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谈天论地
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聊天机器人
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2023-04-18
民意调查:大多数高等教育领导人对生成人工智能持乐观态度
这项广泛的调查还询问了高等教育IT领导和管理人员,关于最新的文本生成GPT 3工具的潜在用途和滥用,并探讨了大学在世界看到OpenAI的ChatGPT并担心其在学术界的潜在滥用之后的头几个月中所做的事情。 总的来说,调查结果描绘了一个比人们预期更为乐观的画面。高等教育领导仍然担心学生使用ChatGPT和类似的人工智能作弊课程作业,但许多人已经超越了这些潜在风险,而是专注于寻找将其纳入教学的方法。
2023-04-18
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人工智能
2023-04-16
ChatGPT在智能客服产品落地探讨
AI语言模型中的ChatGPT近期在互联网平台上引起了广泛的讨论。那么,如果想将这个大型语言模型应用在智能客服产品中,或者将其在ToB SaaS应用软件领域落地,应该采用哪种构建策略? 现在ChatGPT这个大型语言模型已经在各种平台获得了广泛的关注。那么,如果在ToB SaaS应用软件领域中想要将LLM大语言模型应用于智能客服产品中,应该如何实现呢? 首先,我们需要解决一个问题:在智能客服领域,是否值得使用LLM大语言模型进行智能化产品改造?
2023-04-16
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人工智能
2023-04-03
如何用公司的业务知识、流程等来训练专有Chat GPT?
近年来,自然语言处理(NLP)技术在深度学习的推动下有了显著的进步,主要得益于预训练语言模型的兴起。预训练语言模型是一种使用大量文本数据进行训练的机器学习模型,它可以学习到语言的潜在规律和语义,从而可以更好地处理和理解人类语言。 其中一种最先进的预训练语言模型是Generative Pre-trained Transformer(GPT),这是一种基于Transformer架构的语言模型,它使用了大量的文本数据进行无监督训练,学习到了词汇、语法、语义等语言特征。GPT-3是目前最大的一款预训练语言模型,它包含了13.5亿个参数,可以用于各种自然语言处理任务,例如文本生成、对话系统、问答系统等。 Chat GPT是基于GPT模型的一种应用,它可以被训练用于回答各种查询和对话。具体来说,Chat GPT可以通过对历史对话进行建模,学习到不同场景下的语言模式和回答策略,从而可以生成自然流畅的回答。Chat GPT在智能客服、智能助手、聊天机器人等场景中得到了广泛的应用。
2023-04-03
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人工智能
优质开源
2023-03-30
智能prompt操作指南:如何获得理想的 AI 生成内容
prompt是释放GPT的全部潜力的关键操作,使工程师们有能力对人工智能生成的内容进行微调,以满足业务需求,在接下来的内容,是我最近一年多调优Chatgpt、及GPT4的实战经验,供大家参考。GPT-3是GPT-4的前身,在2020年以其惊人的1750亿个参数(也称为“神经权重”)的能力引起了轰动。GPT-4是GPT家族中的最新版本,展示了更先进的语言、推理和生成技能。 虽然GPT-4中确切的参数数量并没有公开披露,但保守估计GPT4它比GPT-3多约20%的参数。这种令人震惊的结果并没有达到在一月份预测的100万亿个参数,但是GPT-4仍然提供了更为先进的成果,比如多模态能力,使模型可以处理和生成不仅仅是文本,还包括图像和其他类型的数据。
2023-03-30
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人工智能
微服务
2023-03-30
GPT-4 API Python接入指南
- 在发布的 GPT-4 API 中,它将是**多模式的**。**在这种情况下,“多模型”是指 API 不仅可以接受文本,还可以接受图像**的能力。 - 还有一个 32,768 上下文长度模型(**50 页文本**)目前处于预览状态—与 gpt-4-0314 相比,上下文长度增加了**4 倍。然而,这将是8,192 上下文长度 GPT-4 模型成本的**2 倍。 - 虽然在 GPT-3 API 是微调模型(davinci、curie、babbage 和 ada)中可用,但预计将在未来版本中我们也可以在 GPT-4 API 上微调。 - 目前的训练数据只到**2021 年 9 月。**这也有望在未来的版本中增加最新数据,以及联网测试,当然公布的插件还无法使用。 - 当通过 ChatGPT Plus 使用 GPT-4 时,*截至今天*:“GPT-4 目前每 3 小时有 25 条消息的上限**。**随着我们根据需求进行调整,预计上限会大大降低。” 随着此上限的降低,预计直接 GPT-4 API 的使用会增加。
