从0到1快速入门文本转命令应用场景Introduce简介setting设置Prompt提示Sampleresponse回复样本APIrequest接口请求python接口请求示例node.js接口请求示例curl命令示例json格式示例其它资料下载ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人，它能够理解图片和文字，生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流，你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型，以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来更强大的功能，那么你一定不要错过OpenAI官网推荐的48种最佳应用场景，不管你是资深开发者、初学者，你都能够从0
一、GPT-4，吊打ChatGPT！一觉醒来，万众期待的GPT-4，它来了！OpenAI老板SamAltman直接开门见山地介绍道：这是我们迄今为止功能最强大的模型！二、GPT-4，新功能一览究竟有多强？GPT-4：gpt-401、接受图像输入，文本输出比起此前的ChatGPT（依靠GPT-3.5模型），GPT-4在日常对话表现中并没有太大革新性的进步。但作为一个“多模态”模型，GPT-4不仅适用更多语种，而且在语言文本之外新增了强大的识图功能。OpenAI表示，用户同时输入文本和图像的情况下,它能够生成自然语言和代码等文本，而此前的GPT-3.5只接受文本。根据官方演示，我们浅看一波GPT-
一、GPT-4，吊打ChatGPT！一觉醒来，万众期待的GPT-4，它来了！OpenAI老板SamAltman直接开门见山地介绍道：这是我们迄今为止功能最强大的模型！二、GPT-4，新功能一览究竟有多强？GPT-4：gpt-401、接受图像输入，文本输出比起此前的ChatGPT（依靠GPT-3.5模型），GPT-4在日常对话表现中并没有太大革新性的进步。但作为一个“多模态”模型，GPT-4不仅适用更多语种，而且在语言文本之外新增了强大的识图功能。OpenAI表示，用户同时输入文本和图像的情况下,它能够生成自然语言和代码等文本，而此前的GPT-3.5只接受文本。根据官方演示，我们浅看一波GPT-
资料整理自网络，有误欢迎指正对于想要研究大模型的同学来说，目前ChatGPT无疑是最好的学习对象，但等它开源估计是不太可能了，所以学姐今天整理了一些开源的类GPT模型，帮助大家更好的理解大模型背后的机理。PS：有的功能还不错，也可以上手玩耍玩耍。开源链接都贴上了，不想复制粘贴的同学看文末直接领1.ColossalAI“夸父”AI，大规模并行AI训练系统，基于LLaMA预训练模型。作为ChatGPT的平替，开源了完整的RLHF流水线，包括，监督数据收集、监督微调、奖励模型训练和强化学习微调等。优势：高效、简单、可扩展，功能多，包含AIGC缺点：不完全支持中文，基于GPT-3模型能力：集成现有的G
在人工智能领域，自然语言处理一直是一个备受关注的领域。近日，谷歌发布了全新的PaLM2，这一新技术一经问世，就引起了广泛的关注。【更多阅读】GoogleI/O2023全球开发者大会RevealEvent_禅与计算机程序设计艺术的博客-CSDN博客【人工智能】谷歌的巴德聊天机器人向公众开放|Google‘sBardChatbotOpenstothePublic_禅与计算机程序设计艺术的博客-CSDN博客
5月31日消息，DeepMind、普林斯顿大学和斯坦福大学的研究人员近日提出了一项名为LATM(LLMsAsToolMakers)的创新框架，该框架可以将像GPT-4这样的大型语言模型转变为工具制造者(IT之家注：即让模型自己生成软件工具来处理新任务)。▲图源ArxivLATM的创新之处在于它为语言模型引入了工具制造和使用的概念，使得模型能够自主创建适用于不同任务的工具。这一框架不仅能够提高模型的灵活性和适应性，还能够为生成式AI提供更加高效和经济的解决方案。该框架主要包含以下两个关键部分：工具制造：作为工具制造者，LLM专门为特定任务设计软件工具，这些工具以Python函数的形式实现。工具使
最近用户跟我反馈了一个问题，他们使用的浏览器高亮关键字的插件在我们的网站不生效，我看了一下，因为使用了webComponent但插件没有进行兼容。他们说这个功能非常重要，因此，我们就要在系统内自己实现高亮页面关键字。在做一个新功能的时候，首先要先调研一下方案。但在网上找了一圈，发现基本上都是以下这种方案：//js部分varbodyContent=document.body.innerHTMl;//获取页面内容varpattern=newRegExp('关键字','g');//生成正则表达式//匹配关键词并替换document.body.innerHTMl=bodyContent.replace
译者|布加迪审校|重楼引言随着人工智能领域不断发展进化，我们看到了GPT、ChatGPT和Bard等强大工具的兴起。广大程序员正在使用这些工具简化其工作流程并优化代码库。它使程序员能够更专注于构建程序的核心逻辑，少操心更普通的重复任务。然而，程序员遇到了这个问题：将代码复制粘贴到这些模型中、获取建议，然后更新代码库。对于经常这么做的人来说，这个过程变得很无聊。幸好，现在有一个办法可以解决这个问题。Promptr这个基于命令行的开源工具让程序员可以在不离开编辑器的情况下自动处理代码库。听起来太酷了，是不是？如果您有兴趣进一步了解这款工具的工作原理、它提供的特性以及如何设置，请耐心读下去。Prom
generateiveltpre-trainedtransformer,GPT使用transformer做特征提取行，单项语言模型作为训练任务gpt1.0通过自左向右生成式的构建预训练任务，然后得到一个通用的预训练模型，这个模型和BERT一样都可用来做下游任务的微调。GPT-1当时在9个NLP任务上取得了SOTA的效果gpt2.0GPT-2并未在模型结构上大作文章，只是使用了更多参数的模型和更多的训练数据（表1）。GPT-2最重要的思想是提出了“所有的有监督学习都是无监督语言模型的一个子集”的思想，这个思想也是提示学习（PromptLearning）的前身。GPT-2在诞生之初也引发了不少的轰
今天的人工智能系统具有令人印象深刻但范围有限的能力。似乎我们会不断削弱它们的限制，在极端情况下，它们几乎可以在每一项智力任务上达到人类的水平。很难想象人类水平的人工智能能给社会带来多大的好处，同样也很难想象如果构建或使用不当会对社会造成多大的破坏。Navigator一、简述二、chatGPT与GPT-32.1chatGPT（2022-11-30）2.2GPT1、2、32.21（2018年）GPT-1:ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-training2.22（2019年）GPT-2:LanguageModelsareunsupervis
