北国春迟,春寒料峭略带阴霾,但ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo的更新为我们带来了一丝暖意,使用成本更加亲民,比高端产品ChatGPT Plus更实惠也更方便,毕竟ChatGPT Plus依然是通过网页端来输出,Api接口是以token的数量来计算价格的,0.002刀每1000个token,token可以理解为字数,说白了就是每1000个字合0.01381人民币,以ChatGPT无
https://zhuanlan.zhihu.com/p/603709081 先看下GPT的发展时间线 InstructGPT(2022 年 1 月)是一系列 GPT-3 模型(包括 text-davinci-001、text-davinci-002 和 text-davinci-003)统称,于G
# 遇到疯狂GC时进行判断然后重启服务的方法-GPT学习使用之三 ## 背景 ``` 最近怀疑产品遇到了第三方组建的bug Groupdocs转换渲染某些文件时出现了严重的FullGC的情况 而且出现的奇怪的功效学GC ergonomics 的提示 因为不好发现, 所以同事想通过遇到异常时自动进行重
本篇文章讲了linux磁盘管理中的分区相关知识,mbr和gpt分区有何不同?从添加一块硬盘到最后挂载到系统,经历了哪些步骤?如何创建交换分区并给交换分区扩容?
大语言模型的发展日新月异,记得在去年这个时候,函数调用还是gpt-4的专属。到今年本地运行的大模型无论是推理能力还是文本的输出质量都已经非常接近gpt-4了。而在去年gpt-4尚未发布函数调用时,智能体框架的开发者们依赖构建精巧的提示词实现了gpt-3.5的函数调用。目前在本机运行的大模型,基于这一
又是 AI 神仙打架的一周,上周 OpenAI 发布了最新的 GPT-4o 模型,而谷歌也紧跟着开源了 Gemma 2 模型。随着 AI 大模型不断地变强,各大科技巨头正利用它们重塑自家的产品,这也让大模型算法工程师变得炙手可热,相关岗位需求正旺。 对于普通程序员来说,想要转型成为大模型算法专家,可
微软semantic-kernel(SK)团队发布了一篇博客文章:Early Lessons From GPT-4: The Schillace Laws[1] ,微软的CVP , Deputy CTO Sam Schillace 根据他在GPT-4方面的经验制定了使用LLM创建软件的九项原则,称之
`ChatGPT`是近期最火的概念了,和之前的`AlphaGo`不同,`GPT`让`AI`和普通大众如此接近,让大家可以亲自接触到`AI`带来的全新体验。 不过,`AI`并不是魔法,`ChatGPT`也不是革命性的新技术。 目前我个人来看,`ChatGPT`要取代人类的工作还言之过早,不过,辅助人类
本篇文章主要介绍在实际的开发过程当中,如何使用GPT帮助开发,优化流程,恰逢今年京东20周年庆,文末会介绍如何与618大促实际的业务相结合,来提升应用价值。全是干货,且本文所有代码和脚本都是利用GPT生成的,请放心食用。
本文分享自华为云社区《【技术分享】什么是Token?为什么GPT基于Token定价》,作者:开天aPaaS小助手Tracy。 在使用LLM大模型时,我们经常会遇到一个关键词,叫:Token。 比如: 最新版 GPT-4 Turbo 模型最高支持 128k token 上下文; 曾经 GPT 最强对手
本文基于网络密码课上的实验 本来想水一水就过去,代码就网上找找,不行就GPT写,但是!一份都找不到,找到的代码都是跑不了的,总会是就是乱七八糟。所以准备认真的写一份。 代码编译成功的前提是要预先装好openssl库! 本随笔主要有三个内容: 编写程序,模拟计算NTResponse、Authentic
集用SpringAI搭建系统,依靠线程池\负载均衡等技术进行请求优化,用于解决科研&开发过程中对GPT接口进行批量化接口请求中出现的问题。大语言模型接口以OpenAI的GPT 3.5为例,JDK版本为17。
https://www.eet-china.com/mp/a226595.html ChatGPT是基于OpenAI公司开发的InstructGPT模型的对话系统,GPT系列模型源自2017年诞生的Transformer模型,此后大模型数量激增,参数量进入千亿时代,国内百度也发布了ERNIE系列模型
# Nginx反向代理服务流式输出设置 # 1.问题场景 提问:为什么我部署的服务没有流式响应 最近在重构原有的GPT项目时,遇到gpt回答速度很慢的现象。在使用流式输出的接口时,接口响应速度居然还是达到了30s以上。 # 2.现象分析 分析现象我发现,虽然前端还是流式打印的结果,但是,好像是接口处
据说有了它,ChatGPT 就可以靠边站了。因为 Auto-GPT 能更加主动地完成你给他的指定任务,不用做更多的人为干涉,它的推理能力比 ChatGPT 更强,有人用它解放双手做了个 React 网站。当然除了升级的 Auto-GPT 之外,还有 DeepSpeed,它能极大地降低训练成本。这两个
在大语言模型的训练中,经常会看到 Instruct Tuning(指令微调)这个单词,GPT家族中也有一个 InstructGPT的模型(指令微调后的GPT),通过指令微调的LLM会更按照我们期望的方式输出
阅读本文有门槛,以下是需要掌握的全部信息,全文的主旨是组合前端现有的技术,共同对抗 GPT 的故事。
相信大家都或多或少地听说过、了解过 chatGPT ,半个月前发布的 GPT-4 ,可谓是 AI 赛道上的一个王炸 那么今天咸鱼给大家分享一个开源的 AI 代码编辑器——Cursor,让各位程序员在编程之路上一骑绝尘 :) PS:为了完整截图,本篇文章中的图片里文字有点小,请见谅 介绍 Cursor
最近AI自动生成技术文章和答案在圈子里面引起了很大轰动,Stack Overflow暂时拒绝接收GPT生成的结果。我也经常性地浏览或者编写博客,但是最近我使用new bing或者ChatGPT的过程中,我不需要再从博客中去一篇篇搜索相关的信息,AI会直接将答案展现给我,虽然答案也不一定完全正确,但是
从去年年初开始,AI技术真正走入了我们的日常生活。从OpenAI到如今字节跳动的coze,我们通过AI大模型可以做很多事情,工具和平台众多,如何选择和使用有必要总结一下。 编程和debug方面 尽管gpt-4和gpt-4o确实很强,但对于持续代码改进和代码调试方面,依然不够好,并且它对于非Plus会