👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『微软NewBing引入广告』日活跃用户超1亿，探索广告投放的未来微软正在尝试在NewBing的聊天回复中投放广告。虽然广告被明确标识为AD，但仍引发了讨论和质疑。Bing副总裁兼消费者首席营销官YusufMehdi在微软官方博客中确认了这一消息，并介绍了今后发展方向。目前Bing日活跃用户超过1亿，广告投放计划的核心目标是给广告主带来更多流量和收入，将继续探索在聊天、答案中新的曝光方式（如悬停在广告链接上时，展示广告主的更多链接），而参与了MicrosoftStart合作的广告主将得到更完整的标题展示等。鉴于微软仍将这些广
目录一、利用Python爬取弹幕 二、利用几行代码直接生成词云三、将弹幕属性和内容放入mysql当中 四、分析弹幕在视频各节点的数量1、分析视频各个片段出现的弹幕数量2、分析视频各大章节出现的弹幕数量3.分析视频各小节出现的弹幕数量五、分析弹幕数量和日期的关系1、分析不同日期的弹幕数量2、上午、下午、晚上的弹幕数量3、每天不同细分时间段的弹幕数量六、利用LSTM网络对弹幕数量进行预测七、利用SnowNLP库对弹幕进行情感分析八、谁是弹幕发射器？ 近期，GPT-4在网络上引起了轩然大波，b站上也出现了许许多多关于GPT-4的解说视频，其中有一个解说视频受到了网友的热
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 本文为专栏《Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/130169592”。 Colossal-AI提供了多种并行方式来运行GPT，不同并行方式的相应配置位于gpt2_configs文件夹下。运行示例程序的教程地址为“https://github.com/hpcaitech/ColossalAI-Examples/tree/main/language/gpt”。我们将根据该教程中的步骤来运
前言：近年来，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为一种革命性的语言模型，以其强大的文本生成能力和广泛的应用领域引发了全球范围内的热议。然而，GPT爆火的背后，是一个更加深刻的本质。本文将透过现象，探索GPT爆火的背后原因，以及它所代表的技术进步和社会影响。文章目录序章产生历程正文透过现象看本质技术进步的推动力GPT的多领域应用技术进步与社会影响的双刃剑总结序章产生历程GPT（GenerativePre-trainedTransformer）的创作历程可以追溯到其开发的初期。在过去的几年里，研究人员和工程师们致力于开发一种强大的语言模型，旨在能够生成自然
🦉AI新闻🚀WordPress新增JetpackAIAssistantAI写作助手摘要：Automattic公司宣布，为其WordPress新增AI写作助手–JetpackAIAssistant。该工具可根据用户提示撰写博文、详情页、结构化列表和表格，支持多种口吻，兼容现有集成Jetpack的网站。JetpackAIAssistant还可将内容翻译成12种语言。该工具处于实验阶段，用户使用最初可满足20个请求，之后需支付10美元/月。🚀国产语言模型TigerBot发布，效果可达OpenAI同等模型96%摘要：国产多模态大语言模型TigerBot发布，包括70亿参数和1800亿参数版本，已在Gi
社区周刊今日改版！汇聚每周AI热点，不错过重要资讯！欢迎扫码，关注并订阅智源社区AI周刊。提示工程模拟人类思考模式，推理等任务迎来曙光谷歌近日发布的新提示工程方法，再次说明了数据和训练方式对大模型性能的影响。今年早些时候提出的Chain-of-Thought（CoT）方法，结合其他指令微调方式，在PaLM、T5等模型上进行了验证，让30亿规模的模型性能超过了1750亿的GPT-3。智源社区也邀请了该论文通讯作者侯乐做报告分享。同时，Self-consistency和Least-to-most方法，模仿了人类在推理中的多策略投票和复杂问题拆解机制，或许在将来也能够在大模型上进行验证。提示工程融合
什么，微软的Bing能识别图片了？还是抢在了ChatGPT之前？和当初只画饼、不落地的GPT-4预览相比，Bing这次可谓占尽了风头。有Reddit网友发现，Bing的界面上突然就出现了个上传图片的选项。据说，上传一张图片之后，Bing什么都能干。不管是编程写代码、做题作图，甚至看病，通通不在话下。（但似乎还在小规模测试，比如小编就还没体验到）看梗图在大量网友发现这项功能以后，最先测试的肯定是各种各样的梗图。把梗图输入给Bing，看看它能不能分析出笑点在哪里。比如下面这张图片，一个男人在出租车后面熨衣服，而且车还在开着。Bing表示，这图里不同寻常的部分太多了。首先，在出租车上熨衣服很离谱，其
这篇论文通过对真实世界决策任务中的Auto-GPT代理进行了全面的基准研究，探索了大型语言模型（LLM）在决策任务中的应用。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.02224.pdf作者比较了多种流行的LLM（包括GPT-4，GPT-3.5，Claude和Vicuna）在Auto-GPT决策任务中的表现，并引入了一种名为「额外意见」的新算法，该算法可以将小的专家模型融入到Auto-GPT方案中，从而提高了任务性能。作者观点在这一研究中最有趣的发现是大语言模型，尤其是GPT4有了类似于人类的能力，可以从不同的意见中提取有用信息，进行思考和批判然后提高自己的结果。那么问题来
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本文介绍如何使用GPU云服务器，使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2模型并生成文本。背景信息GPT-2模型是OpenAI于2018年在GPT模型的基础上发布的新的无监督NLP模型，当时被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。GPT-2模型尤其在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。GPT-2模型由多层单向Transformer的解码器部分构成，根据模型层次规模，GPT-2模型有以下几个规格：Megatron-Deepspe
