[转帖]聊聊Chat GPT-1到GPT-4的发展历程

http://blog.itpub.net/69925873/viewspace-2935360/ OpenAI的Generative Pre-trained Transformer(GPT)模型通过引入非常强大的语言模型,在自然语言处理(NLP)领域引起了巨大震动。这些模型可以执行各种NLP任务,

【转帖】You can now run a GPT-3-level AI model on your laptop, phone, and Raspberry Pi

https://arstechnica.com/information-technology/2023/03/you-can-now-run-a-gpt-3-level-ai-model-on-your-laptop-phone-and-raspberry-pi/ Things are moving

开源不到 48 小时获 35k star 的推荐算法「GitHub 热点速览」

本周的热点除了 GPT 各类衍生品之外,还多了一个被马斯克预告过、在愚人节开源出来的推特推荐算法,开源不到 2 天就有了 35k+ 的 star,有意思的是,除了推荐算法本身之外,阅读源码的工程师们甚至看到了员工对马斯克的特别关注(一段针对马斯克的代码),如果你对推荐有兴趣,不妨看看本周特推。 除了

公众号使用gpt具体步骤!

#### 先分享一下自己的搭的免费的chatGPT网站 https://www.hangyejingling.cn/ ## 1、搜索公众号【我的Effy】,如图所示: ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1771461/202306/1771461-202306

【OpenAI】私有框架代码生成实践

OpenAI提供的ChatGPT/GPT-4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码,然而在实际应用中,我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据,且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上,OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。

LLM探索:GPT类模型的几个常用参数 Top-k, Top-p, Temperature

## 前言 上一篇文章介绍了几个开源LLM的环境搭建和本地部署,在使用ChatGPT接口或者自己本地部署的LLM大模型的时候,经常会遇到这几个参数,本文简单介绍一下~ - temperature - top_p - top_k ### 关于LLM 上一篇也有介绍过,这次看到一个不错的图 >A rec

介绍ChatGPT:基于GPT-3.5的强大自然语言处理工具

ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构的自然语言处理工具,它具有文本生成、文本分类、对话生成等多种能力。作为一种强大的自然语言处理工具,ChatGPT可以应用于智能客服、智能问答、内容创作等多个领域。如果您对ChatGPT感兴趣,可以通过关注本公众号了解更多信息,并体验基于ChatGPT的小程序提供的智能聊天和问答服务。

一个基于GPT模型实现的Git Commit信息自动生成工具

每次提交代码的时候,你是否有为如何写Commit Message而迟迟按不下提交的时刻呢?然后,死磨硬泡写了一些并提交后,又被review的小伙伴吐槽了呢?相信很多小伙伴有过这样的经历吧? 趁着最近ChatGPT那么火,就来顺手推荐一个可以用于解决这个问题的VS Code插件:vscode-gpto

[Python急救站]基于Transformer Models模型完成GPT2的学生AIGC学习训练模型

为了AIGC的学习,我做了一个基于Transformer Models模型完成GPT2的学生AIGC学习训练模型,指在训练模型中学习编程AI。 在编程之前需要准备一些文件: 首先,先win+R打开运行框,输入:PowerShell后 输入: pip install -U huggingface_hu

Langchain-Chatchat项目:2.1-通过GPT2模型来检索NebulaGraph

在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现,暂

基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程

摘要: 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移。 本文分享自华为云社区《MindNLP-基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程》,作者: Super_WZB。 前言 动机 大家好,我是Super_WZB,最近MindSpore快要上线2.

算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介

1. RNN(Recurrent Neural Network) 时间轴 1986年,RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出,旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU) 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入

国产大模型参加高考,同写2024年高考作文,及格分(通义千问、Kimi、智谱清言、Gemini Advanced、Claude-3-Sonnet、GPT-4o)

大家好,我是章北海 今天高考,上午的语文结束,市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹,让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见,不加任何其他prompt,直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般,通篇口水文,都能拿个及格分吧。 有点好奇,就加了几个国外选手参赛:Gemi

ChatGPT搭建AI网站实战

1.概述 ChatGPT是一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型,它能够进行自然语言处理和生成对话等任务。作为一款智能化的聊天机器人,ChatGPT有着广泛的应用场景,如在线客服、智能助手、个性化推荐等。今天笔者给大家分享一下如何使用ChatGPT的API模型快速搭建一个AI网站。 2.内容 在实

【转帖】千亿参数大模型首次被撬开!Meta复刻GPT-3“背刺”OpenAI,完整模型权重及训练代码全公布

https://cloud.tencent.com/developer/article/1991011 千亿级参数AI大模型,竟然真的能获取代码了?! 一觉醒来,AI圈发生了一件轰动的事情—— Meta AI开放了一个“重达”1750亿参数的大语言模型OPT-175B,不仅参数比GPT-3的3750

【OpenAI】ChatGPT函数调用(Function Calling)实践

OpenAI提供的函数调用功能为使用GPT能力的应用提供了更丰富的可能性。应用开发者可以通过函数调用功能,让用户通过自然语言交互,获取实时数据、结构化数据,同时也可以与应用进行各类交互。本文中描述的几个案例场景仅为抛砖引玉,欢迎大家多多讨论,尝试更多应用场景。

基于AIGC的京东购物助手的技术方案设想

随着AIGC的爆火,ChatGPT,GPT-4的发布,我作为一个算法工作者,深感AI发展的迅猛。最近,OpenAI的插件和联网功能陆续向用户公开,我也在第一时间试用了这些最新的功能。在OpenAI的插件市场上,我被一个可以帮助分析食谱,并生成购物清单的功能所吸引。

【转帖】Meta 推出大型语言模型 LLaMA,比 GPT3.5 性能更高

https://finance.sina.com.cn/wm/2023-02-28/doc-imyihfvp8075151.shtml ChatGPT 的爆火使得大家对 AI 进行了深度的讨论,大厂们也都在向公众展示他们所谓的 "生成性人工智能"已经准备好进入黄金时代。 近日,Meta 宣布推出大型

深入探讨Function Calling:实现外部函数调用的工作原理

引言 Function Calling 是一个允许大型语言模型(如 GPT)在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。 Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数,并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数,而是生成包含函

使用ChatGPT自动构建知识图谱

1.概述 本文将探讨利用OpenAI的gpt-3.5-turbo从原始文本构建知识图谱,通过LLM和RAG技术实现文本生成、问答和特定领域知识的高效提取,以获得有价值的洞察。在开始前,我们需要明确一些关键概念。 2.内容 2.1 什么是知识图谱? 知识图谱是一种语义网络,它表示和连接现实世界中的实体