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【ChatGPT】比尔·盖茨最新分享:ChatGPT的发展,不止于此

一、ChatGPT相当于下一个“Windows”在我的一生中,我见过两次让我印象深刻的革命性技术演示。第一次在 1980 年,我接触到了图形用户界面——每个现代操作系统的先驱,包括 Windows。向我展示样品的人,名叫 Charles Simonyi,是一位才华横溢的程序员。看到他的操作后,我和他立即开始集思广益,讨论用这种用户友好的计算方法可以做什么情。Charles 最终加入了微软&#xff0 继续阅读

【趣味杂谈】ChatGPT,不止是第四次工业革命的开始

目录 1. ChatGPT是第四次工业革命开始的标志 2. ChatGPT的第一性是算力 3. “21世纪的哥白尼” 4. OpenAI的秘密可能是两组数学公式? 5.ChatGPT的核心价值是嵌入 6. ChatGPT的困境是知识污染与数据治理 7.“算力战争”成为时代主线  1. ChatGPT是第四次工业革命开始的标志 ChatGPT作为标志性机器智能生产力工具,与蒸汽机意义如出一辙: 1.具有解放重复性脑力&#xff 继续阅读

chatgpt API接口中文说明介绍(二)

文章目录前言一、示例代码二、参数说明总结 前言 上一篇介绍了chatgpt的 接口和使用方法。其中用到了2个参数 model和messages,实际上官方提供 的参数不止这2个,本文介绍一下其他的参数。 ` 一、示例代码 import openai openai.api_key = 'sk-xxxxxxxxxxx' messages=[] messages.append({'role&#39 继续阅读

ChatGPT为什么使用强化学习

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&#xff0c 继续阅读

最近ChatGPT封号太严重了,这里是解封攻略步骤(建议收藏)

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-3&#xff 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

ChatGPT在热门行业的应用场景有哪些

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

chatGPT对SAP各模块顾问需要掌握的技术分析,看看chatGPT对SAP顾问有哪些建议

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

中科院张家俊:ChatGPT中的提示与指令学习

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

当 ChatGPT 遇上开源容器安全工具集「问脉」

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

为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”,它的回答会有效得多?(二)...

“ 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