GPT-4看图聊天还没上线，就已经被超越了。近来，华人团队开源了多模态基础模型InstructBLIP，是从BLIP2模型微调而来的模型。BLIP家族中增加了一个新成员：InstructBLIP据介绍，InstructBLIP模型更擅长「看」、「推理」和「说」，即能够对复杂图像进行理解、推理、描述，还支持多轮对话等。比如，下图这一场景可能发生了什么？InstructBLIP推理出，可能飓风，或者恶劣的天气因素造成的。给我介绍下这幅画进行多轮对话研究人员表示，正是基于强大BLIP-2，才使得InstructBLIP「看」的更好。最最重要的是，InstructBLIP在多个任务上实现了最先进的性能
有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。在阅读本篇之前建议先学习：【自然语言处理】Seq2Seq讲解【自然语言处理】Attention讲解【自然语言处理】ELMo讲解【自然语言处理】Transformer讲解GPT系列：GPT、GPT-2、GPT-3对于GPT系列模型，重点在于理解思想，复现难度较大，且工程细节较多。1.简介GPT的论文作者没有给自己的模型起名为GPT，这个名字来自于之后的学者。这也是论文插图中应该是GPT模型的地方都是用Transformer代替的原因。根据发布时间和引用量可以看出，Transformer无疑是GPT系列模型和BERT模型的技术基石。根据下面
今天和朋友们分享一个国内免费使用以上两种Chat的方法，无需任何网络设置。先来看看效果：它就是微软的实验室—，实验室VM模式提供了基于Web的免费虚拟机环境—云电脑，要求本地网络质量高，不然使用起来反应有点慢。配置：6核CPU，12G内存，重点目前还是免费。 打开浏览器，访问微软官方链接：直接访问这个地址即可，不用走之前进入官网啥的。实验-使用实验-使用MicrosoftOffice集成-Training|MicrosoftLearn进来之后，看到启动vm模式，点击页面上的“启动VM模式”。首先你得注册微软的账号。大家注册即可。我用的qq邮箱注册的，注册很简单我就不说了。注册成功之后，登录微软
ChatGPT的语言能力确实很惊艳，但大语言模型在没有人类身体、且缺乏实践经验的情况下，是否能像人类一样感知到真实世界呢？最近，来自清华大学、北京师范大学的研究人员就对ChatGPT感知世界的能力进行了测试。研究发现，基于物体可供性（affordance），即物体能够提供给生物体的所有可能动作，人类受试者可以将世界中不同大小物体分成两类，而划分这两类的标准恰好是以其身体尺寸为界的。有趣的是，ChatGPT，一个缺乏实际身体的大型语言模型，也能在物体-动作联系上表现出类似的可供性边界，并且与人类的身体大小相吻合。也就是说，ChatGPT可以通过语言学习到关于世界中物体的表征！论文链接：https
文章目录一、前言二、什么是PromptEngineering三、ChatGPT/GPT-4PromptEngineering使用技巧一、前言随着GPT-4和DALL-E等大型、强大的生成式AI模型变得更好、更可用，AI的一个利基元素也同样变得突出：PromptEngineering提示工程，即让AI做出你想要的东西的艺术/科学。GPT-4已被证明具有广泛的创造性用途，对于我们大多数人来说，PromptEngineering提示工程并不是一种纯粹的技术技能；是让像ChatGPT这样的生成AI来制作你想要的东西的艺术/科学。二、什么是PromptEngineeringPromptEngineeri
目录1微软发布新必应2支持文本生成图像3支持多模态回答4历史记录和回答导出5支持插件化导入本期图书推广1微软发布新必应5月4日，微软基于ChatGPT的搜索引擎NewBing发布了一次大规模更新，并宣布已开放给所有用户，现在无需再排队等待，注册微软账号即可使用。接下来就介绍一下如何体验最新的搭载GPT-4的NewBing！可能还有同学不清楚NewBing是什么，根据它的自述NewBing就像你在网上搜索时身边有一位研究助理、个人规划员和创意合作伙伴。使用这组由AI提供支持的功能，你可以询问你的实际问题。当你提出复杂问题时，NewBing会提供详细的回复；获得实际答案。NewBing在网上查找搜
👀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！🤖『3月AI大事记&干货集』4月国内互联网持续发力中，精彩精彩🤖『GPT-4.5/GPT-5真的要来了？』怎么觉得爆料有点真……SiqiChen是初创公司RunwayCEO兼AI投资人，他两周前的推特重新引发了热议：预计到2023年底，GPT-4将被新的GPT-5版本取代。除了透露GPT-5的发布时间外，SiqiChen还宣布，一些OpenAI员工希望新模型能够与人类能力保持一致。Twitter@SiqiChen|Reddit|36Kr🤖『阿里巴巴全系产品将接入大模型』进入全新的智能化时代4月11日，阿里巴巴集团董事会主席兼C
用chatGPT写文章会重复吗使用ChatGPT写文章可能会出现重复的情况。因为ChatGPT是基于机器学习的自然语言处理技术，它并不具备人类的创造性思维，其生成的文本内容是基于已有语言数据的统计模型而产生的。当输入信息重复、语言结构复杂或指定主题较为具体时，ChatGPT生成的文章很可能会出现部分甚至全部内容的重复。这是因为机器学习算法是基于已有的大量语料数据来训练的，相同的输入信息则会导致生成的结果较为一致，并可能存在相似的结论和句式。为了避免出现重复的情况，可以尝试以下方法：提供更加准确、广泛和有趣的信息。输入更加丰富、准确和新颖的信息，有利于ChatGPT生成更具创意性、个性化和独特性
一、摘要知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络，是大数据时代知识表示的重要方式之一。而大型语言模型，如OpenAI发布的GPT-4，通过在大量文本等数据上进行预训练，展示出了极其强大的通识知识和问题解决能力[1][2][3][4]。知识图谱可以为大型语言模型提供精准的结构化的知识，助力和改善模型的推理效果和生成质量，并提供对知识的精准操作和分析能力。目前，诸多领域仍缺乏足够精准和完备的知识图谱，那么GPT-4等大模型是否能为高效知识图谱构建带来便利？我们对GPT-4的知识抽取能力进行了分析，探究的主要内容有：1. GPT-4对不同类型知识如事实、事件及不同领
GPT训练数据集介绍所有人工智能算法都会分为训练和推理两步。算法的效果好坏，很大程度上取决于训练数据本身的质量。ChatGPT所用的训练数据，openai公司没有单独公布过细节。不过考虑到ChatGPT是在前序GPT算法基础上发展而来，我们可以侧面分析GPT-3的训练数据集情况。人工智能领域知名人士AlanD.Thompson博士发表过一篇文章，介绍在大语言模型领域目前常用的数据集情况。其中根据openai论文公开的token数据情况，推测了GPT-3所用训练数据集大小一共有753.4GB。具体分布如下：维基百科:11.4GB。维基百科是世界著名的免费、多语种、在线百科全书，有超过30万名志愿
