方面是希望给大家提供一个清晰的学习路径供大家参考。另一方面,这也是我对自身成长经历的复盘和总结。希望结合大家的智慧和力量,共同把握 继续阅读

对话大模型中的事实错误:ChatGPT 的缺陷

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 愁云引言随着 ChatGPT 的横空出世,智能对话大模型俨然已成为 AI 发展的焦点,更是在整个自然语言处理 (NLP) 领域掀起了一阵海啸。自去年席卷全球以来便引起各行各业空前的热度,数亿用户纷纷惊叹于 ChatGPT 的强大功能,思考其背后关键技术革新,也关注当前 ChatGPT 仍存在哪些缺陷,除了巨量数据资源的耗费需求,无法与时俱进关联最新信息等 继续阅读

【自然语言处理】【大模型】DeepMind的大模型Gopher

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

GPT-4震撼发布:多模态大模型,直接升级ChatGPT、必应,开放API,游戏终结的时代到来了?

ChatGPT 点燃了科技行业的明灯,GPT-4 能燎原吗? 谁能革得了 ChatGPT 的命?现在看来还是 OpenAI 自己。 人们一直在探讨AI下一步的发展方向是什么,特别是在ChatGPT引爆科技领域之后。许多学者认为,多模态技术将成为未来AI发展的重要方向。不出所料,在等待的时间不会太久。今天凌晨,OpenAI宣布发布了多模态预训练大模型GPT-4。这一消息对于AI领域来说具有重大的意 继续阅读

大模型时代下的全新变革

大模型的技术突破为人类的技术视野撕开全新AI宇宙的一角,让人类立刻畅想万花筒般的未来。当相信成为一种力量,它将助推不可估量的飞跃发展。在九章云极DataCanvas新产品发布会上,九章云极DataCanvas公司董事长方磊从AI科技企业角度阐述了独到的大模型世界观。 九章云极DataCanvas公司董事长方磊 演讲实录 谢谢主持人,非常开心今天下午有这样一个时间段跟大家分享我们最近的思考,我们最近的工作&#xff0c 继续阅读

聊聊当下火热的通用人工智能--ChatGPT引爆的大模型时代

前言 目前人工智能领域实在是IT界火热的名字,使IT、互联网又火热了一把,与以往不同,这次着实让模型、算法、AI、大模型、超大规模训练、千亿级参数等不绝于耳。作为一个入门,下面进行一些简单的学习总结 ChatGPT——目前还只能是GPT ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序& 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

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

ChatGPT与讯飞星火大模型:AI语言模型的巅峰之作

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

【论文阅读】Segment Anything(SAM)——可分割一切的CV大模型

1. 引言 作者首先阐述了此项研究的目的,那就是开发一个可提示的(promptable)模型,在大型数据集上通过特定的任务对其进行预训练,使之具有很强的泛化性,即能够通过提示(prompt)解决新数据集上的一系列下游分割任务。 实现此目的需要解决的问题包括: 什么样的任务可以具有zero-shot的泛化性?对应的网络结构是怎样的?什么 继续阅读