前言ChatGPT是“大力出奇迹”的经典表现，大模型给ChatGPT带来了惊人的智能，但是要训练这样的大模型，可是十分烧钱的，根据OpenAI给出的数据，1700亿参数的Davinci模型从头训练一遍，大概需要耗时3个月，耗资150万美元。那我们普通人或者小公司面对这个高门槛，对自定义模型是不是就完全没有希望了呢？其实除了从头训练一个模型，我们还可以选择基于一个基础模型进行训练，这样，我们可以往里添加自己的个性化数据，最终得到一个领域增强的个性化模型，这个技术被OpenAI称为Fine-tuning。个性化模型有什么用？我们知道，OpenAI给的模型（如Davinci、Curie、gpt-3.
整理|王瑞平审校| 言征侵犯版权、隐私、遭遇轮番起诉，ChatGPT访问量直线下降，市场竞争力暴跌！就在此时，OpenAI的最强竞争对手Anthropic趁虚而入，推出Claude2，杀它个措手不及。一批网友抢先体验过后，铺天盖地一片好评。据悉，Claude系列刚被推出时就被给予厚望，由于创始团队都在OpenAI任职过，技术过硬，呈现出的效果相当完美，意图理解也非常优秀。而且还推出了ClaudeChat网页版，完全免费！在性能方面，Claude2正式支持10万tokens的输入，并且可以一次性输出4000个tokens。此外，由于使用了2023年的数据训练模型，Claude2“了解时事”，输出
ChatGPT发布仅半年，就一跃成为世界上最著名的互联网产品之一，5天突破百万用户，目前用户总量已超1亿。不过ChatGPT基础版实行免费政策，所以用户数越多，其背后的开发公司OpenAI亏损也越多。今年2月，OpenAI面向个人和公司推出付费订阅计划ChatGPTPlus，每月20美元即可享受高峰时段免排队、快速响应以及优先获得如插件、GPT-4等新功能的权利。该计划目前收获了200万订阅用户，仅一项即可实现上亿美元的年收入。前段时间，OpenAI还宣称正在考虑推出「大模型应用商店」，客户可以在平台上销售定制版聊天机器人，能够帮助其他企业起草营销材料、识别欺诈交易或构建客户服务聊天机器人。不
目录前言ChatGPT+剪映ChatGPT生成视频文档安装专业版剪映使用剪映一键出片保姆集教程百度AIGC平台注册百度AIGC平台使用百度AIGC平台一键出片保姆集教程总结其它资料下载前言在这个数字时代，视频已经成为了最流行的内容形式之一。而如何自动将文字转化为引人注目的视频内容呢？本教程将为你提供两个不同的方法：一个是利用ChatGPT和剪映，另一个是利用ChatGPT和百度AIGC平台。无论你是一名内容创作者、社交媒体经营者还是企业营销人员，都会发现这两个教程非常有用。第一个教程将引导你使用ChatGPT和剪映，这是一款易于上手的视频编辑软件。通过ChatGPT的帮助，你可以将文字智能转化
OpenAi最简洁的Java流式返回接入方式，没有第三方依赖，只需要使用SpringBoot即可！轻松构建你的带有聊天记忆、画图功能的chatgpt！GitHub-NiuXiangQian/chatgpt-stream:OpenAi最简洁的Java流式返回接入方式，没有第三方依赖，只需要使用SpringBoot即可！轻松构建你的带有聊天记忆、画图功能的chatgpt！预览模型：GPT-3.5-turbo记忆功能GPT-3.5-turbo本身不带有记忆功能需要每次把上下文传递过去intcurrentToken=(int)(content.length()/TOKEN_CONVERS
你是一个python资深量化开发工程师，请介绍量化交易的基本框架量化交易的基本框架包括以下几个步骤：数据获取：获取市场数据和公司财务数据等，可以使用API接口、爬虫等方式获取。数据清洗和预处理：对获取到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值、数据标准化等。特征工程：将原始数据转化为特征变量，包括技术指标、基本面指标等。策略设计：根据市场行情和投资目标，设计投资策略，包括买卖信号的产生、交易规则的设计等。回测：使用历史数据验证策略的有效性和稳定性，包括收益率、回撤、胜率等指标的计算。交易执行：根据策略的买卖信号进行交易执行，包括委托下单、订单管理等。风险控制：对交易过程中的风险进行控
你是一个python资深量化开发工程师，请介绍量化交易的基本框架量化交易的基本框架包括以下几个步骤：数据获取：获取市场数据和公司财务数据等，可以使用API接口、爬虫等方式获取。数据清洗和预处理：对获取到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值、数据标准化等。特征工程：将原始数据转化为特征变量，包括技术指标、基本面指标等。策略设计：根据市场行情和投资目标，设计投资策略，包括买卖信号的产生、交易规则的设计等。回测：使用历史数据验证策略的有效性和稳定性，包括收益率、回撤、胜率等指标的计算。交易执行：根据策略的买卖信号进行交易执行，包括委托下单、订单管理等。风险控制：对交易过程中的风险进行控
ChatGPT是一种强大的自然语言处理模型。在工作中，我们可以借助其卓越的自然语言生成能力，快速检索代码信息，使程序员们能更加专注于业务逻辑的实现和优化。然而，由于它的知识库仅覆盖至2021年9月前的信息，一些新的技术文档无法被查询到，例如我们公司前端经常使用的开源框架TDesign。本文讲解了本人为了解决这一痛点的实验过程，即通过应用embedding技术并结合AST解释器，实现了对TDesign代码知识库的自然语言查询。在30个常见用例的测试下，查询精度达到了90%。常用组件的检索时间从平均10分钟缩短至2分钟，从而提升了前端研发效率20%。1.知识库搭建ChatGPT的数据覆盖范围仅至2
ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,LargeLanguageModel）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批，也是典型的中国人，中国人善于自我反思，于是开始反思，而这篇文章正是反思的结果。来源丨Datawhale作者丨张俊林实话实说，国内在LLM模型相关技术方面，此刻，距离最先进技术的差距进一步加大了。技术领先或技术差距这事情，我觉得要动态地以发展的眼光来看。在Bert出现之后的一到两年间，其实国内在这块的技术追赶速度还是很快的，也提出了一些很好的改进模型，差距拉开的分
ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,LargeLanguageModel）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批，也是典型的中国人，中国人善于自我反思，于是开始反思，而这篇文章正是反思的结果。来源丨Datawhale作者丨张俊林实话实说，国内在LLM模型相关技术方面，此刻，距离最先进技术的差距进一步加大了。技术领先或技术差距这事情，我觉得要动态地以发展的眼光来看。在Bert出现之后的一到两年间，其实国内在这块的技术追赶速度还是很快的，也提出了一些很好的改进模型，差距拉开的分
