目录前言1.背景知识1.1GPT系列1.2指示学习（InstructLearning）和提示（PromptLearning）学习1.3人工反馈的强化学习2.InstructGPT/ChatGPT原理解读2.1数据集采集2.1.1SFT数据集2.1.2RM数据集2.1.3PPO数据集2.1.4数据分析2.2训练任务2.2.1有监督微调（SFT）2.2.2奖励模型（RM）2.2.3强化学习模型（PPO）3.InstructGPT/ChatGPT的性能分析3.1优点3.2缺点3.3未来工作3.4InstrcutGPT/ChatGPT的热点话题解答4.总结前言GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章
ChatGPT是美国人工智能实验室OpenAI推出的一款训练相对成熟的自然语言处理工具，该工具使用Transformer神经网络架构来训练，该架构拥有语言理解和文本生成能力，通过与语料库连来学习和优化模型，进而让其能更准确地实现互动，有趣的是，基于大量现有数据库，该工具甚至能完成类似于邮件、脚本、文案、代码等内容的编写工作。最新动态该软件于2022年11月底在OpenAI的官网被推出，一经推出即在社交媒体走红，并收获众多注册用户，2023年一月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，而这进一步帮助该工具训练模型。在此之后，ChatGPT表现出优秀的问答回应能力吸引了众多巨头的关注和跟进，据报告
导读随着ChatGPT出现，语言大模型的进步与对话交互方式相结合，正在搅动科研、产业，以及普通人的想象力。我们对智能的探索是正在步入决胜之局，还是仍在中场酣战；是需要精巧完备的一致系统，还是可以遵循实效至上WorseisBetter的设计哲学？打造面向未来的LLM与Chatbot，技术人员面对哪些共同阻碍，有哪些极限有待超越，如何协作共赢？在青源Workshop（第20期）｜LLMandChatbot:Endgame,WorseisBetter,HowtoWinBig研讨会上，智源社区与青源会邀请十余位相关领域专家，围绕以上话题展开热烈研讨。引导报告环节，袁进辉提出：ChatGPT开启了全新维
我正在尝试通过拦截对doClick(locator)的调用来自定义Selenium的点击命令的行为(通过user-extentions.js)。基本上，只要显示我们应用程序的“忙碌指示器”，我就需要延迟点击操作。(现在对于这种事情的标准答案是在脚本中为这些情况插入一个waitFor。事实上，我们目前在整个脚本中有无数个它们。我正在努力消除它们。)检测页面元素是微不足道的部分。棘手的部分是让脚本真正等待。我看起来很有前途但失败的尝试如下所示:varnativeClick=Selenium.prototype.doClick;Selenium.prototype.doClick=funct
PlotNeuralNet：可以创建任何神经网络的可视化图表，并且这个LaTeX包有Python接口，我们可以方便的调用。但是他的最大问题是需要我们手动的编写网络的结构，这是一个很麻烦的事情，这时ChatGPT就出来了，它可以帮我们生成LaTeX代码。在本文中，我将介绍如何安装和使用PlotNeuralNet，展示一些可视化示例，以及如何使用ChatGPT为我们生成LaTeX代码!PlotNeuralNet以下说明取来自PlotNeuralNet的说明，一下是ubuntu版#Ubuntu16.04sudoapt-getinstalltexlive-latex-extra#Ubuntu18.04
记得点击文章末尾的“ 阅读原文 ”查看哟~下面先一起看下本期周刊 摘要 吧~奇舞推荐■■■ ChatGPT的狂飙之路最近随着ChatGPT爆火出圈，网络上各种关于ChatGPT的争论声也不断；有些人把它当成一个更高级的聊天机器人，有人兴奋地看到了创业的风口，而另一些人对它取代人类的工作露出了不少担忧；那么它到底是推动社会不断前进的工具，还是妄图颠覆人类社会的T-1000？本文我们来深入的探讨一下ChatGPT的那些事。 带你看看前端生态圈的技术趋势今年的state-of-css调查共回收了14310份问卷结果，state-of-js调查共回收了39472份问卷结果，希望各位能在这些数据和分析中
目录一、多目标追踪的主要步骤二、sort流程三、Deepsort算法流程一、多目标追踪的主要步骤获取原始视频帧利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测将检测到的目标的框中的特征提取出来，该特征包括表观特征（方便特征对比避免IDswitch）和运动特征（运动特征方便卡尔曼滤波对其进行预测）计算前后两帧目标之前的匹配程度（利用匈牙利算法和级联匹配），为每个追踪到的目标分配ID。二、sort流程 Deepsort的前身是sort算法，sort算法的核心是卡尔曼滤波算法和匈牙利算法。 卡尔曼滤波算法作用：该算法的主要作用就是当前的一系列运动变量去预测下一时刻的运动变量，但是第
考虑到编写跨域获取数据的服务器端代理的简单性，我不知道阻止客户端AJAX跨域调用的最初意图是什么。我不是在寻求猜测，我是在寻找语言设计者(或与他们关系密切的人)的文档，了解他们认为自己在做什么，而不仅仅是给开发人员带来轻微的不便。TIA 最佳答案 防止浏览器充当反向代理。假设您正在浏览http://www.evil.com从您办公室的PC上，并假设该办公室中存在一个包含敏感信息的内部网http://intranet.company.com只能从本地网络访问。如果跨域策略不存在，www.evil.com可以向http://intran
简介当ChatGPT上个月首次推出时，我立即被它的功能所吸引。我以各种方式尝试了这个工具，并一直被其结果所惊叹。当我看到其他人发现了创造性的使用方式，并学习更多如何优化其潜力时，我受到启发，创建了一个名为“AwesomeChatGPTPrompts”的有效提示资源库。令我高兴的是，这个资源库迅速获得了认可，并成为其他ChatGPT用户的必备资源。探索ChatGPT的能力，并与他人分享我的发现的经历真是令人兴奋。在制作ChatGPT提示的过程中，我偶然发现了一些技巧，这些技巧有助于提高提示的有效性。例如，我学会了使用具体和相关的语言来确保ChatGPT理解我的提示，并能够生成适当的回应。我还发现
今天终于收到了文学一言的测试邀请码，比很多大佬迟了几步，虽迟但到了。那么马不停蹄拿一个问题看看文心一言的回答情况。1、先来搞个事情，问下是否知道对方的存在：提问文心一言：你知道ChatGPT吗？文心一言的回答中规中矩：提问ChatGPT：你知道文心一言吗？ChatGPT回答的是“文心一言”这个词语的概念，毕竟文心一言远晚于ChatGPT发布回答的优先级不一样也正常。2、问对比对方有什么优势：提问文心一言：你对比ChatGPT有什么优势？文心一言回答更适用于中文语境：由于前面ChatGPT没有回答到百度的文心一言的概念，这里直接告诉它：心一言”（ERNIEBot）是百度开发的对标ChatGPT的