2023-03-30
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人工智能
系统架构
谈天论地
微服务
2023-03-27
Prompt 即代码:一个新的规范 — Prompt 编写规范
Prompt 即注释。Prompt 作为注释与代码并存,在这种情况下,Prompt 与代码共存于同一个文件中。通常,Prompt 以注释的形式出现在代码中,以提供必要的上下文信息和生成代码的指令。这种方式适合于需要经常手动修改生成的代码的场景。 Prompt 即接口。在这种情况下,Prompt 作为一个标准的接口,代码则是实现这个接口的生成代码。这种方式适用于对生成的代码进行自动化测试和部署的场景,因为接口定义的一致性可以更好地保证代码的正确性。 Prompt 即代码。在这种情况下,版本管理工具中不再存储代码,而是存储 Prompt。生成的代码则可以根据 Prompt 来生成,Prompt 作为代码的一部分。这种方式适合于需要频繁更新代码和对代码进行版本控制的场景。
2023-03-27
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人工智能
系统架构
2023-03-25
提示应用程序
在本指南中,我们将介绍一些高级和有趣的方法,我们可以使用提示工程来执行有用和更高级的任务。 请注意,此部分正在大量开发中。主题:生成数据、程序辅助语言模型、Python 笔记本
2023-03-25
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推荐系统
人工智能
2023-03-24
ChatGPT 中文调教指南
首先,确定您需要ChatGPT回答的问题类型和范围,例如关于您的业务或产品的常见问题。 提供ChatGPT可靠的数据源,例如您的公司网站或产品文档。 通过与ChatGPT的交互来逐步训练它,并让它能够回答更复杂的问题。 在ChatGPT训练完成后,对其回答进行测试和评估,并进行优化。
2023-03-24
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人工智能
系统架构
2023-03-21
提示工程(Prompt Engineering)-高级提示篇
应该很明显了,改进提示可以帮助在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整个理念。 虽然在基础篇的一些列子很有趣,但在我们深入探讨更高级的概念之前,让我们更正式地介绍一些概念。 Zero-Shot提示 今天的大语言模型在大量数据的训练和调整指令后,能够进行zero-shot任务执行。我们实际上在前面部分尝试了一些zero-shot示例。这里是我们使用的一个示例:
2023-03-21
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人工智能
系统架构
2023-03-15
GPT-4震撼发布:多模态大模型,直接升级ChatGPT、必应,开放API,游戏终结了?
GPT-4 是一个大型多模态模型,能接受图像和文本输入,再输出正确的文本回复。实验表明,GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如,它通过了模拟律师考试,且分数在应试者的前 10% 左右;相比之下,GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。 OpenAI 花了 6 个月的时间使用对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训对 GPT-4 进行迭代调整 ,从而在真实性、可控性等方面取得了有史以来最好的结果。 在过去的两年里,OpenAI 重建了整个深度学习堆栈,并与 Azure 一起为其工作负载从头开始设计了一台超级计算机。一年前,OpenAI 在训练 GPT-3.5 时第一次尝试运行了该超算系统,之后他们又陆续发现并修复了一些错误,改进了其理论基础。这些改进的结果是 GPT-4 的训练运行获得了前所未有的稳定,以至于 OpenAI 能够提前准确预测 GPT-4 的训练性能,它也是第一个实现这一点的大模型。OpenAI 表示他们将继续专注于可靠的扩展,进一步完善方法,以帮助其实现更强大的提前预测性能和规划未来的能力,这对安全至关重要。
2023-03-15
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人工智能
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